28 апреля вышла газета РБК, часть текстов и иллюстрации к которой делали нейросети «Сбера». Эксперимент показал: работа с ИИ — не «конец человеческой журналистики», а шанс изобрести профессию заново, понял главред РБК Петр Канаев.
РБК в партнерстве со «Сбером» выпустил экспериментальный номер газеты, в подготовке которого впервые принял участие искусственный интеллект (нейросети GigaChat и Kandinsky 2.1). Номер посвящен инновационной экономике, искусственному интеллекту и его возможностям.
Первое впечатление от попытки обратиться к искусственному интеллекту в журналистике «странное — как будто выходишь из комнаты в космос», написал в колонке для экспериментального выпуска газеты главный редактор Объединенной редакции РБК Петр Канаев. Сейчас журналисты работают с информацией, понимают, как собирать данные и что с ними дальше делать, оценивают свои ресурсы и горизонты. «И вдруг выясняется, что все эти горизонты улетели непонятно куда. Что искусственный интеллект или уже способен, или будет способен лучше и быстрее работать с данными в колоссальных масштабах. Это дает ему потрясающую возможность, которой нет у меня, — не предполагать, а знать», — объяснил Канаев, заметив, что видит в этом не «конец человеческой журналистики, а шанс изобрести профессию заново».
adv.rbc.ru
«Нейросети помогут нам, заваленным рутинной новостной повесткой, выбраться из нее — узнавать у собеседника во время интервью больше, чем он говорит, добывать эксклюзивы, писать тексты, к которым читателям захочется возвращаться. Искусственный интеллект дает нам возможность изобрести профессию заново. (…) Этот номер — эксперимент и первая попытка. Будем продолжать…», — объяснил в своей колонке Петр Канаев.
Одна из статей номера посвящена возможностям и будущему нейросетей. Так пересказывает материал GigaChat
Этот текст о том, что такое нейронная сеть. Это тип машинного обучения, при котором компьютерная программа имитирует работу человеческого мозга. Нейронные сети прошли путь от простых сортировщиков картинок на смартфонах до помощников в решении глобальных задач в науке. Идея нейронных сетей была предложена в 1944 году. Первую обучаемую нейронную сеть продемонстрировали в 1957 году. Она была одномерной.
Современные графические процессоры (GPU) позволяют разрабатывать нейронные сети, способные выполнять множество задач одновременно. Например, нейронная сеть, обученная на большом наборе изображений, может автоматически распознавать лица на фотографиях. Сегодня нейронные сети используются во многих областях, включая медицину, финансы, производство, транспорт и многое другое. Они выполняют множество различных задач, таких как классификация изображений, распознавание речи, анализ текста, прогнозирование временных рядов и многое другое.
Создание общего искусственного интеллекта (AGI) является сложной задачей, поскольку требует понимания основных принципов работы человеческого мозга и разработки соответствующего аппаратного и программного обеспечения. По мере продвижения исследований и разработок AGI становится все более вероятным, что мы станем свидетелями рождения новой формы искусственного интеллекта.
