Любопытной приметой конгресса DH-2024 #adho стала конкуренция привычных докладов и сообщений на секциях с экспертными панельными дискуссиями. Дискуссии часто выигрывают в посещаемости как очной, так и онлайн аудитории.
Поводом для одной из таких дискуссий стала тема «Переосмысление и ответственность в эпоху искусственного интеллекта», рифмующаяся с заглавной темой конгресса.
Рассуждения об искусственном интеллекте (ИИ) требуют, как согласились основные эксперты панели, умения аналитически относиться к реальным возможностям ИИ. Важно различать то, что мы считали возможным с помощью ИИ, что действительно уже сейчас возможно с ИИ, и что только кажется возможным, но это не точно (на иллюстрации к посту – диаграмма Венна).
Можно утверждать, что ИИ уже показал свои преимущества (а иногда даже закрепился как штатный инструмент) в таких вопросах, как поиск в больших наборах данных, определение подобий и различий в датасетах, ускорение обработки больших данных, распознавание текстов, а вместе с ними и создание необъяснимого ощущения новых возможностей (в дискуссии это сиюминутное переживание называли «вайбом»).
Основными препятствиями для использования ИИ были названы бесконечное древо технологических решений машинного обучения (ML), «паралич принятия решений», когда избыточно много возможностей разных ИИ-моделей, а ясных критериев отбора подходящих вариантов пока нет. Также речь шла о недоступности инфраструктуры и платформ для обработки данных, которые могут быть очень дорогими, и иногда по карману только технологическим гигантам. Не обошли вниманием и такое препятствие, распространяющееся среди ученых, как «магическое мышление», предполагающее всесильность (если не сейчас, то уже точно завтра) даже слабого ИИ.
Чего явно не хватает сегодня гуманитариям? Толковых руководств и ясных конкретных примеров, советов и инструкций, ориентированных на актуальные задачи DH-сообщества, поддержки коллег и эмоционального спокойствия в отношении собственных возможностей, профессиональных качеств и академического статуса в эпоху ИИ.
В качестве одного помощников в решении проблем взаимодействия гуманитариев с ИИ может стать предложенный коллегами ресурс AIforHumanists: где можно найти описание современных моделей, их различий и краткие советы об их использовании на конкретных примерах распознавания текстов, парсинга данных, задач классификации, определения поименованных сущностей, стилометрии, корпусной визуализации.
Наблюдениями о ходе конференции с читателями делится доцент кафедры исторической информатики исторического факультета МГУ, руководитель ИЦГИ СФУ Андрей Володин. Если вам было полезно/интересно – оставляйте реакции и делитесь размышлениями в комментариях.
#dhконференции #DH2024 #ии #нейросети
Поводом для одной из таких дискуссий стала тема «Переосмысление и ответственность в эпоху искусственного интеллекта», рифмующаяся с заглавной темой конгресса.
Рассуждения об искусственном интеллекте (ИИ) требуют, как согласились основные эксперты панели, умения аналитически относиться к реальным возможностям ИИ. Важно различать то, что мы считали возможным с помощью ИИ, что действительно уже сейчас возможно с ИИ, и что только кажется возможным, но это не точно (на иллюстрации к посту – диаграмма Венна).
Можно утверждать, что ИИ уже показал свои преимущества (а иногда даже закрепился как штатный инструмент) в таких вопросах, как поиск в больших наборах данных, определение подобий и различий в датасетах, ускорение обработки больших данных, распознавание текстов, а вместе с ними и создание необъяснимого ощущения новых возможностей (в дискуссии это сиюминутное переживание называли «вайбом»).
Основными препятствиями для использования ИИ были названы бесконечное древо технологических решений машинного обучения (ML), «паралич принятия решений», когда избыточно много возможностей разных ИИ-моделей, а ясных критериев отбора подходящих вариантов пока нет. Также речь шла о недоступности инфраструктуры и платформ для обработки данных, которые могут быть очень дорогими, и иногда по карману только технологическим гигантам. Не обошли вниманием и такое препятствие, распространяющееся среди ученых, как «магическое мышление», предполагающее всесильность (если не сейчас, то уже точно завтра) даже слабого ИИ.
Чего явно не хватает сегодня гуманитариям? Толковых руководств и ясных конкретных примеров, советов и инструкций, ориентированных на актуальные задачи DH-сообщества, поддержки коллег и эмоционального спокойствия в отношении собственных возможностей, профессиональных качеств и академического статуса в эпоху ИИ.
В качестве одного помощников в решении проблем взаимодействия гуманитариев с ИИ может стать предложенный коллегами ресурс AIforHumanists: где можно найти описание современных моделей, их различий и краткие советы об их использовании на конкретных примерах распознавания текстов, парсинга данных, задач классификации, определения поименованных сущностей, стилометрии, корпусной визуализации.
Наблюдениями о ходе конференции с читателями делится доцент кафедры исторической информатики исторического факультета МГУ, руководитель ИЦГИ СФУ Андрей Володин. Если вам было полезно/интересно – оставляйте реакции и делитесь размышлениями в комментариях.
#dhконференции #DH2024 #ии #нейросети
В MIT создали репозиторий рисков, связанных с использованием ИИ
Получилась внушительная база данных с 777 (на сегодняшний день) рисками, извлеченными из 43 видов источников. Это рецензируемые статьи, препринты, материалы конференций, отчёты и многое другое.
Риски распределены по
🔴 причинам появления (человек/ИИ)
🔴 наличию намерения (намеренные/непреднамеренные)
🔴 времени возникновения (до/после развёртывания).
AI Risk Repository вполне может стать некой общей системой координат для разработчиков, предприятий, оценщиков, аудиторов, политиков и ученых, ценным источником для исследований и важным обновляемым информационным ресурсом для тех, кто стремится вовремя реагировать на опасности и даже предотвращать их.
#ии #нейросети #репозитории
Получилась внушительная база данных с 777 (на сегодняшний день) рисками, извлеченными из 43 видов источников. Это рецензируемые статьи, препринты, материалы конференций, отчёты и многое другое.
Риски распределены по
AI Risk Repository вполне может стать некой общей системой координат для разработчиков, предприятий, оценщиков, аудиторов, политиков и ученых, ценным источником для исследований и важным обновляемым информационным ресурсом для тех, кто стремится вовремя реагировать на опасности и даже предотвращать их.
#ии #нейросети #репозитории
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5 актуальных ИИ-инструментов для тех, кто учит и учится ↓
1. Perplexity AI – бесплатная поисковая система, которую называют «убийцей Google» и «чатом GPT на стероидах». Не только ищет информацию, но и анализирует найденное.
2. ReText.AI – нейросеть, которая помогает перефразировать и обобщать тексты.
3. Tldv.io – сервис, который транскрибирует видео и подводит итоги онлайн-встреч.
4. Gamma AI – платформа для создания стильных и информативных презентаций на основе GPT. Сама разрабатывает дизайн, придумывает текст и фото. Бесплатной версии хватит на 4-5 презентаций.
5. SciSpace и расширение для браузера Google Chrome SciSpace. Открываете чат расширения на странице с любым исследованием и просите сделать краткий пересказ. Можно получать саммари отдельных абзацев. Инструмент бесплатен, но есть платные премиум-функции.
⏺ Еще две подборки, которые могут немного облегчить вам жизнь в новом учебном году:
→ Подборка полезных научных инструментов для студентов и исследователей
→ Сервисы для красивой визуализации и инфографики
Иллюстрация к посту: Fusion brain (пиксель арт, наивный промт «красивый гуманитарий использует инструменты искусственного интеллекта»)
#ии #нейросети #ресурсы
1. Perplexity AI – бесплатная поисковая система, которую называют «убийцей Google» и «чатом GPT на стероидах». Не только ищет информацию, но и анализирует найденное.
2. ReText.AI – нейросеть, которая помогает перефразировать и обобщать тексты.
3. Tldv.io – сервис, который транскрибирует видео и подводит итоги онлайн-встреч.
4. Gamma AI – платформа для создания стильных и информативных презентаций на основе GPT. Сама разрабатывает дизайн, придумывает текст и фото. Бесплатной версии хватит на 4-5 презентаций.
5. SciSpace и расширение для браузера Google Chrome SciSpace. Открываете чат расширения на странице с любым исследованием и просите сделать краткий пересказ. Можно получать саммари отдельных абзацев. Инструмент бесплатен, но есть платные премиум-функции.
→ Подборка полезных научных инструментов для студентов и исследователей
→ Сервисы для красивой визуализации и инфографики
Иллюстрация к посту: Fusion brain (пиксель арт, наивный промт «красивый гуманитарий использует инструменты искусственного интеллекта»)
#ии #нейросети #ресурсы
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Долгожданные воркшопы по цифровым гуманитарным наукам стартуют в Сибирском федеральном университете уже совсем скоро. Знакомим с расписанием «DH-Практикума», который будут проводить увлеченные своим делом специалисты из РАНХиГС и СФУ.
🔴 8 октября
«Использование генеративных нейросетей в проектировании исследований и анализе данных». Сергей Дубровский, социолог, эксперт в области внедрения нейросетевых решений в исследовательскую деятельность, заместитель декана философско-социологического факультета РАНХиГС.
🔴 9 октября
«Применение технологий компьютерного зрения в социально-гуманитарных исследованиях и проектировании». Софья Медведева, ведущий специалист в области нейрогенерации. Студия sintez.space.
🔴 10 октября
«Диффузионные нейросети в креативных индустриях». Андрей Киселев, основатель студии sintez.space, руководитель проектной лаборатории РАНХиГС.
🔴 11 октября
«Фотограмметрия и 3D-моделирование». Вадим Меховский, Степан Колесников, специалисты лаборатории Digital Humanities СФУ.
Стоимость участия в каждой программе 2000 р.
Зарегистрироваться
Есть вариант дистанционного участия, подробности здесь.
#воркшопы #фотограмметрия #нейросети #компьютерноезрение #Dhlab
«Использование генеративных нейросетей в проектировании исследований и анализе данных». Сергей Дубровский, социолог, эксперт в области внедрения нейросетевых решений в исследовательскую деятельность, заместитель декана философско-социологического факультета РАНХиГС.
«Применение технологий компьютерного зрения в социально-гуманитарных исследованиях и проектировании». Софья Медведева, ведущий специалист в области нейрогенерации. Студия sintez.space.
«Диффузионные нейросети в креативных индустриях». Андрей Киселев, основатель студии sintez.space, руководитель проектной лаборатории РАНХиГС.
«Фотограмметрия и 3D-моделирование». Вадим Меховский, Степан Колесников, специалисты лаборатории Digital Humanities СФУ.
Стоимость участия в каждой программе 2000 р.
Зарегистрироваться
Есть вариант дистанционного участия, подробности здесь.
#воркшопы #фотограмметрия #нейросети #компьютерноезрение #Dhlab
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Служба «Виртуальный Русский музей» выложила записи трансляций секции «Искусство и технологии» в рамках X Международной межвузовской научно-практической конференции «Технологическая перспектива: новые рынки и точки экономического роста». Если вы не успели присоединиться к конференции, но ищете ответы на вопросы цифровизации в области культуры и образования – обязательно посмотрите:
🔴 Систематизация и сохранение культурного наследия (VK Видео/YouTube)
Кандидат филологических наук, известный исследователь из Эрмитажа и член рабочей группы разработчиков CIDOC CRM Дарья Гук представила международный стандарт формирования информации о культурном наследии, рекомендуемый музеям, архивам и библиотекам. О важности изданного и переведенного стандарта мы недавно писали.
Заместитель директора по учету, хранению и реставрации музейных ценностей Сергей Сирро рассказал о базе для технико-технологических исследований, созданной в Русском музее. Директор Аналитического центра в МГУ Андрей Колесников познакомил слушателей с системой управления базами данных Postgres Pro. Также на секции – о портале Центрального архива научно-технической документации Санкт-Петербурга и возможностях AI в работе с культурным наследием.
🔴 Популяризация и продвижение культурного наследия (VK Видео/YouTube)
О том, как использовать сторителлинг для создания интерактивных AR/VR-проектов, как применяются цифровые технологии в репрезентации и продвижении культурного наследия в виртуальной и реальной среде и какую роль играет сетевое сообщество виртуальных филиалов в формировании единого культурно-информационного пространства.
#музеи #стандарты #цифровизация #ar #ai #нейросети #искусство #образование #конференции
Кандидат филологических наук, известный исследователь из Эрмитажа и член рабочей группы разработчиков CIDOC CRM Дарья Гук представила международный стандарт формирования информации о культурном наследии, рекомендуемый музеям, архивам и библиотекам. О важности изданного и переведенного стандарта мы недавно писали.
Заместитель директора по учету, хранению и реставрации музейных ценностей Сергей Сирро рассказал о базе для технико-технологических исследований, созданной в Русском музее. Директор Аналитического центра в МГУ Андрей Колесников познакомил слушателей с системой управления базами данных Postgres Pro. Также на секции – о портале Центрального архива научно-технической документации Санкт-Петербурга и возможностях AI в работе с культурным наследием.
О том, как использовать сторителлинг для создания интерактивных AR/VR-проектов, как применяются цифровые технологии в репрезентации и продвижении культурного наследия в виртуальной и реальной среде и какую роль играет сетевое сообщество виртуальных филиалов в формировании единого культурно-информационного пространства.
#музеи #стандарты #цифровизация #ar #ai #нейросети #искусство #образование #конференции
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Завтра в Президентской академии стартует конференция «Современная историческая информатика: аналитика данных в исторических исследованиях».
На что обратить внимание?
→ Открытие конференции и пленарное заседание
О ярких цифровых проектах «Эволюция экономического неравенства населения России от Великих реформ до «Великого перелома» и «Трехмерная реконструкция кенигсбергских маршрутов Иммануила Канта» и эволюции применения искусственного интеллекта в архивной отрасли.
🕙 10:00 (мск)
→ Секция «Цифровые технологии в профессиональном историческом образовании и профильные образовательные программы»
Эксперты обсудят проблемы формирования цифровых компетенций у гуманитариев, эволюцию курса по Data Science и искусственному интеллекту в исторических исследованиях в МГУ, сложности обучения интернет-эвристике, методы математического моделирования в истории и многое другое.
→ Секция «Цифровые технологии и ресурсы в архивах и музеях»
О проблемах и опыте создания электронных баз данных архивов и музеев. Если вы пропустили «Цифровую среду» с Полиной Сенотрусовой – о «нецифровых» проблемах археологических коллекций краеведческих музеев Енисейской Сибири можно послушать здесь.
→ Секция «Цифровые технологии в изучении и сохраненииисторико-культурного наследия. 3D-реконструкции, VR/AR, виртуальная археология»
От концептуальной эталонной модели CIDOC-CRM как онтологии культурного наследия до разработки программно-аппаратного комплекса для автоматизации фотограмметрической съемки от сотрудников DHLab СФУ.
🕑 14:15 (мск)
→ Панельная дискуссия «Историческая информатика и вызов машинного обучения: каково будущее исторической науки в мире искусственного интеллекта?»
Стало известно, что в дискуссии примут участие Леонид Бородкин (МГУ), Иван Бегтин (АНО «Информационная культура»), Полина Колозариди (ИТМО) и Илья Галушко (МГУ).
🕠 17:45 (мск)
Программа конференции
#аик #историческаяинформатика #История #Архивы #музеи #фотограмметрия #ии #нейросети #конференции
На что обратить внимание?
→ Открытие конференции и пленарное заседание
О ярких цифровых проектах «Эволюция экономического неравенства населения России от Великих реформ до «Великого перелома» и «Трехмерная реконструкция кенигсбергских маршрутов Иммануила Канта» и эволюции применения искусственного интеллекта в архивной отрасли.
🕙 10:00 (мск)
→ Секция «Цифровые технологии в профессиональном историческом образовании и профильные образовательные программы»
Эксперты обсудят проблемы формирования цифровых компетенций у гуманитариев, эволюцию курса по Data Science и искусственному интеллекту в исторических исследованиях в МГУ, сложности обучения интернет-эвристике, методы математического моделирования в истории и многое другое.
→ Секция «Цифровые технологии и ресурсы в архивах и музеях»
О проблемах и опыте создания электронных баз данных архивов и музеев. Если вы пропустили «Цифровую среду» с Полиной Сенотрусовой – о «нецифровых» проблемах археологических коллекций краеведческих музеев Енисейской Сибири можно послушать здесь.
→ Секция «Цифровые технологии в изучении и сохраненииисторико-культурного наследия. 3D-реконструкции, VR/AR, виртуальная археология»
От концептуальной эталонной модели CIDOC-CRM как онтологии культурного наследия до разработки программно-аппаратного комплекса для автоматизации фотограмметрической съемки от сотрудников DHLab СФУ.
🕑 14:15 (мск)
→ Панельная дискуссия «Историческая информатика и вызов машинного обучения: каково будущее исторической науки в мире искусственного интеллекта?»
Стало известно, что в дискуссии примут участие Леонид Бородкин (МГУ), Иван Бегтин (АНО «Информационная культура»), Полина Колозариди (ИТМО) и Илья Галушко (МГУ).
🕠 17:45 (мск)
Программа конференции
#аик #историческаяинформатика #История #Архивы #музеи #фотограмметрия #ии #нейросети #конференции
Mts-link.ru
Зал ученого совета 15.11.24
На прошлой неделе состоялась пятая онлайн-конференция YaC/e (Yet Another Conference). Главной темой мероприятия в этом году стало будущее образования и роль технологий и людей в профессиональном развитии.
YaC/e стартовала с «Утреннего шоу» прямиком из мира «Роблокса». Если вы не смогли поучаствовать или не успели послушать все доклады, которые заинтересовали – не беда. Все записи – в свободном доступе на сайте конференции.
Программа получилась очень насыщенной: эксперты говорили об искусственном интеллекте, междисциплинарности и коннективизме, востребованных цифровых навыках.
В «секретном докладе» директор по образованию в Яндексе Дарья Козлова рассказала о трансформации образовательной среды и запросе на новую грамотность, которая необходима в эпоху AI: важны математический базис, принятие решений на основе данных, постоянная валидация сгенерированного контента и развитие критического мышления. Нужно быть готовыми к тому, что будут меняться как содержание образования, так и его модели, а фундаментальная подготовка должна сочетаться с поиском новых идей и форматов.
Любопытные бонусные материалы:
🔴 Доклад «Искусственный интеллект и высшее образование: возможности, практики и будущее»
🔴 Руководство «GPT в образовании: Гайд по промтингу для тех, кто учит и учится»
🔴 Тест «Как научиться учиться» (в помощь тем, кто искренне хотел бы освоить новые технологии, но переживает о том, что учиться – трудно)
#технологии #образование #нейросети
YaC/e стартовала с «Утреннего шоу» прямиком из мира «Роблокса». Если вы не смогли поучаствовать или не успели послушать все доклады, которые заинтересовали – не беда. Все записи – в свободном доступе на сайте конференции.
Программа получилась очень насыщенной: эксперты говорили об искусственном интеллекте, междисциплинарности и коннективизме, востребованных цифровых навыках.
В «секретном докладе» директор по образованию в Яндексе Дарья Козлова рассказала о трансформации образовательной среды и запросе на новую грамотность, которая необходима в эпоху AI: важны математический базис, принятие решений на основе данных, постоянная валидация сгенерированного контента и развитие критического мышления. Нужно быть готовыми к тому, что будут меняться как содержание образования, так и его модели, а фундаментальная подготовка должна сочетаться с поиском новых идей и форматов.
Любопытные бонусные материалы:
#технологии #образование #нейросети
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
12 подсказок для студента, использующего нейросети в академической работе
Гайд, опубликованный OpenAI на сайте, рассказывает студентам о том, как превратить ChatGPT в полезный инструмент, помогающий в обучении. Предлагают пользоваться ИИ честно и с умом – и тогда он станет отличным помощником и секретарем для начинающего исследователя.
1. Делегируйте нейросети работу с цитированием
2. Задавайте вопросы, чтобы быстро получить справку и разобраться в новой теме
3. Запросите дорожную карту исследования со списком релевантных источников
4. Углубите свои знания, задавая конкретные вопросы
5. Улучшите свой текст с помощью обратной связи
6. Проверьте логику через технику обратного структурирования
7. Упражняйтесь в сократическом диалоге: ChatGPT выступит в качестве интеллектуального спарринг-партнера
8. Проверьте свои тезисы на прочность, попросив ИИ предоставить контраргументы
9. Сравните свои идеи с идеями крупнейших мыслителей. Кто знает, вдруг вам захочется бросить вызов Канту в области эпистемологии или обсудить философские аспекты феминизма с Симоной де Бовуар
10. Улучшите свои навыки письма с помощью итеративной обратной связи
11. Используйте расширенный голосовой режим: он позволяет отвечать на вопросы или разъяснять непонятные отрывки в режиме реального времени
12. Не просто следуйте шаблонам – оттачивайте свои навыки
Каждый совет подкреплён промптом – его тут же можно потестировать в чат-боте. Разработчики предлагают этичные способы работы с сильными сторонами нейросетей и просят упоминать о том, как и для чего они использовались.
#нейросети #обучение #тексты
Гайд, опубликованный OpenAI на сайте, рассказывает студентам о том, как превратить ChatGPT в полезный инструмент, помогающий в обучении. Предлагают пользоваться ИИ честно и с умом – и тогда он станет отличным помощником и секретарем для начинающего исследователя.
1. Делегируйте нейросети работу с цитированием
2. Задавайте вопросы, чтобы быстро получить справку и разобраться в новой теме
3. Запросите дорожную карту исследования со списком релевантных источников
4. Углубите свои знания, задавая конкретные вопросы
5. Улучшите свой текст с помощью обратной связи
6. Проверьте логику через технику обратного структурирования
7. Упражняйтесь в сократическом диалоге: ChatGPT выступит в качестве интеллектуального спарринг-партнера
8. Проверьте свои тезисы на прочность, попросив ИИ предоставить контраргументы
9. Сравните свои идеи с идеями крупнейших мыслителей. Кто знает, вдруг вам захочется бросить вызов Канту в области эпистемологии или обсудить философские аспекты феминизма с Симоной де Бовуар
10. Улучшите свои навыки письма с помощью итеративной обратной связи
11. Используйте расширенный голосовой режим: он позволяет отвечать на вопросы или разъяснять непонятные отрывки в режиме реального времени
12. Не просто следуйте шаблонам – оттачивайте свои навыки
Каждый совет подкреплён промптом – его тут же можно потестировать в чат-боте. Разработчики предлагают этичные способы работы с сильными сторонами нейросетей и просят упоминать о том, как и для чего они использовались.
#нейросети #обучение #тексты
Openai
A Student’s Guide to Writing with ChatGPT
ИИ приближают «текстапокалипсис»?
Нейросети, собирая текстовые данные из сети, разбивают их на части и на основе этого учатся отвечать, как человек. Чем больше нейросети «потребляют» качественной информации (к примеру, научные статьи), тем выше их эффективность. Однако, как заявляют ученые и руководители компаний-разработчиков, запас общедоступных данных для обучения больших языковых моделей скоро будет исчерпан.
«Чтобы модели были умнее, требуются данные, созданные людьми, а не нейросетями. Вопрос в том, где найти такие данные».
Здесь можно вспомнить недавний материал в Nature о том, что происходит, если обучать нейросети на синтетических текстах, сгенерированных тем же искусственным интеллектом.
Профессор английского языка и цифровых исследований в Университете Мэриленда Мэтью Киршенбаум рассуждает о «текстапокалипсисе»: что, если нас погубят не межконтинентальные баллистические ракеты или изменение климата, не микроскопические патогены или метеорит размером с гору, а… текст? Цунами текста, превратившееся в самовоспроизводящийся поток контента.
И здесь есть о чем поразмышлять. Возможно, в мире изобилия оптимизированного по содержанию контента, который создают либо машины, либо гибрид человека и машины, талант людей, пишущих серьезные, глубокие и правдивые тексты, будет цениться выше?
#ии #нейросети #llm
Нейросети, собирая текстовые данные из сети, разбивают их на части и на основе этого учатся отвечать, как человек. Чем больше нейросети «потребляют» качественной информации (к примеру, научные статьи), тем выше их эффективность. Однако, как заявляют ученые и руководители компаний-разработчиков, запас общедоступных данных для обучения больших языковых моделей скоро будет исчерпан.
«Чтобы модели были умнее, требуются данные, созданные людьми, а не нейросетями. Вопрос в том, где найти такие данные».
Здесь можно вспомнить недавний материал в Nature о том, что происходит, если обучать нейросети на синтетических текстах, сгенерированных тем же искусственным интеллектом.
Профессор английского языка и цифровых исследований в Университете Мэриленда Мэтью Киршенбаум рассуждает о «текстапокалипсисе»: что, если нас погубят не межконтинентальные баллистические ракеты или изменение климата, не микроскопические патогены или метеорит размером с гору, а… текст? Цунами текста, превратившееся в самовоспроизводящийся поток контента.
И здесь есть о чем поразмышлять. Возможно, в мире изобилия оптимизированного по содержанию контента, который создают либо машины, либо гибрид человека и машины, талант людей, пишущих серьезные, глубокие и правдивые тексты, будет цениться выше?
#ии #нейросети #llm
The Atlantic
Prepare for the Textpocalypse
Our relationship to writing is about to change forever; it may not end well.
Info-Tech trends 2025: высокие ставки 🔜 экспоненциальное вознаграждение
Компания Info-Tech Research Group представила ежегодный отчет «Tech trends 2025» – о технологических тенденциях, возможностях и рисках. С конкретными примерами и результатами опросов.
Авторы выделили три ключевых вектора развития технологических трендов:
→ «экспоненциальный искусственный интеллект» (Exponential AI)
→ «доквантовые основы» (Pre-Quantum Foundations)
→ «цифровые люди» (Digital Humans).
Шесть трендов 2025 года:
1. Экспертные модели: создаем преимущество, внимательно изучая возможности ИИ
На что обратить внимание:
🔴 Разработка экспертных моделей: OpenAI, Meta, Cohere, Anthropic демонстрируют поразительную широту знаний, но разочаровывают при поиске специализированного контента. Организации, использующие ИИ, могут решить эту проблему разными путями: используя модель, разработанную отраслевой компанией, поставщика, сотрудничающего с коллегами по отрасли для обучения модели или проводя дополнительное предварительное обучение и доводку моделей, изолированных в инфраструктуре организации.
🔴 Расширение существующих процессов: попытки полностью автоматизировать задачи с помощью ИИ вряд ли будут обречены на успех. Но LLM превосходно справляются с распознаванием образов и быстрым анализом больших объемов информации, что может повысить скорость и качество работы.
🔴 Фокус на управлении данными: как гласит старая пословица, «мусор на входе – мусор на выходе». У организаций со здоровой гигиеной данных больше шансов сделать следующий шаг в обучении моделей.
🔴 Демократизация ИИ.
2. Суверенитет в области ИИ: сохраняем контроль
Обучая ИИ, необходимо помнить о конфиденциальности и безопасности. Говоря о потенциальных возможностях нейросетей, нельзя не упомянуть и об угрозах, с которыми уже сейчас сталкиваются творческие индустрии. Музыкальные генераторы на базе искусственного интеллекта могут создавать новую музыку в любом стиле и жанре. Ответы на поисковые запросы, сгенерированные ИИ, избавляют пользователей от необходимости заходить на новостные, образовательные и развлекательные порталы.
3. Квантовое преимущество: доступ к квантовым экспериментам в облаке
34% «трансформаторов» планируют инвестировать в квантовые вычисления ближе к концу 2025 года. Перспективы велики: у организаций, наращивающих мышцы прямо сейчас, есть все шансы вырваться вперед в будущем, но все же это экспериментальное поле. Инвестициям в квантовые вычисления потребуются годы, чтобы окупиться.
Ведущие отрасли, инвестирующие в квантовые вычисления к концу 2025 года:
- СМИ, информация, телекоммуникации и технологии: 33%
- Правительство/государственный сектор: 27%
- Финансовые услуги: 20%
- Образование: 13%
4. Постквантовая криптография: переходим на квантовоустойчивое шифрование, пока не стало слишком поздно
Идет обратный отсчет до Q-дня – момента, когда квантовые компьютеры всего за сутки смогут взломать шифрование с открытым ключом. Однажды это случится, и мы не знаем точно, сколько времени у нас есть. Более половины экспертов в области квантовых вычислений, опрошенных Global Risk Institute, оценивают в 50% вероятность того, что это случится в ближайшие 15 лет.
К 2026 году не менее трети организаций будут инвестировать в постквантовую криптографию.
#тренды #ии #нейросети #llm
Компания Info-Tech Research Group представила ежегодный отчет «Tech trends 2025» – о технологических тенденциях, возможностях и рисках. С конкретными примерами и результатами опросов.
Авторы выделили три ключевых вектора развития технологических трендов:
→ «экспоненциальный искусственный интеллект» (Exponential AI)
→ «доквантовые основы» (Pre-Quantum Foundations)
→ «цифровые люди» (Digital Humans).
Шесть трендов 2025 года:
1. Экспертные модели: создаем преимущество, внимательно изучая возможности ИИ
На что обратить внимание:
2. Суверенитет в области ИИ: сохраняем контроль
Обучая ИИ, необходимо помнить о конфиденциальности и безопасности. Говоря о потенциальных возможностях нейросетей, нельзя не упомянуть и об угрозах, с которыми уже сейчас сталкиваются творческие индустрии. Музыкальные генераторы на базе искусственного интеллекта могут создавать новую музыку в любом стиле и жанре. Ответы на поисковые запросы, сгенерированные ИИ, избавляют пользователей от необходимости заходить на новостные, образовательные и развлекательные порталы.
3. Квантовое преимущество: доступ к квантовым экспериментам в облаке
34% «трансформаторов» планируют инвестировать в квантовые вычисления ближе к концу 2025 года. Перспективы велики: у организаций, наращивающих мышцы прямо сейчас, есть все шансы вырваться вперед в будущем, но все же это экспериментальное поле. Инвестициям в квантовые вычисления потребуются годы, чтобы окупиться.
Ведущие отрасли, инвестирующие в квантовые вычисления к концу 2025 года:
- СМИ, информация, телекоммуникации и технологии: 33%
- Правительство/государственный сектор: 27%
- Финансовые услуги: 20%
- Образование: 13%
4. Постквантовая криптография: переходим на квантовоустойчивое шифрование, пока не стало слишком поздно
Идет обратный отсчет до Q-дня – момента, когда квантовые компьютеры всего за сутки смогут взломать шифрование с открытым ключом. Однажды это случится, и мы не знаем точно, сколько времени у нас есть. Более половины экспертов в области квантовых вычислений, опрошенных Global Risk Institute, оценивают в 50% вероятность того, что это случится в ближайшие 15 лет.
К 2026 году не менее трети организаций будут инвестировать в постквантовую криптографию.
#тренды #ии #нейросети #llm
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Info-Tech trends 2025: цифровые люди
5. Аватары с искусственным интеллектом: имитация человеческого взаимодействия по разным каналам
Число чат-ботов растет. Веб-агенты скоро станут мейнстримом.
Ожидается, что в 2025 году значительный скачок вперед сделает голосовой ИИ. Еще недавно сгенерированный нейросетями голос использовался в основном в предварительно записанных материалах, но теперь с ним можно работать в режиме реального времени. Реалистичный видеоконтент с цифровыми людьми еще не совершенен, но некоторые короткие видео уже вполне способны обмануть разумного наблюдателя.
Идея цифровых симулякров, влияющих на экономику и взаимодействие с реальными людьми показалась бы большинству из нас дикой всего несколько лет назад. Но в 2025 цифровые люди в социальных сетях, подкастах, аудиокнигах, фильмах и видеоиграх уже никого не удивят. Таких персонажей как цифровой инфлюэнсер Лил Микела или аватар Уильяма Шетнера (знали ли вы, что актер, сыгравший капитана Кирка в «Звездном пути» оцифровал свой интеллект «для будущих поколений»? ) станет больше.
6. Защита от дипфейков: противодействие атакам с использованием ИИ
Принцип апостола Фомы «пока сам не увижу, не поверю» может дать сбой. Мы вступаем в эпоху дипфейков – убедительно выглядящих цифровых имитаций реальных людей.
В Докладе о глобальных рисках 2024 на Всемирном экономическом форуме дезинформация была названа самой серьезной угрозой, с которой столкнется мир в ближайшие два года. Стоит помнить о том, что
- некоторые давно проверенные тактики защиты от злоумышленников по-прежнему актуальны.
- изо дня в день мы боремся не только с пороками общества, но и несовершенством человеческой природы. Возможно, здесь нам не хватает очень важной способности, которой обладают машины: беспристрастно обрабатывать информацию.
Подробнее
#тренды #ии #нейросети #llm
5. Аватары с искусственным интеллектом: имитация человеческого взаимодействия по разным каналам
Число чат-ботов растет. Веб-агенты скоро станут мейнстримом.
Ожидается, что в 2025 году значительный скачок вперед сделает голосовой ИИ. Еще недавно сгенерированный нейросетями голос использовался в основном в предварительно записанных материалах, но теперь с ним можно работать в режиме реального времени. Реалистичный видеоконтент с цифровыми людьми еще не совершенен, но некоторые короткие видео уже вполне способны обмануть разумного наблюдателя.
Идея цифровых симулякров, влияющих на экономику и взаимодействие с реальными людьми показалась бы большинству из нас дикой всего несколько лет назад. Но в 2025 цифровые люди в социальных сетях, подкастах, аудиокнигах, фильмах и видеоиграх уже никого не удивят. Таких персонажей как цифровой инфлюэнсер Лил Микела или аватар Уильяма Шетнера (
6. Защита от дипфейков: противодействие атакам с использованием ИИ
Принцип апостола Фомы «пока сам не увижу, не поверю» может дать сбой. Мы вступаем в эпоху дипфейков – убедительно выглядящих цифровых имитаций реальных людей.
В Докладе о глобальных рисках 2024 на Всемирном экономическом форуме дезинформация была названа самой серьезной угрозой, с которой столкнется мир в ближайшие два года. Стоит помнить о том, что
- некоторые давно проверенные тактики защиты от злоумышленников по-прежнему актуальны.
- изо дня в день мы боремся не только с пороками общества, но и несовершенством человеческой природы. Возможно, здесь нам не хватает очень важной способности, которой обладают машины: беспристрастно обрабатывать информацию.
Подробнее
#тренды #ии #нейросети #llm
Сегодня в пространстве Новой Голландии в Санкт-Петербурге состоится презентация проекта SIMILIS
Проект SIMILIS – система анализа археологических артефактов с помощью искусственного интеллекта, которую разработала лаборатория «Искусство и искусственный интеллект» Европейского университета в Санкт-Петербурге и Института истории материальной культуры РАН.
В основе проекта, предназначенного для археологов, историков, культурологов и искусствоведов, – база данных из десятков тысяч атрибутированных артефактов, собранных в ходе раскопок в Петербурге, а также web-приложение, которое даёт возможность исследователям работать с находками не только в лабораториях, но и непосредственно на месте раскопок.
SIMILIS позволяет анализировать предметы материальной культуры путем сравнения с визуально схожими находками из археологических экспедиций разных лет.
🕓 Начало презентации: 19.00
🔜 Зарегистрироваться
🔜 Присоединиться к трансляции в VK
🔜 Присоединиться к трансляции в Youtube
Подробнее
#археология #нейросети
Проект SIMILIS – система анализа археологических артефактов с помощью искусственного интеллекта, которую разработала лаборатория «Искусство и искусственный интеллект» Европейского университета в Санкт-Петербурге и Института истории материальной культуры РАН.
В основе проекта, предназначенного для археологов, историков, культурологов и искусствоведов, – база данных из десятков тысяч атрибутированных артефактов, собранных в ходе раскопок в Петербурге, а также web-приложение, которое даёт возможность исследователям работать с находками не только в лабораториях, но и непосредственно на месте раскопок.
SIMILIS позволяет анализировать предметы материальной культуры путем сравнения с визуально схожими находками из археологических экспедиций разных лет.
Подробнее
#археология #нейросети
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Нейропомощники для преподавателя
На основе YandexGPT запущены бесплатные нейроинструменты, которые могут помочь учителям и преподавателям готовить обучающие материалы и проверять работы учеников и студентов.
1️⃣ «Нейроквизы» помогают за несколько минут создать проверочные тесты. Это удобно: можно загрузить на платформу учебные материалы, а ИИ сгенерирует вопросы и варианты ответов.
2️⃣ «Нейродетектор» проверяет письменные работы обучающихся – например, эссе или рефераты. Инструмент анализирует текст на уникальность и позволяет выявить учеников, которые чрезмерно полагаются на ИИ при выполнении заданий.
Оба ИИ‑помощника доступны в личном кабинете на сайте «Яндекс Образования».
#нейросети #ии #образование
На основе YandexGPT запущены бесплатные нейроинструменты, которые могут помочь учителям и преподавателям готовить обучающие материалы и проверять работы учеников и студентов.
Оба ИИ‑помощника доступны в личном кабинете на сайте «Яндекс Образования».
#нейросети #ии #образование
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Совсем недавно в Санкт-Петербурге состоялась презентация проекта SIMILIS. И вот уже 19 марта мы приглашаем археологов, историков, культурологов и всех, кто стремится узнать больше об опыте интеграции искусственного интеллекта в археологическую практику, на очередное заседание научно-методического семинара «Цифровая среда» Института цифровых гуманитарных исследований (DHRI) СФУ.
Нас ждет онлайн-встреча с научным руководителем и исполнительным директором Лаборатории «Искусство и искусственный интеллект» Европейского университета в Санкт-Петербурге Олегом Лашмановым.
Дата: 19 марта
Начало: 11:00 (мск) /15:00 (крск)
🔗 Зарегистрироваться и добавить в календарь здесь ←
#цифроваясреда #смотреть #слушать #археология #нейросети #проекты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
dhri.timepad.ru
«Сколько нейросетей достаточно археологу?». Доклад Олега Лашманова на семинаре „Цифровая среда“ DHRI@SFU / События на TimePad.ru
19 марта 2025 года в 11:00 (msk) / 15:00 (krsk) состоится очередное заседание научно-методического семинара «Цифровая среда» Института цифровых гуманитарных исследований (DHRI) Сибирского федерального университета. На семинаре выступит Олег Юрьевич Лашманов…
Научный руководитель и исполнительный директор Лаборатории «Искусство и искусственный интеллект» Европейского университета в Санкт-Петербурге Олег Лашманов выступит с докладом «Сколько нейросетей достаточно археологу?». Вы узнаете много интересного о разработке проекта SIMILIS – системы анализа археологических артефактов с помощью искусственного интеллекта.
Дискутант по докладу – кандидат исторических наук, старший научный сотрудник Лаборатории археологии Енисейской Сибири Гуманитарного института СФУ Полина Сенотрусова.
Ведущий семинара – доцент кафедры исторической информатики МГУ, руководитель стратегического проекта ИЦГИ (DHRI) СФУ Андрей Володин.
Подробнее
#цифроваясреда #смотреть #слушать #археология #нейросети #проекты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В новом выпуске семинара Института цифровых гуманитарных исследований СФУ «Цифровая среда» научный руководитель и исполнительный директор Лаборатории «Искусство и искусственный интеллект» Европейского университета в Санкт-Петербурге Олег Юрьевич Лашманов рассказал о старте, успехах и сложностях проекта SIMILIS и нюансах работы с нейросетями в археологии.
Смотрим:
#цифроваясреда #наука #история #археология #нейросети #проекты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Сколько нейросетей достаточно археологу?
19 марта 2025 года состоялось очередное заседание научного семинара «Цифровая среда» Института цифровых гуманитарных исследований (DHRI) Сибирского федерального университета.
На семинаре выступил Олег Юрьевич Лашманов (ЕУСПб) с докладом «Сколько нейросетей…
На семинаре выступил Олег Юрьевич Лашманов (ЕУСПб) с докладом «Сколько нейросетей…
О том, что ИИ может придумывать шутки лучше людей, мы узнали еще летом – из исследования Норберта Шварца и Дрю Горенца из Университета Южной Калифорнии. На первом этапе эксперимента они предоставили людям и ChatGPT 3.5 придумать расшифровки общепринятых аббревиатур и «добить» умозрительную ситуацию, заполнив пустые поля в предложениях, на втором – создать сатирические варианты заголовков на основе оригинальных заголовков издания The Onion.
Не так давно свой эксперимент провели шведские и немецкие ученые: на этот раз исследователи проверили талант людей и ИИ сочинять подписи к мемам.
Мемы генерировали 1) только люди, 2) GPT-4о совместно с людьми и 3) только GPT-4о.
В онлайн-опросе картинки оценивали по трем критериям: юмор, креативность и виральность.
Итоги исследования:
1. Нейросеть в среднем шутит удачнее.
2. Среди четверки победителей рейтинга креативности – два «человеческих» мема, один – ИИ и один – в сотрудничестве человека и нейросети.
3. В лидерах по потенциальной виральности два творения человека вместе с ИИ, одно – полностью человеческое и одно – нейросетевое.
Нейросеть обучена на гигантских массивах данных: статистическим методом ИИ способен вычислить то, что больше нравится широкой аудитории. Может показаться, что сценаристы юмористических шоу и некоторые преподаватели, превращающие свои лекции в стендапы, в опасности, но…кажется, для того, чтобы действительно «задеть за живое» по-прежнему нужны личный опыт и эмоциональный интеллект.
Не забываем о том, как устроены LLM – последние исследования обнаруживают сходство с принципами обработки естественного языка человеческим мозгом, но большие языковые модели учатся иначе и не понимают, как люди общаются в реальной жизни (эмоции, культурные особенности).
#нейросети #исследования #эксперименты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Уже завтра в Москве стартует XXIII международная конференция молодых учёных «Векторы». DH-центр ИТМО приглашает присоединиться к круглому столу «Ошибки в образовательных ИИ-интерфейсах», который состоится в рамках события 13 апреля.
Эксперты – Полина Колозариди, Мария Могилевич, Иван Карлов, Ульяна Раведовская и Александр Диденко – обсудят роль ошибок в образовательных процессах и то, каким образом работа с ними проектируется (или должна проектироваться) в рамках разработок ИИ-ассистентов.
🔜 Мероприятие состоится в библиотеке Шанинки и онлайн
🔜 Начало: 14:00
Узнать подробности и зарегистрироваться
#образование #нейросети
Эксперты – Полина Колозариди, Мария Могилевич, Иван Карлов, Ульяна Раведовская и Александр Диденко – обсудят роль ошибок в образовательных процессах и то, каким образом работа с ними проектируется (или должна проектироваться) в рамках разработок ИИ-ассистентов.
Узнать подробности и зарегистрироваться
#образование #нейросети
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Создать правильное впечатление за 7 секунд
Мы уже привыкли к тому, что нейросети способны осмыслить «океаны слов», а как насчет способности делать точные суждения на основе минимальной информации – в контексте научных презентаций?
Исследователи Университета штата Мичиган применили большие языковые модели (LLM) для оценки стенограмм полных презентаций и их коротких отрывков («тонких срезов»). Оказалось, что модели GPT и Gemini способны достаточно точно оценить успех научного доклада уже после первых двух-трех предложений (≈ 1-5 % текста, 15–60 слов).
Получается, LLM можно использовать для прогнозирования общего качества презентации на основе коротких стенограмм: они с корреляцией 0,7 предсказывают, как доклад оценят живые эксперты.
Методология:
• корпус из 128 реальных научных докладов
• модели GPT-4o-mini и Gemini 1.5 Flash
• каждый транскрипт был разделен на отрывки, представляющие первые 1%, 5%, 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 75% и 100% речи
• оценки моделей сравнивали с оценками 60 экспертов – людей.
«Правило 7 секунд» (впрочем, название условно: специалисты по эффективной коммуникации называют цифру от 5 до 12) получило очередное подтверждение: зацепить аудиторию нужно молниеносно.
Иллюстрация: Шедеврум, статья The Art of Audience Engagement: LLM-Based Thin-Slicing of Scientific Talks
#статьи #нейросети
Мы уже привыкли к тому, что нейросети способны осмыслить «океаны слов», а как насчет способности делать точные суждения на основе минимальной информации – в контексте научных презентаций?
Исследователи Университета штата Мичиган применили большие языковые модели (LLM) для оценки стенограмм полных презентаций и их коротких отрывков («тонких срезов»). Оказалось, что модели GPT и Gemini способны достаточно точно оценить успех научного доклада уже после первых двух-трех предложений (≈ 1-5 % текста, 15–60 слов).
Получается, LLM можно использовать для прогнозирования общего качества презентации на основе коротких стенограмм: они с корреляцией 0,7 предсказывают, как доклад оценят живые эксперты.
Методология:
• корпус из 128 реальных научных докладов
• модели GPT-4o-mini и Gemini 1.5 Flash
• каждый транскрипт был разделен на отрывки, представляющие первые 1%, 5%, 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 75% и 100% речи
• оценки моделей сравнивали с оценками 60 экспертов – людей.
«Правило 7 секунд» (впрочем, название условно: специалисты по эффективной коммуникации называют цифру от 5 до 12) получило очередное подтверждение: зацепить аудиторию нужно молниеносно.
Иллюстрация: Шедеврум, статья The Art of Audience Engagement: LLM-Based Thin-Slicing of Scientific Talks
#статьи #нейросети
1. Режим Deep Research бесспорно облегчил нашу исследовательскую жизнь в 2025 году, но источники, которыми пользуются нейросети, порой могут вызывать недоумение (проверяем!). Функцию можно включить в ChatGPT, Gemini, Perplexity, Grok, Qwen, DeepSeek (режим DeepThink). По опыту пользователей режим исследования точнее именно в ChatGPT.
2. Litmaps
Предлагает поиск по цитатам, помогает находить новые интересные работы. Инструмент показывает карту связей, количество цитирований каждого источника и количество ссылок внутри статей.
3. Inciteful
Cоздает сеть статей на основе цитат, выясняет, как идеи связаны в нескольких исследовательских работах, используя возможности графического анализа. Показывает топ авторов.
4. Research Rabbit
Позволяет создать личную коллекцию статей и визуализировать связи между ними: чем больше статей в коллекции работ из вашей области, тем совершеннее система рекомендаций.
5. SciSpace
Переводит сложные научные тексты на простой язык. Предоставляет список релевантных ресурсов, дает краткое описание метода и результатов, дает ответы на дополнительные вопросы, подкрепленные цитатами, составляет резюме статей
+ еще несколько важных инструментов не вошли в топ просто потому что мы их уже упоминали в Подборке полезных научных инструментов для студентов и исследователей (май 2024, но все еще актуально)
#ии #нейросети #llm #ai #research
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM