Искусственный интеллект - что это и его применение

[samsony1]

ИИ будет искать ямы на автомобильных дорогах

В России создается решение на основе искусственного интеллекта (ИИ) для своевременного обслуживания автодорог.

Оно будет выявлять ямы, выбоины, отсутствие люков и сломанные барьерные ограждения на трассах. Об этом сообщает компания NtechLab, которая занимается данным проектом.

Планируется, что нейросеть, работающая на базе видеопотоков с камер в общественном наземном транспорте, будет уведомлять соответствующие инстанции о найденных дефектах в любой точке города. Кроме того, решение фиксирует неработающие уличные фонари, испорченные дорожные знаки, скопление мусора возле дорог, переполненные мусорки на остановках и повреждения придорожных зданий.

Пилотный проект нейросети будет запущен в одном из российских регионов уже в ближайший месяц.

источник - здесь

[samsony1]

ЦБ рассказал о применении ИИ в своей работе

Банк России в своем Telegram-канале рассказал, что уже применяет искусственный интеллект в своей деятельности - так, он используется при работе с жалобами и для адаптации языка аналитических материалов регулятора.

"Банк России уже применяет ИИ, например, при работе с жалобами. Новые технологии позволяют классифицировать жалобы, маршрутизировать их для дальнейшей обработки", - рассказал регулятор.

Также ИИ задействуется для адаптации языка аналитических материалов Банка России, чтобы сделать их более понятными для разных целевых аудиторий.

ЦБ РФ отмечает, что искусственный интеллект становится важным инструментом, который помогает аналитикам и экономистам более эффективно обрабатывать и анализировать данные. "Это означает, что с помощью ИИ можно быстрее, точнее и в большем объеме собирать информацию, что в свою очередь помогает формировать более полное представление о текущей экономической ситуации", - говорится в канале регулятора.

источник - здесь

[samsony1]

Как начать пользоваться нейросетями

Сложнее всего сделать первый шаг и начать использовать ИИ в бизнесе. Подготовили пошаговый план действий для новичков:
1. Пройдите курс по нейросетям. Это поможет ориентироваться в многообразии ИИ, понимать, какие задачи можно поручить нейросети, выбрать самый подходящий сервис.Курсы можно найти в интернете, их очень много — платных и бесплатных в разных форматах. Можно читать тексты, смотреть видео или выполнять практические задания.
2. Развивайте насмотренность. Подпишитесь на каналы ИИ-амбассадоров, вступайте в группы и профильные чаты, где обсуждают нейросети и делятся готовыми кейсами. Спрашивайте у знакомых предпринимателей, как они используют ИИ в своем бизнесе.
3. Делегируйте ИИ несложные задачи. Не пытайтесь сразу автоматизировать сложный процесс или комплексную работу. Начните с простых рутинных задач. Например, просите ИИ выделить главное в большом письме от бизнес-партнера или составить персонализированное коммерческое предложение по шаблону.Как поручить ИИ рутину, наем и клиентскую поддержку
4. Создавайте прецеденты и делитесь ими с командой. Не заставляйте сотрудников использовать ИИ, вместо этого покажите на своем примере, как нейросети упрощают рабочий процесс. Например, научите сотрудников расшифровывать телефонные звонки или преобразовывать аудиосообщения в мессенджерах в текст.

Источник: здесь

[samsony1]

Уровень зрелости внедрения ИИ в госуправлении

ИИ-проекты в госсекторе ориентированы на автоматизацию документооборота, аналитику данных, работу с массовыми обращениями граждан, цифровых ассистентов, что становится новой нормой цифровизации государственного управления.

Барьеры и вызовы внедрения ИИ в госсекторе

Несмотря на растущий интерес госорганов к искусственному интеллекту, существует ряд системных и практических ограничений, которые замедляют широкомасштабную интеграцию ИИ-решений в реальное управление и сервисы. При создании в создании своих цифровых инструментов организовать трекинг.
1. Практические сложности эксплуатации ИИ в регионах. Региональные ведомства часто реализуют самостоятельные пилотные проекты и прототипы, рассчитывая на быстрый эффект. Однако реальные условия быстро меняются: требования к задачам и данным, стандарты и регламенты, инфраструктура, а локальные команды не всегда успевают поддерживать модели в актуальном состоянии. Итог — прототип работает правильно только на старте, но по мере технологических и организационных изменений его точность и ценность стремительно падает. Поддержка устаревших моделей требует допзатрат, приводит к ручному закрыванию дыр и часто — к отказу от дальнейшей эксплуатации решений.
2. Нюансы доверия специалистов к результатам ИИ. Работа искусственного интеллекта на практике — всегда зона риска для пользователя. Например, в медицине система может не отловить новую мутацию или специфическую биологическую особенность у пациента (особенно если отсутствуют примеры в обучающих датасетах). В этом случае врачи, изначально считавшие ИИ помощником, перестают доверять ему и тратят дополнительное время на двойные проверки: сначала результаты работы ИИ, затем — традиционную экспертную оценку. Постепенно инновация перестает быть поддержкой, превращаясь в дополнительную нагрузку.
3. Проблема несанкционированного использования генеративных ИИ. Востребованность поддержки в сложных случая вынуждает специалистов искать быстрые решения вовне — врачи, юристы, госслужащие загружают сверхсложные кейсы (эпикризы, юридические документы и т.п.) в сторонние генеративные сервисы. Это создает риски масштабных утечек персональных и служебных данных, которые могут попасть в сторонние обучающие выборки — и далее использоваться уже без контроля госорганов.

Эти вызовы показывают: успешная цифровизация невозможна без комплексного подхода, где поддержка обновления моделей, формирование доверия к ИИ на всех уровнях и абсолютное соблюдение требований инфобезопасности становятся не менее важными, чем само наличие ИИ-сервиса.

Грамотно реализовать масштабные ИИ-системы можно применяя сквозной контроль качества, постоянное обучение и централизованное обеспечение безопасности.

источник - здесь

[samsony1]

8 лучших нейросетей для генерации текста

1. ChatGPT
2. Copilot
3. DeepSeek
4. Gemini
5. GigaChat
6. Grok
7. Qwen
8. YandexGPT

подробнее: здесь

[samsony1]

Российский ИИ переводит речь с задержкой в 5 секунд на 10 языков одновременно

первый в России рабочий прототип синхронного нейропереводчика. Аналогов этой технологии, способной заменить живых переводчиков-синхронистов, в мире на сегодня не существует.

Корпорация по связи с искусственным интеллектом (AIR Corp) впервые в России показала работающий синхронный нейроперевод, который точно передаёт речь конкретного спикера, удерживая его смысл, темп и профессиональный словарь.

Пока же  машина немного уступает человеку в скорости: профессиональный синхронист работает с задержкой около 3 секунд, а прототип — от 5 до 7 секунд.

Сложность и новизна технологии заключаются в одновременной работе трёх генеративных нейросетей, образующих единый конвейер. Первая преобразует голос в текст, вторая мгновенно переводит его, а третья озвучивает результат синтезированным голосом, максимально приближенным к человеческому.

Система уже работает с 10 языками, выводя параллельный перевод одновременно в виде текста и звука. Кроме того, технология позволяет организовать синхронный перевод на десятки языков одновременно, что физически недоступно команде живых переводчиков.

источник - здесь

[samsony1]

Кого заменит на стройке ИИ, а кого — никогда

На форуме 100+ TechnoBuild представлено исследование Ward Howell о применении искусственного интеллекта в строительстве. 66% компаний уже используют ИИ, но роботы не заменят инженеров и мастеров — они станут их цифровыми помощниками.

Основные направления применения — подбор и рекрутинг (72%), обучение и развитие персонала (44%), а также оценка квалификации и автоматизация документооборота. Это свидетельствует о переходе отрасли от экспериментального подхода к системному использованию цифровых инструментов.

Однако есть и барьеры: 78% компаний называют главным препятствием ограниченный бюджет, а 61% — дефицит внутренних экспертов по ИИ. Дополнительные сложности создаёт нехватка отраслевых решений, адаптированных под специфику строительных процессов.

Отдельный акцент сделан на изменении содержания строительных профессий.78% экспертов считают, что ИИ частично или существенно трансформирует работу инженеров, прорабов и рабочих, но не заменит их полностью. Наоборот, 72% прогнозируют рост престижа инженерных и рабочих профессий, особенно среди молодежи.

источник - здесь

[samsony1]

«Детский мир» внедряет беспилотные грузовики для логистики

запущен проект по использованию автономных малотоннажных грузовиков на территории распределительного центра «Бекасово» в Наро-Фоминске.

ГК «Детский мир» запустила пилотный проект по использованию автономных электрогрузовиков на своем распределительном центре в Подмосковье. Партнером выступила компания «ЭвоКарго». Ожидается, что нововведение позволит ретейлеру сократить логистические расходы до 30% .

В настоящее время на территории центра работают пять беспилотных грузовых автомобилей Evocargo N1 грузоподъемностью 2 тонны. Использование электрического транспорта позволяет организовать круглосуточную работу. По оценкам компаний, применение автономных грузовиков может снизить расходы на перевозки до 30% по сравнению с традиционным транспортом.

Робогрузовики Evocargo N1 оснащены системой восприятия на основе камер, лидаров и других датчиков, а также вычислительным блоком с алгоритмами искусственного интеллекта для планирования траектории движения.

источник - здесь

[samsony1]

Искусственный интеллект против консерватизма: как ИИ меняет строительную отрасль

На полях Всероссийского форума-выставки «Земли России» эксперты обсудили, как искусственный интеллект перестал быть абстрактной концепцией и превратился в практический инструмент, меняющий правила игры в строительстве и градостроительстве.

Проведенный анализ выявил неблагоприятные факты: на строительную отрасль приходится всего 0,3% от общего объёма разработок ИИ, и она не входит даже в топ-10 по применению нейросетей. Это происходит на фоне ежегодного роста рынка ИИ на 25-30%. В России 36% строительных компаний частично используют такие технологии, и ещё 21% планируют их внедрить в ближайшие годы. Однако, несмотря на свой масштаб, отрасль демонстрирует огромный нераскрытый потенциал. Главная проблема — скептицизм и консерватизм. Строители в регионах с высоким недоверием и настороженностью относятся к инновациям, задаваясь вопросами: "Зачем нам это нужно?" и "Кто должен за это платить?". При этом государство активно поддерживает цифровизацию в целом.

Согласно анализу, 22% организаций уже фиксируют прямую финансовую выгоду, а общий экономический эффект от использования данных и нейросетей в строительстве может достичь триллиона рублей уже к 2028 году.

Главный итог – консенсус в том, что искусственный интеллект в строительстве созрел для перехода из стадии экспериментов в стадию повсеместного внедрения. Технологии уже сегодня готовы решать прикладные задачи: от проверки нормативов и проектирования КРТ до анализа больших данных и прогнозирования экономики проектов.

источник - здесь

[samsony1]

Создание ПО с помощью ИИ увеличивает уязвимость компаний в 15 раз

Созданные искусственным интеллектом (ИИ) программы имеют в 15 раз больше уязвимостей, чем программное обеспечение, разработанное человеком, особенно в части проверки ввода и бизнес-логики. Об этом рассказали в Центре мониторинга и противодействия кибератакам в компании «Информзащита».

Эта технология получила название вайб-кодинг, и эксперты полагают, что на данном этапе вред от нее превышает пользу. Так, количество таких брешей в ИТ-системах российских компаний увеличилось почти на 30% за год.

Наиболее уязвимы для угроз вайб-кодинга стартапы, малый и средний бизнес. Скорость внедрения новых решений здесь часто опережает развитие процессов контроля, что и создает риски. Также у малого бизнеса меньше средств, которые они готовы выделить на информационную безопасность, от этого используемое ПО часто оказывается незащищенным.

По данным «Информзащиты», суммарный ущерб от подобных атак на российские компании оценивается в 17 млрд рублей.

источник - здесь

[samsony1]

уязвимость для атак

Исследователь компании кибербезопасности FireTail Виктор Маркопулос протестировал некоторые из самых популярных LLM на предмет атак со скрытыми символами ASCII. Он обнаружил, что Gemini, DeepSeek и Grok уязвимы для этого типа кибератак, тогда как у Claude, ChatGPT и Copilot есть защита. Однако в Google отказались признать проблему.

источник - здесь

[samsony1]

GPT-5-Pro стала новым лидером в сложнейшем ИИ-бенчмарке

ARC Prize сообщает, что GPT-5-Pro смогла показать результат в 18,3% в бенчмарке ARC-AGI-2, который считается одним из самых сложных для ИИ. Предыдущим лидером был Grok 4 с результатом 15,9%, а вот до "человеческого" уровня модели далеко — 85%.

источник - здесь

[samsony1]

DeepSeek R1, Claude Sonnet 4 и Genie-3 вошли в список лучших изобретений 2025 года

TIME в 2025 году расширил свой ежегодный рейтинг лучших изобретений до рекордных 300 позиций, отметив в нем три проекта из сферы ИИ: DeepSeek R1, Claude Sonnet 4 и Genie-3. Эти технологии подчеркивают один из ключевых трендов года — слияние рассуждающих моделей и генерации интерактивных миров.

подробнее - здесь

[samsony1]

К 2026 году до 30% разработчиков перейдут на российские ИИ-решения

Для создания цифровых продуктов, программных решений и ПО отечественные IT-разработчики стали активно переходить на российские решения — к началу 2026 года их число вырастет почти до 30%, рассказали «Известиям» в Yandex B2B Tech.

Согласно данным совместного исследования Yandex B2B Tech и университета ИТМО, 17% IT-специалистов уже используют российские платформы разработки со встроенным ИИ, 11% рассматривают возможность тестирования или полного перехода в течение года. Еще 10% готовы выбирать между отечественными и международными решениями, оценивая эффективность в конкретных проектах.

«Среди ключевых преимуществ российских платформ разработчики выделили полную поддержку русского языка (42%), снижение зависимости от иностранных провайдеров (40%), повышение уровня безопасности данных (27%), а также соответствие локальных требований к безопасной разработке (24%)», — говорится в исследовании.

источник - здесь

[samsony1]

Назван следующий шаг в развитии нейросетей

эпоха обучения нейросетей на данных из интернета подходит к концу.

в будущем для обучения ИИ будут использовать персональные тексты людей (переписки, заметки, письма). Благодаря этому разработчики смогут создать цифровых «двойников» людей.

Представьте себе: подросток через 200 лет сможет поговорить с цифровым аватаром прапрапрадеда. У того будет идеальная память, знания о своей жизни и даже опыт работы в проектах, которые продолжались уже после смерти оригинала.

источник - здесь