Розбір жаргону, огляд основних гравців і останні новини про штучний інтелект.
Девін Колдьюї @techcrunch / 7 місяців
- Спочатку про найфундаментальніші поняття, які вам необхідно знати, а також про ті, які стали важливими останнім часом.
- Далі — огляд основних гравців у царині ШІ та причин, через які вони мають значення.
- І нарешті, список останніх заголовків і подій, про які ви повинні знати.
До кінця цієї статті ви будете в курсі всіх подій, на які тільки можна сподіватися в наш час. Ми також будемо оновлювати і розширювати її в міру того, як ми будемо заглиблюватися в епоху ШІ.
ШІ 101
Image Credits: Andrii Shyp / Getty Images
Одна з дивовижних особливостей ШІ полягає в тому, що, хоча основні концепції з’явилися понад 50 років тому, лише деякі з них були знайомі навіть найпідкованішим у технологіях людям до недавнього часу. Тож якщо ви почуваєтеся розгубленим, не хвилюйтеся — усі такі.
І ще один момент, який ми хочемо прояснити заздалегідь: Хоча його називають «штучним інтелектом», цей термін трохи вводить в оману. Єдиного визначення інтелекту не існує, але те, що роблять ці системи, безумовно ближче до калькуляторів, ніж до мозку. Просто введення і виведення даних у калькуляторі набагато гнучкіше. Можна вважати, що штучний інтелект, як і штучний кокос, — це імітація інтелекту.
З урахуванням сказаного, ось основні терміни, які ви зустрінете в будь-якому обговоренні ШІ.
Нейронна мережа
Наш мозок складається здебільшого із взаємопов’язаних клітин, званих нейронами, які об’єднуються в складні мережі, що виконують завдання та зберігають інформацію.
Відтворити цю дивовижну систему в програмному забезпеченні намагалися з 60-х років, але необхідні обчислювальні потужності не були широко доступні аж до 15-20 років тому, коли графічні процесори дали змогу нейронним мережам розквітнути в цифровому вигляді. За своєю суттю вони являють собою безліч точок і ліній: точки — це дані, а лінії — статистичні залежності між ними. Як і в мозку, це дає змогу створити універсальну систему, яка швидко приймає вхідні дані, пропускає їх через мережу і видає на виході результат. Така система називається моделлю.
Модель
Модель — це фактичний набір коду, який приймає вхідні дані та повертає вихідні. Подібність термінології зі статистичною моделлю або системою моделювання, що імітує природний процес, не випадкова. У ШІ модель може стосуватися як повної системи, такої як ChatGPT, так і практично будь-якої конструкції ШІ або машинного навчання, що б вона не робила або виробляла. Моделі бувають різних розмірів, що означає як обсяг займаного ними місця в пам’яті, так і обчислювальну потужність, необхідну для їхньої роботи. А це залежить від того, як модель навчається.
Навчання
Щоб створити модель штучного інтелекту, нейронні мережі, що становлять основу системи, піддаються впливу великої кількості інформації в так званому наборі даних або корпусі. У результаті ці гігантські мережі створюють статистичне представлення цих даних. Цей процес навчання — найбільш трудомістка частина обчислень, тобто він займає тижні або місяці (можна скільки завгодно) на величезних банках потужних комп’ютерів. Причина полягає не тільки в складності мереж, а й у тому, що набори даних можуть бути дуже великими: мільярди слів або зображень, які необхідно проаналізувати і представити в гігантській статистичній моделі. З іншого боку, щойно модель готова, вона може стати набагато меншою і менш вимогливою під час використання — цей процес називається виведенням.
Кредити зображень: Google
Висновок
Коли модель справді виконує свою роботу, ми називаємо це умовиводом у традиційному сенсі слова: формулювання висновку шляхом міркувань про наявні докази. Звичайно, це не зовсім «міркування», але статистичне з’єднання точок у даних, які вона проковтнула, і, по суті, передбачення наступної точки. Наприклад, сказавши: «Заповніть таку послідовність: червоний, помаранчевий, жовтий…», він виявить, що ці слова відповідають початку списку, який він проковтнув, — кольорам веселки, і буде вгадувати наступний елемент доти, доки не складе іншу частину цього списку. Висновки зазвичай вимагають набагато менше обчислювальних витрат, ніж навчання: Думайте про це, як про перегляд картотеки, а не про її складання. Великі моделі, як і раніше, працюють на суперкомп’ютерах і графічних процесорах, але маленькі можуть бути запущені на смартфоні або ще більш простому пристрої.
Генеративний ШІ
Усі говорять про генеративний ШІ, і цей широкий термін означає модель ШІ, яка створює оригінальний результат, наприклад зображення або текст. Деякі ШІ узагальнюють, деякі реорганізують, деякі ідентифікують і так далі — але ШІ, який дійсно генерує щось (про те, чи «створює» він, можна сперечатися), зараз особливо популярний. Тільки пам’ятайте, що якщо ШІ щось згенерував, це не означає, що воно правильне або взагалі відображає реальність! Тільки те, що цього не існувало до того, як ви попросили про це, як у випадку з розповіддю або картиною.
Основні терміни ШІ на сьогоднішній день
Крім основ, ось терміни ШІ, які будуть найактуальнішими в середині 2023 року.
Велика мовна модель
Найбільш впливова й універсальна форма ШІ на сьогоднішній день, великі мовні моделі навчаються практично на всіх текстах, що складають веб і більшу частину англійської літератури. У результаті обробки всіх цих даних створюється модель фундаменту (читати далі) величезного розміру. LLM здатні вести бесіду і відповідати на запитання природною мовою, а також імітувати різні стилі і типи письмових документів, що демонструють такі моделі, як ChatGPT, Claude і LLaMa. Хоча ці моделі, безсумнівно, вражають, слід пам’ятати, що вони все ще є механізмами розпізнавання образів, і коли вони відповідають, це спроба завершити виявлений ними зразок, незалежно від того, чи відображає цей зразок реальність. LLM часто галюцинують у своїх відповідях, до чого ми ще повернемося.
Якщо ви хочете дізнатися більше про LLM і ChatGPT, у нас є ціла окрема стаття про це!
Базова модель
Навчання величезної моделі з нуля на величезних масивах даних — дороге і складне заняття, тому ви не хочете займатися ним частіше, ніж це необхідно. Фундаментальні моделі — це великі моделі «з нуля», для запуску яких потрібні суперкомп’ютери, але їх можна урізати, щоб вони вміщалися в менші контейнери, зазвичай за рахунок зменшення кількості параметрів. Можна вважати, що це загальна кількість точок, з якими доводиться працювати моделі, і в наші дні вона може обчислюватися мільйонами, мільярдами або навіть трильйонами.
Тонке налаштування
Така базова модель, як GPT-4, розумна, але вона також є генералістом за своєю суттю — вона ввібрала в себе все, від Діккенса до Вітгенштейна і правил гри Dungeons & Dragons, але все це не допоможе вам, якщо ви хочете, щоб вона допомогла вам написати супровідний лист для резюме. На щастя, моделі можна налагодити, провівши невелике додаткове навчання на спеціалізованому наборі даних, наприклад, на кількох тисячах заяв про прийом на роботу, які випадково опинилися під рукою. Це дає змогу моделі краще зрозуміти, як допомогти вам у цій царині, не відкидаючи загальні знання, які вона отримала з інших навчальних даних.
Навчання з підкріпленням на основі людського зворотного зв’язку, або RLHF, — це особливий вид тонкого налаштування, про який ви часто чуєте, — у ньому використовують дані від людей, які взаємодіють з LLM, щоб поліпшити його комунікативні навички.
Дифузія
У статті, присвяченій вдосконаленій техніці постдифузії, показано, як можна відтворити зображення навіть із дуже зашумлених даних. Кредити на зображення: OpenAI
Генерація зображень може здійснюватися безліччю способів, але найуспішнішим на сьогоднішній день є дифузія — техніка, що лежить в основі Stable Diffusion, Midjourney та інших популярних генеративних ШІ. Дифузійні моделі навчаються шляхом демонстрації їм зображень, які поступово погіршуються шляхом додавання цифрового шуму, поки від оригіналу не залишиться нічого. Спостерігаючи за цим, дифузійні моделі вчаться виконувати зворотний процес, поступово додаючи деталі до чистого шуму, щоб сформувати довільно визначене зображення. Ми вже починаємо виходити за рамки цього процесу для зображень, але техніка надійна і відносно добре вивчена, тому не варто очікувати, що вона зникне найближчим часом.
Галюцинація
Спочатку це була проблема, пов’язана з тим, що певні образи в процесі навчання переходили в незв’язаний результат, наприклад, будівлі здавалися зробленими з собак через надмірну поширеність собак у навчальному наборі. Тепер кажуть, що ШІ галюцинує, коли через нестачу або суперечливість даних у навчальному наборі він просто щось вигадує.
Це може бути як перевагою, так і недоліком: ШІ, якого просять створити оригінальне або навіть похідне мистецтво, галюцинує на виході; LLM можна попросити написати любовну поему в стилі Йоги Берри, і він з радістю це зробить — незважаючи на те, що в його наборі даних нічого подібного не існує. Але це може стати проблемою, коли потрібна фактична відповідь; моделі будуть впевнено представляти відповідь, яка наполовину реальна, наполовину галюцинація. Наразі немає простого способу визначити, що з цього правда, окрім як перевірити самому, тому що сама модель насправді не знає, що «правда», а що «брехня», вона лише намагається завершити шаблон якомога краще.
AGI або сильний ШІ
Штучний інтелект загального призначення, або сильний ШІ, не має чіткого визначення, але найпростіше пояснення полягає в тому, що це інтелект, який є достатньо сильним, щоб не просто робити те, що роблять люди, а навчатися та самовдосконалюватися, як це робимо ми. Дехто побоюється, що цей цикл навчання, інтеграції ідей, а потім навчання і прискореного зростання стане самопідтримуваним і призведе до створення надінтелектуальної системи, яку неможливо буде стримувати або контролювати. Деякі навіть пропонують відкласти або обмежити дослідження, щоб запобігти такій можливості.
Звісно, це страшна ідея, і такі фільми, як «Матриця» і «Термінатор», розповідають про те, що може статися, якщо ШІ вийде з-під контролю і спробує знищити або поневолити людство. Але ці історії не мають під собою реального підґрунтя. Зовнішній вигляд інтелекту, який ми бачимо в таких речах, як ChatGPT, вражає, але має мало спільного з абстрактними міркуваннями та динамічною багатодоменною діяльністю, які ми асоціюємо зі «справжнім» інтелектом. Хоча передбачити, як розвиватимуться події, практично неможливо, корисно думати про AGI, як про міжзоряні космічні подорожі: Ми всі розуміємо концепцію і начебто працюємо над нею, але водночас ми неймовірно далекі від того, щоб досягти чогось подібного. І через величезні ресурси та фундаментальні наукові досягнення, необхідні для цього, ніхто не збирається раптом випадково досягти цього!
Про AGI цікаво думати, але немає сенсу запозичувати проблеми, коли, як зазначають коментатори, ШІ вже сьогодні представляє реальні і серйозні загрози, незважаючи на свої обмеження, а фактично багато в чому завдяки їм. Ніхто не хоче «Скайнет», але для заподіяння реальної шкоди не потрібен надрозум, озброєний ядерною зброєю: сьогодні люди втрачають роботу і попадаються на містифікації. Якщо ми не можемо вирішити ці проблеми, то які в нас шанси проти Т-1000?
Провідні гравці в галузі ШІ
OpenAI
Image Credits: Леон Ніл / Getty Images
Якщо і є в штучному інтелекті відоме ім’я, то це саме воно. OpenAI, як випливає з її назви, починалася як організація, що мала намір проводити дослідження і надавати їхні результати більш-менш відкрито. Відтоді вона реорганізувалася в більш традиційну комерційну компанію, що надає доступ до своїх досягнень у сфері мовних моделей, таких як ChatGPT, через API і додатки. Її очолює Сем Альтман, мільярдер-технотопік, який, тим не менш, попереджав про ризики, які може нести штучний інтелект. OpenAI є визнаним лідером у галузі LLM, але також проводить дослідження в інших галузях.
Microsoft
Як і слід було очікувати, Microsoft виконала чималу роботу в галузі досліджень ШІ, але, як і інші компанії, не змогла перетворити свої експерименти на великі продукти. Найрозумнішим кроком компанії було раннє інвестування в OpenAI, що дозволило їй укласти ексклюзивне довгострокове партнерство з компанією, на основі якого тепер працює її розмовний агент Bing. Попри те, що власний внесок компанії менший і не такий наочний, вона має значну дослідницьку присутність.
Компанія Google, відома своїми «місячними польотами», якимось чином пропустила човен у галузі ШІ, незважаючи на те, що її дослідники буквально винайшли техніку, що призвела безпосередньо до сьогоднішнього вибуху ШІ: трансформатор. Зараз компанія посилено працює над своїми LLM та іншими агентами, але явно грає в догонялки, витративши більшу частину свого часу і грошей за останнє десятиліття на розвиток застарілої концепції ШІ «віртуальний помічник». Генеральний директор Сундар Пічаї неодноразово заявляв, що компанія твердо стоїть на позиціях ШІ в пошуку та продуктивності.
Anthropic
Після того як OpenAI відійшла від принципу відкритості, брати і сестри Даріо і Даніела Амодеї залишили її та заснували компанію Anthropic, маючи намір узяти на себе роль відкритої та етично продуманої організації з дослідження ШІ. З такою кількістю грошей на руках вони є серйозним конкурентом OpenAI, навіть якщо їхні моделі, як-от Claude і Claude 2, ще не такі популярні та відомі.
Стабільність
Image Credits: Брайс Дурбін / TechCrunch
Спірний, але неминучий, Stability являє собою школу реалізації ШІ з відкритим вихідним кодом за принципом «роби, що хочеш», збираючи все в інтернеті і роблячи моделі генеративного ШІ, які він розробляє, вільно доступними, якщо у вас є обладнання для його роботи. Це цілком відповідає філософії «інформація має бути вільною», але водночас прискорює такі сумнівні з етичного погляду проєкти, як створення порнографічних зображень і використання інтелектуальної власності без згоди (іноді в один і той самий час).
Елон Маск
Маск не залишився осторонь, він відкрито висловлював свої побоювання щодо неконтрольованого ШІ, а також висловлював своє невдоволення після того, як на самому початку зробив свій внесок в OpenAI, а вона пішла в напрямку, який йому не сподобався… Хоча Маск не є експертом у цій царині, його витівки та коментарі, як зазвичай, викликають широкий резонанс (він підписав вищезгаданий лист «ШІ-пауза»), і він намагається заснувати власну дослідницьку організацію.
Останні новини ШІ
Google Assistant, як повідомляється, переходить на генеративний ШІ
У листі йдеться про те, що керівники команди Assistant «бачать величезну можливість дослідити, який вигляд матиме суперзаряджений Assistant, що працює на основі новітньої технології LLM [large language model]», і описують деякі організаційні зміни для досягнення цієї мети.
Stability AI випускає свою новітню модель генерації зображень
Компанія Stability AI оголосила про випуск Stable Diffusion XL 1.0, моделі перетворення тексту в зображення, яку компанія називає «найбільш просунутою» на сьогоднішній день. Stable Diffusion XL 1.0 забезпечує «яскравіші» і «точніші» кольори, а також кращий контраст, тіні та освітлення порівняно зі своєю попередницею, стверджує Stability. Інструмент доступний з відкритим вихідним кодом на GitHub на додаток до API Stability і споживчих додатків, ClipDrop і DreamStudio.
Лідери в галузі ШІ попереджають Сенат про ризики занадто повільного і занадто швидкого розвитку
Лідери світу досліджень у галузі ШІ виступили перед судовим комітетом Сенату, щоб обговорити і відповісти на питання про штучний інтелект. Їхні думки, загалом, одностайні і зводяться до двох категорій: діяти потрібно швидко, але обережно — якщо ми не рухатимемося вперед, це загрожує зловживанням ШІ, а якщо квапитимемося, то поставимо галузь у скрутне становище.
OpenAI закриває свій інструмент для класифікації ШІ
У той час як багато хто використовував інструмент ШІ-класифікатора компанії і, можливо, нерозумно покладався на нього для лову шахраїв, які не докладають великих зусиль, OpenAI зняла його з виробництва через широко критикований «низький рівень точності».
TechCrunch провів власне тестування безлічі інструментів для виявлення штучного інтелекту в тексті та дійшов висновку, що вони в кращому разі не працюють, а в гіршому — абсолютно марні. Із семи згенерованих фрагментів тексту, наданих різним детекторам, GPTZero визначив п’ять правильно, а класифікатор OpenAI — тільки один.
Найкращі ШІ-компанії відвідали Білий дім, щоб узяти на себе зобов’язання з безпеки
Адміністрація Байдена зібрала «добровільні зобов’язання» від семи найбільших розробників ШІ щодо досягнення загальних цілей безпеки та прозорості напередодні запланованого виконавчого указу.
OpenAI, Anthropic, Google, Inflection, Microsoft, Meta і Amazon — компанії, що беруть участь у цій необов’язковій угоді. Незважаючи на те, що до ухвалення законів про штучний інтелект залишаються лічені роки, галузь розвивається зі швидкістю світла, і багато хто побоюється, що вона може захопитися.
Apple розробляє чатбота зі штучним інтелектом
Намагаючись конкурувати з OpenAI, Google та іншими компаніями, Apple створила чат-бота, якого деякі інженери називають «Apple GPT».
У доповіді йдеться, що Apple створила власний фреймворк під кодовою назвою «Ajax» для створення великих мовних моделей. За даними Bloomberg, Ajax працює в Google Cloud і був створений на основі Google JAX, фреймворка машинного навчання пошукового гіганта. Apple використовує Ajax для створення LLM і як основу для внутрішнього інструменту в стилі ChatGPT.
Виробники ШІ крадуть книги без дозволу автора або компенсації
У відкритому листі, підписаному більш ніж 8 500 авторами художньої, нехудожньої літератури та поезії, компанії, що займаються розробкою ШІ і створюють такі великі мовні моделі, як ChatGPT, Bard, LLaMa та інші, звинувачуються у використанні їхніх творів без дозволу.
У листі автори просять компанії зробити таке:
1. Отримати дозвіл на використання наших матеріалів, захищених авторським правом, у ваших генеративних програмах ШІ.
2. Виплатити письменникам справедливу компенсацію за минуле і поточне використання наших робіт у ваших програмах генеративного ШІ.
3. Справедливо компенсувати авторам використання наших творів у вихідних даних ШІ, незалежно від того, чи є ці вихідні дані порушенням чинного законодавства.
Антропні релізи Клод 2
Claude 2 доступний у бета-версії з 11 липня в США і Великобританії як на сайті, так і через платний API (в обмеженому доступі). Claude 2 може шукати в документах, узагальнювати, писати, кодувати і відповідати на питання за певними темами. Але компанія стверджує, що Claude 2 перевершує її в кількох академічних галузях.
OpenAI робить доступним GPT-4
Починаючи з 6 липня, всі наявні розробники API OpenAI можуть отримати доступ до GPT-4, якщо у них є «історія успішних платежів». Компанія планує відкрити доступ для нових розробників до кінця липня і після цього почати підвищувати ліміти доступності «залежно від доступності обчислень».
Починаючи з 4 січня 2024 року, деякі старі моделі OpenAI — зокрема, GPT-3 і його похідні — перестануть бути доступними і будуть замінені новими «базовими GPT-3». Розробники, які використовують старі моделі, повинні будуть вручну оновити свої інтеграції до 4 січня, а ті, хто захоче продовжувати використовувати старі моделі після 4 січня, повинні будуть доопрацювати заміну на основі нових базових моделей GPT-3.
Європейські технологічні лідери підписали відкритий лист, що застерігає від надмірного регулювання ШІ в проєктах законів ЄС
У відкритому листі йдеться, що ШІ дає «шанс знову стати технологічним авангардом», але поточні пропозиції щодо регулювання на рівні ЄС можуть загальмувати ці можливості.
Inflection отримала $1,3 млрд інвестицій для створення більш «персонального» ШІ
Inflection AI, стартап, націлений на створення «персонального ШІ для кожного», закрив раунд фінансування в розмірі 1,3 мільярда доларів, який очолювали Microsoft, Рід Хоффман, Білл Гейтс, Ерік Шмідт і новий інвестор Nvidia. Генеральний директор Мустафа Сулейман, який раніше був одним із засновників лабораторії штучного інтелекту DeepMind, яка належить Google, каже, що новий капітал підтримає роботу Inflection зі створення і проектування її першого продукту — помічника на базі штучного інтелекту під назвою Pi.
Китай може ще більше втратити доступ до чіпів унаслідок нової заборони США
Останній крок по введенню додаткових обмежень на експорт ШІ-чіпів до Китаю є частиною ширшої стратегії США, спрямованої на обмеження прогресу Китаю в галузі ШІ, особливо у військовій сфері. Однак ці заходи також чинять негативний вплив на комерційний сектор ШІ в Китаї, де багато компаній працюють з командами, які охоплюють як США, так і Китай.
ChatGPT використовує Bing, а Bing використовує ChatGPT
Передплатники ChatGPT Plus тепер можуть скористатися новою функцією в застосунку ChatGPT під назвою Browsing, щоб ChatGPT шукав відповіді на підказки або запитання в Bing. OpenAI стверджує, що функція Browsing особливо корисна для запитів, пов’язаних із поточними подіями та іншою інформацією, яка «виходить за рамки вихідних навчальних даних [ChatGPT]». Коли функцію Browsing вимкнено, знання ChatGPT обриваються у 2021 році.
ШІ не може виграти «Греммі
Якщо композиція музиканта, створена за допомогою штучного інтелекту, претендує на премію «Греммі», він має переконатися, що його людський внесок «значний і більш ніж мінімальний», свідчать правила. В оновленому варіанті критеріїв відбору на премію «Греммі» йдеться про те, що «на розгляд можуть бути подані твори, створені тільки людьми», і що «твір, у якому немає людського авторства, не може бути допущено до участі в конкурсі в жодній категорії».
Дослідницька лабораторія DeepMind, що належить Google, стверджує, що її наступний чатбот змагатиметься з ChatGPT
DeepMind використовує методи AlphaGo, системи штучного інтелекту DeepMind, яка першою перемогла професійного гравця в настільну гру Го, для створення чат-бота під назвою Gemini, який конкуруватиме з ChatGPT. Якщо все піде за планом, Gemini зможе планувати або вирішувати проблеми, а також аналізувати текст, розповів генеральний директор DeepMind Деміс Хассабіс в інтерв’ю Віллу Найту з Wired.
Salesforce обіцяє інвестувати $500 млн у стартапи в галузі штучного інтелекту
Компанія Salesforce оголосила про розширення свого фонду Generative AI Fund з 250 млн доларів до 500 млн доларів. З моменту запуску в березні фонд Generative AI вже інвестував у кілька компаній, що перебувають на межі технологій генеративного ШІ. Хоча Salesforce далеко не єдиний фонд, який інвестує в основному в генеративний ШІ, він прагне виділити свій транш, віддаючи перевагу «етичним» технологіям ШІ.
Nvidia стає компанією з оборотом у трильйон доларів
Виробник графічних процесорів Nvidia прекрасно справлявся з продажами геймерам і криптовалютним майнерам, але індустрія штучного інтелекту підняла попит на його обладнання до максимуму. Компанія спритно скористалася цим і днями подолала символічну (але дуже значну) позначку в трильйон доларів, коли її акції сягнули позначки в 413 доларів. Компанія не збирається зменшувати оберти, як це було показано нещодавно на виставці Computex…
На виставці Computex Nvidia подвоїла свою прихильність штучному інтелекту
Серед десятка-другого анонсів на виставці Computex у Тайбеї генеральний директор Nvidia Дженсен Хуанг розповів про суперчип Grace Hopper для прискорених обчислень (за їхньою термінологією) та продемонстрував генеративний ШІ, який, за його словами, може перетворити будь-кого на розробника.
Сем Альтман з OpenAI лобіює інтереси ШІ у світі
Нещодавно Альтман консультував уряд США з питань політики в галузі ШІ, хоча дехто розцінив це як дозвіл лисиці встановлювати правила в курнику. Різні органи ЄС, що займаються розробленням правил, також хочуть зробити свій внесок, і Альтман здійснив велике турне, застерігаючи водночас від надмірного регулювання і небезпек необмеженого ШІ. Якщо ці погляди здаються вам протилежними… не хвилюйтеся, ви не один такий.
Anthropic зібрала 450 мільйонів доларів для нового покоління моделей штучного інтелекту
Ми трохи зіпсували їм цю новину, опублікувавши подробиці про залучення коштів і плани раніше за них, але тепер Anthropic офіційно стала багатшою на 450 мільйонів доларів і наполегливо працює над наступником Claude та інших своїх моделей. Очевидно, що ринок штучного інтелекту досить великий, щоб на ньому знайшлося місце для кількох великих постачальників — якщо у них є капітал для цього.
TikTok тестує власний штучний інтелект у застосунку під назвою Tako
Платформа соціальної мережі для перегляду відео TikTok тестує новий розмовний ШІ, який можна запитувати про що завгодно, зокрема про те, що ви дивитеся. Ідея полягає в тому, що замість того, щоб просто шукати більше відео «хаскі виють», ви можете запитати у Tako «Чому хаскі так виють?», і він дасть корисну відповідь, а також направить вас на інші матеріали для перегляду.
Microsoft вбудовує ChatGPT у Windows 11
Вклавши сотні мільйонів в OpenAI, Microsoft має намір отримати свою вигоду. Вона вже інтегрувала GPT-4 у свою пошукову платформу Bing, а тепер цей чат Bing буде доступний — ба більше, ймовірно, неминучий — на кожній машині з Windows 11 через праву бічну панель у всій ОС.
Google додає штучний інтелект практично в усе, що робить
Компанія Google грає в догонялки у світі ШІ, і хоча вона виділяє на це значні ресурси, її стратегія все ще залишається дещо туманною. Так, на заході I/O 2023 було представлено безліч експериментальних функцій, які, можливо, ніколи не стануть надбанням широкої аудиторії. Але вони безумовно роблять усе можливе, щоб повернутися в гру.
