Системы искусственного интеллекта

В этой категории вы найдете статьи о Системы искусственного интеллекта Большие языковые модели (LLM) и их возможное применение в бизнесе и творческой сфере. Темы включают локальные установки искусственного интеллекта, Интеграция в существующие программные решения, Примеры использования в издательском деле или Автоматизация процессов с помощью искусственного интеллекта. В технических статьях на практике показано, как LLM, такие как GPT, Mistral или Mixtral Преимущества, которые они дают в повседневной жизни, и технические принципы, необходимые для их эффективного использования. Будь то для Создание текста, Управление знаниями, Интеграция ERP или Поддержка клиентов - Здесь вы найдете мнения, советы и отчеты об опыте профессионального использования языковых моделей.

В чем смысл жизни? Сравнение религий, философов и Хельмута Тилике

на
Вопрос о смысле жизни

Есть вопросы, которые волнуют человечество уже тысячи лет. Вопросы, которые никогда не исчезнут, независимо от того, насколько современным станет наш мир. Один из таких вопросов, вероятно, довольно прост: В чем на самом деле заключается смысл жизни?

Интересно, что сегодня ответ „42“ появляется снова и снова - обычно с легкой улыбкой. Предыстория взята из „Путеводитель автостопщика по Галактике“ Дуглас Адамс. По сюжету, высокоразвитая цивилизация строит гигантский суперкомпьютер, который должен за миллионы лет вычислить „ответ на главный вопрос о жизни, Вселенной и всем остальном“. В итоге результат оказывается простым: 42. Абсурд в том, что в итоге никто не знает, каким был изначальный вопрос.

Именно поэтому эта сцена стала всемирно известной. Она смешная, но в то же время удивительно глубокая. Потому что, возможно, она очень точно описывает основную человеческую проблему: мы часто отчаянно ищем ответы, даже не зная, какой вопрос задаем.

Читать далее

Как искусственный интеллект меняет разработку программного обеспечения и FileMaker

на
Эволюция ИИ в разработке баз данных FileMaker

У любого, кто сейчас пролистывает новостные порталы, социальные сети или бизнес-платформы, быстро сложится впечатление, что искусственный интеллект практически в одночасье меняет весь мир работы. Новые инструменты, новые языковые модели и новые обещания появляются практически ежедневно. Тексты пишутся автоматически, изображения генерируются, видео создаются, а программное обеспечение иногда подготавливается с помощью голосового ввода.

Для многих компаний это создает странную смесь любопытства и давления. В конце концов, никто не хочет упустить лодку. В то же время многие предприниматели, фрилансеры и разработчики пока не знают, какие из этих технологий действительно останутся актуальными в долгосрочной перспективе. В этом, пожалуй, и заключается особенность нынешнего этапа развития ИИ: почти все чувствуют, что что-то меняется, но вряд ли кто-то может достоверно оценить, насколько быстро и в каком направлении.

Читать далее

От экспорта данных ChatGPT к собственному ИИ знаний: шаг за шагом с Ollama и Qdrant

на
Путь к собственной памяти искусственного интеллекта

В первой части этого цикла статей мы увидели, что экспорт данных ChatGPT - это нечто большее, чем просто техническая функция. Экспортированные данные - это коллекция мыслей, идей, анализов и разговоров, которые накапливались в течение длительного периода времени. Но пока эти данные хранятся только в виде архива на вашем жестком диске, они так и остаются архивом. Решающий шаг - сделать эту информацию снова пригодной для использования. Именно с этого начинается разработка персонального ИИ знаний.

Идея на самом деле удивительно проста: ИИ должен не только работать с общими знаниями, но и иметь доступ к вашим собственным данным. Он должен уметь искать информацию в предыдущих разговорах, находить подходящий контент и включать его в новые ответы. Таким образом, обычный ИИ превращается в своего рода цифровую память. Это вторая часть цикла статей, в которой мы рассмотрим практическую сторону вопроса.

Читать далее

Экспорт данных ChatGPT: как ваши чаты с искусственным интеллектом превращаются в систему персональных знаний

на
Экспорт данных ChatGPT

Если вы регулярно работаете с искусственным интеллектом, то наверняка знаете: одна мысль ведет к следующей. Вы задаете вопрос, получаете ответ, переформулируете, развиваете идею дальше. Короткий вопрос внезапно превращается в длинный диалог. Иногда это даже приводит к целым проектам.

Но большинство этих разговоров снова исчезают. Они лежат где-то в списке чатов, сползают вниз и со временем забываются. Именно в этом заключается одна из главных особенностей современных систем искусственного интеллекта: Если предыдущие разговоры с коллегами, друзьями или советниками существовали только в нашей памяти, то диалоги ИИ полностью сохраняются.

Это означает нечто крайне важное: С каждым разговором создается цифровой архив ваших мыслей. Это первая часть небольшой серии статей, которые позволят вам экспортировать историю разговоров из ChatGPT и эффективно использовать ее в качестве личной сокровищницы знаний с помощью локальной системы искусственного интеллекта.

Читать далее

Когда я разговаривал по телефону с роботом - как искусственный интеллект завоевывает телефон и как его распознать

на
Телефонный разговор с роботом искусственного интеллекта

В повседневной жизни бывают моменты, которые поначалу кажутся совершенно банальными. Вы сидите за рабочим столом, работаете над статьей, обдумываете новую тему - и вдруг звонит телефон. Номер, который вы не узнаете. В моем случае это был код Рурской области: 0233. Как индивидуальный предприниматель, вы иногда получаете подобные звонки. Обычно речь идет о рекламе, услугах или советах, которые вам на самом деле не нужны.

Сначала я ответил на звонок, как обычно. На другом конце ответил дружелюбный женский голос. Она представилась сотрудником, который работает с Facebook и Instagram. Как и не удивительно, речь шла о рекламе. О рекламе. Об охвате. О видимости для компаний.

Читать далее

Учимся мыслить в диалоге с ИИ: почему хорошие вопросы важнее хороших моделей

на
Учимся мыслить в диалоге с ИИ

Термин „ИИ как спарринг-партнер“ теперь появляется часто. Обычно это означает, что ИИ помогает писать, генерировать идеи или быстрее выполнять задания. Первая базовая статья об этом уже была опубликована в журнале. Теперь эта статья призвана показать на практике, как ИИ может быть использован в качестве эффективного партнера по мышлению. На практике становится ясно, что ИИ становится по-настоящему интересным только тогда, когда к нему относятся не как к инструменту, а как к партнеру. Не в человеческом смысле, а как к чему-то, что отвечает, противоречит, ведет дальше - или даже безжалостно показывает, где ваше собственное мышление несовершенно.

Именно здесь начинается настоящая польза. Не там, где ИИ „поставляет“, а там, где он реагирует. Он не просто обрабатывает, а делает мыслительные процессы видимыми. Это более неудобно, чем традиционный инструмент, но и более устойчиво.

Читать далее

Как животные воспринимают время - и что это значит для будущего ИИ

на
Животные, искусственный интеллект и восприятие времени

Кошка лежит на ковре. Она не двигается. Она может коротко моргнуть, повернуть ухо, внутренне вздохнуть на навязанные условия существования - и больше ничего не происходит. Человек смотрит на нее и думает: „Типичный. Ленивый скот“. Но что, если все обстоит с точностью до наоборот? Что если кошка не слишком медлительна, а вот мы - да? Эта статья была написана после того, как я посмотрел видео Герда Гантефёра на эту тему и нашел его настолько интересным, что хотел бы представить его здесь.

Люди веками наблюдают за животными и всегда приходят к одним и тем же неверным выводам. Мы интерпретируем их поведение с помощью нашей скорости, нашего восприятия, наших внутренних часов. А эти часы, если трезво подумать, больше похожи на уютный настенный календарь, чем на высокоскоростной процессор. Возможно, кошка кажется такой незаинтересованной только потому, что ее окружение кажется ей таким же динамичным, как очередь в государственные органы в пятницу днем.

Читать далее

Когда Mac слушает: что интегрированный ИИ в Apple с Gemini и Siri будет значить для пользователей в будущем

на
Apple, Siri и Gemini

Каждый, кто сегодня открывает Mac, ожидает от него надежности. Программы запускаются, файлы лежат на своих местах, процессы привычны. Многие за годы - а некоторые и за десятилетия - выработали свой стиль работы, который работает. Вы знаете, куда нажимать. Вы знаете свои инструменты. И именно здесь кроется спокойный комфорт. Но вот уже некоторое время на заднем плане происходят изменения, которые больше, чем новые цвета, новые значки или дополнительные пункты меню. Впервые искусственный интеллект внедряется не просто как отдельное приложение, а ближе к сердцу самой операционной системы. Там, где создаются ежедневные рутины.

Поначалу это звучит абстрактно. Возможно, даже немного футуристично. Но на самом деле речь идет о чем-то очень приземленном: компьютер должен лучше понимать, что имеется в виду. А не только то, на что нажимают. Пока что многие люди сталкиваются с ИИ вне своей работы. В чатах, на веб-сайтах, в качестве эксперимента или прикола. Вы пробуете что-то, возможно, удивляетесь, снова закрываете окно - и возвращаетесь к своей обычной повседневной жизни.

Читать далее

↑