Отфильтровав для Вас большое количество источников и подписок, сегодня собрал все наиболее значимые новости из мира будущего, машинного обучения, роботов и искусственного интеллекта.
Меня зовут Рушан, и я автор Telegram-канала Нейрон. Не забудьте поделиться с коллегами или просто с теми, кому интересны такие новости.
Итак, а теперь сам дайджест:
1) Каким будет будущее человечества. Несколько интересных вариантов развития
2) Бывший ведущий дизайнер Apple Джони Айв ведет переговоры о том, чтобы объединиться с создателем ChatGPT OpenAI для создания «iPhone с искусственным интеллектом»
3) Физический процесс, лежащий в основе нового типа генеративного ИИ. Некоторые современные генераторы изображений при создании изображений полагаются на принципы диффузии. Альтернативы, основанные на процессе распределения заряженных частиц, могут дать еще лучшие результаты.
4) Один час обучения — это все, что вам нужно для управления третьей роботизированной рукой
5) Toyota, MIT и Columbia Engineering продемонстрировали впечатляющие результаты нового подхода к обучению искусственному интеллекту, который значительно ускоряет процесс приобретения роботами новых навыков. Это похоже на момент ChatGPT для робототехники.
6) Разработчки Создатели ручки Bullet Ant 2.0, рассказали про её многофункциональность на все случаи жизни
7) Используя «classic shadows», обычные компьютеры могут превзойти квантовые компьютеры в сложной задаче понимания квантового поведения.
8) После 1500+ мертвых животных Neuralink Илона Маска направляется к людям
9) Ученые MIT разработали нейросеть, которая анализирует видеозаписи пациентов с двигательными или неврологическими расстройствами и оценивает их клиническое состояние в режиме реального времени.
10) Нейронным сетям для обучения нужны данные. Получить реальные данные бывает сложно, поэтому исследователи обращаются к синтетическим данным для обучения своих систем искусственного интеллекта.
11) Анн Л'Юйе, Пьер Агостини и Ференц Краус разделили Нобелевскую премию по физике 2023 года за новаторскую работу по развитию способности освещать реальность в почти немыслимо короткие сроки.
12) Исследователи составили карту, где и насколько сильно мы испытываем разные виды любви. Результаты проливают свет на то, как контекст влияет на субъективные чувства, и дополняют существующие исследования человеческого опыта эмоций.
13) Очки Lawk One AR дают велосипедистам двойной обзор информации
14) Исследователь нашел способ получить звук из неподвижных изображений и немого видео
Бонус!
1) Грозный смилодон не умел рычать и только мурлыкал
2) Джеймс Уэбб заметил углерод на Европе, что подтверждает возможность сохранения жизни
3) В Африке нашли деревянную конструкцию возрастом полмиллиона лет
4) Исследователи опубликовали самую большую карту человеческого мозга, когда-либо созданную
На этом наш короткий дайджест подошел к концу. Больше полезных статей и новостей Вам поможет подписка на мой Telegram-канал Нейрон, а также подписка на мой аккаунт на Хабре.
Всем знаний!
Комментарии (8)
osipov11789
23.10.2023 17:53-1Вопрос один, ну хорошо, Вы собираетесь проверять конкретную банковскую операцию на предмет соответствия действующему законодательству. Это очевидно задача имеющая определенный алгоритм решения. Существует конкретная банковская операция (1), существуют определенные требования законодательства (2). Необходимо определить соответствие банковской операции требованиям законодательства. Отношение между банковской операцией и требованиями законодательства один ко многим. Причем эта задача на верификацию конкретной банковской операции, на предмет ее соответствия конкретным требованиям законодательства. Как решается такая задача при помощи АСУ. Создаётся документ проверка банковских операций на предмет соответствия требованиям законодательства. Создаётся справочник требования законодательства к банковским операциям, В реквизитах документа указываются наименование и тип банковской операции. В реквизитах табличной части, указывается требования законодательства, тип справочник ссылка требования законодательства, а также реквизит соответствия банковской операции требованиям законодательства и при необходимости рекомендации по исправлению данной ситуации в случае несоответствия или неполного соответствия банковской операции требованиям законодательства. Поэтому ИИ должен прежде всего проанализировать банковскую операцию а для этого содержание банковской операции должно быть преобразовано в набор цифровых правил по которым она осуществляется, затем эти правила должны быть сопоставлены с правилами и требованиями действующего законодательства, а затем сделан вывод о соответствии или несоответствии ее требованиям действующего законодательства путем сопоставления содержания банковской операции и требованиям действующего законодательства. Задача как видим алгоритмизируемая и предполагает наличие диалога между клиентом (спрашивающим) и исполнителем (отвечающим). А способен ли ИИ задавать вопросы клиенту, причем строго определенные вопросы, и нужен ли для этого ИИ. Очень сильно в этом сомневаюсь. ИИ мало подходит для решения алгоритмизируемых задач. Поэтому я считаю, что применение ИИ в юриспруденции мало продуктивное занятие, которое неизбежно ведёт к ошибкам, ввиду неспособности искусственного интеллекта задавать вопросы клиентам и следовать строго определенным алгоритмам решения и склонностью ИИ к импровизации, а также умения отличать существенные обстоятельства от несущественных обстоятельств применительно к конкретной ситуации. Так что на мой взгляд технологии ИИ мало пригодны для решения класса алгоритмищируемых задач, к которым относятся юридические задачи.
osipov11789
По поводу нейросетей и ИИ. К сожалению на сегодняшний день ИИ и нейросети, основанные на технологиях ChatGPT, представляют собой ни что иное как простые генераторы текстов. Для решения сложных и интеллектуальных задач в сфере юриспруденции, они не подходят увы. Потому что, для решения сложных задач в области юриспруденции необходимо знать теорию социально-правовых процессов, а самое главное уметь применять эти положения применительно к конкретной ситуации. Для решения задач в области юриспруденции нужны автоматизированные системы управления и конструкторы диалога, а не ИИ, который представляет собой простой генератор текста.
vagon333
Не все так мрачно.
Не нужно требовать от LLM невыполнимого. Они хорошо работают с legal docs на разных задачах.
Мы используем для автоматического анализа законов, анализа документов на required terms and clauses.
Вполне хорошо справляются.
osipov11789
А можете привести реальные примеры работы ИИ в области юриспруденции, а также классы задач, который решает ИИ в сфере юриспруденции. И каковы параметры анализа законов и анализа документов, который проверяет ИИ в юриспруденции. Конкретные кейсы в области юридического консультирования ИИ не может решить.
vagon333
Да, приведу только пример, без анализа на can and can't.
AuditGear - трансформация Mortgage Banking Regulatory Compliance в набор цифровых правил.
Решаемая задача: автоматическая проверка банковских операций на соответствие требованиям регуляторов (агенства, федеральные и региональные).
Общий объем: 152 тыс записей, из них 120 тыс - законодательные акты, инструкции и обновления.
Активные законы для соблюдения 2тыс+.
Задача GPT4 API - поэтапное преобразование закона в набор цифровых правил на базе единой схемы данных для банковского кредитования.
Есть еще legal задачи, решаемые GPT API, но ответа выше достаточно.