Программировать на интеллект
Не секрет, что российский IT-рынок не первый год страдает от кадрового голода, особенно в части разработчиков, которые способны работать с нейросетями и ИИ – они вообще на вес золота. Чтобы облегчить для HR-службы задачу поиска этих редких кадровых единиц, «Яндекс»на днях увеличил общий призовой фонд международного чемпионата по программированию Yandex Cup с 12,5 до 16 миллионов рублей.
Дополнительные 3,5 миллиона в нем получат именно финалисты направления машинного обучения (ML) – в нем теперь заявлено 22 призовых места вместо шести. Это часть инициативы «Яндекса» по развитию технологий машинного обучения. Недавно «Яндекс» также расширил сроки грантовой программы для ML-стартапов Yandex Cloud Boost AI с 6 месяцев до 1 года.
Очевидно, что компания тем самым формирует вокруг себя сообщество ИИ разработчиков, а чемпионаты дают возможность на подлете схватывать самые лучшие кадры: в финалисты попадают, в том числе члены сборной России по программированию. Не исключаю, что в перспективе развитие таких чемпионатов будет поддерживаться властями, а призовые фонды в них вырастут в разы.
Не секрет, что российский IT-рынок не первый год страдает от кадрового голода, особенно в части разработчиков, которые способны работать с нейросетями и ИИ – они вообще на вес золота. Чтобы облегчить для HR-службы задачу поиска этих редких кадровых единиц, «Яндекс»на днях увеличил общий призовой фонд международного чемпионата по программированию Yandex Cup с 12,5 до 16 миллионов рублей.
Дополнительные 3,5 миллиона в нем получат именно финалисты направления машинного обучения (ML) – в нем теперь заявлено 22 призовых места вместо шести. Это часть инициативы «Яндекса» по развитию технологий машинного обучения. Недавно «Яндекс» также расширил сроки грантовой программы для ML-стартапов Yandex Cloud Boost AI с 6 месяцев до 1 года.
Очевидно, что компания тем самым формирует вокруг себя сообщество ИИ разработчиков, а чемпионаты дают возможность на подлете схватывать самые лучшие кадры: в финалисты попадают, в том числе члены сборной России по программированию. Не исключаю, что в перспективе развитие таких чемпионатов будет поддерживаться властями, а призовые фонды в них вырастут в разы.
Карты навигировали в развитие
«Яндекс» перевел работу своих геоприложений на одно технологическое ядро, и все обновления в них стали появляться одновременно. Об этом на днях компания рассказала Forbes. Дело в том, что у «Яндекса» есть два картографических сервиса c автомобильной навигацией — «Карты» и «Навигатор». Они входят в группу геосервисов, которая в свою очередь является частью одного из крупнейших бизнес-направлений — «Поиск и портал».
Оказалось, что несколько лет назад «Яндекс» рассматривал возможность закрытия «Навигатора» и дальнейшее развитие его автомобильных сценариев хотел перенести в «Карты». Так, в 2020 году в «Карты», например, переехало приложение «Транспорт». Но с «Навигатором» складывалась другая ситуация: у приложения была большая лояльная аудитория автолюбителей, перевести которую в новый сервис было бы не так просто. При этом «Яндексу» нужно было оптимизировать разработку: сложность заключалась в том, что приложения работали на разных «движках», так как отличались функционалом, который не относится к навигации.
Тогда разработчики компании нашли наиболее эффективное решение: пересадили проекты на единое технологическое ядро, что не только позволило сохранить их автономно, но и расширить рекламный инвентарь. Например, в «Навигаторе» и «Картах» появились цифровые билборды по маршруту и брендированный пин по маршруту (метка с подписью, которая указывает на конкретную локацию на пути). По собственным данным компании, ежемесячная аудитория геосервисов составляет 85 миллионов человек.
«Яндекс» перевел работу своих геоприложений на одно технологическое ядро, и все обновления в них стали появляться одновременно. Об этом на днях компания рассказала Forbes. Дело в том, что у «Яндекса» есть два картографических сервиса c автомобильной навигацией — «Карты» и «Навигатор». Они входят в группу геосервисов, которая в свою очередь является частью одного из крупнейших бизнес-направлений — «Поиск и портал».
Оказалось, что несколько лет назад «Яндекс» рассматривал возможность закрытия «Навигатора» и дальнейшее развитие его автомобильных сценариев хотел перенести в «Карты». Так, в 2020 году в «Карты», например, переехало приложение «Транспорт». Но с «Навигатором» складывалась другая ситуация: у приложения была большая лояльная аудитория автолюбителей, перевести которую в новый сервис было бы не так просто. При этом «Яндексу» нужно было оптимизировать разработку: сложность заключалась в том, что приложения работали на разных «движках», так как отличались функционалом, который не относится к навигации.
Тогда разработчики компании нашли наиболее эффективное решение: пересадили проекты на единое технологическое ядро, что не только позволило сохранить их автономно, но и расширить рекламный инвентарь. Например, в «Навигаторе» и «Картах» появились цифровые билборды по маршруту и брендированный пин по маршруту (метка с подписью, которая указывает на конкретную локацию на пути). По собственным данным компании, ежемесячная аудитория геосервисов составляет 85 миллионов человек.
Поисковая доля нелегкая
Сегодня «Яндекс» объявил финансовые результаты за третий квартал, и, из них следует, что Поиск «Яндекса» установил рекорд по росту доли на российском рынке с 2015 года: она увеличилась на 2,9 процентных пункта по сравнению с аналогичным периодом прошлого года и достигла 65,5 процента. В самой компании такой результат связывают с развитием браузера и внедрением в Поиск технологий искусственного интеллекта.
Поспорить с этим сложно. Только в апреле «Яндекс»представил сервис «Нейро» и подключил Поиск к искусственному интеллекту, что продемонстрировало свою эффективность для роста бизнеса уже сейчас. Все дело в простоте использования и многофункциональности: можно задать нейросети вопрос о чем угодно, как если бы вы спросили человека, и получить развернутый ответ. Особенность технологии также в том, что нейросеть изучает информацию из пяти разных источников, выделяя главное, а затем делает резюме, а также дает ссылки на исходные материалы. Это гарантирует, что в ответе всегда будет актуальная информация.
Спрос на искусственный интеллект продолжит расти, и в ближайшие годы можно ожидать обострения конкуренции поисковых систем, которые используют в своей основе эту технологию: поисковики без встроенных нейросетей будут терять долю рынка. Уже сейчас «Нейро», по разным оценкам, входит в число лучших нейросетей для поиска в интернете наравне с Microsoft Copilot, Perplexity и You.com.
Сегодня «Яндекс» объявил финансовые результаты за третий квартал, и, из них следует, что Поиск «Яндекса» установил рекорд по росту доли на российском рынке с 2015 года: она увеличилась на 2,9 процентных пункта по сравнению с аналогичным периодом прошлого года и достигла 65,5 процента. В самой компании такой результат связывают с развитием браузера и внедрением в Поиск технологий искусственного интеллекта.
Поспорить с этим сложно. Только в апреле «Яндекс»представил сервис «Нейро» и подключил Поиск к искусственному интеллекту, что продемонстрировало свою эффективность для роста бизнеса уже сейчас. Все дело в простоте использования и многофункциональности: можно задать нейросети вопрос о чем угодно, как если бы вы спросили человека, и получить развернутый ответ. Особенность технологии также в том, что нейросеть изучает информацию из пяти разных источников, выделяя главное, а затем делает резюме, а также дает ссылки на исходные материалы. Это гарантирует, что в ответе всегда будет актуальная информация.
Спрос на искусственный интеллект продолжит расти, и в ближайшие годы можно ожидать обострения конкуренции поисковых систем, которые используют в своей основе эту технологию: поисковики без встроенных нейросетей будут терять долю рынка. Уже сейчас «Нейро», по разным оценкам, входит в число лучших нейросетей для поиска в интернете наравне с Microsoft Copilot, Perplexity и You.com.
Пути до сайтов неисповедимы
Сегодня из раскрытия финотчетности «Яндекса» за третий квартал стало известно, что «Яндекс браузер» и поисковые приложения компании впервые обошли по доле рынка в РФ поисковые сервисы Google и ее браузера Chrome. Так в сентябре совокупная доля посещений сайтов «Яндекс браузер», «Яндекс с Алисой» и «Яндекс старт» на всех типах устройств составила 36,23 процента, что на 1,44 процентных пункта больше, чем у продуктов Google.
На обозначенные показатели косвенно может влиять то, что российские пользователи в этом году начали испытывать трудности с продуктами Google: с сентября подтверждение нового аккаунта в Google с помощью российского мобильного номера стало невозможным. Однако основной вклад в рост показателей все же внесло обновление «Яндекс Браузера».
В феврале в «Яндекс Браузер» интегрировали нейросети YandexGPT и YandexART, которые помогают работать с текстами, делать краткий пересказ и перевод, а также создавать изображения по текстовым описаниям и многое другое. В результате его доля на мобильных устройствах достигла 37,31%, тогда как Chrome - 32,01%. Исходя из того, что спрос на решения нейросетей в России, как и во всем мире, продолжит расти, можно прогнозировать дальнейшее увеличение доли отечественного браузера на рынке.
Сегодня из раскрытия финотчетности «Яндекса» за третий квартал стало известно, что «Яндекс браузер» и поисковые приложения компании впервые обошли по доле рынка в РФ поисковые сервисы Google и ее браузера Chrome. Так в сентябре совокупная доля посещений сайтов «Яндекс браузер», «Яндекс с Алисой» и «Яндекс старт» на всех типах устройств составила 36,23 процента, что на 1,44 процентных пункта больше, чем у продуктов Google.
На обозначенные показатели косвенно может влиять то, что российские пользователи в этом году начали испытывать трудности с продуктами Google: с сентября подтверждение нового аккаунта в Google с помощью российского мобильного номера стало невозможным. Однако основной вклад в рост показателей все же внесло обновление «Яндекс Браузера».
В феврале в «Яндекс Браузер» интегрировали нейросети YandexGPT и YandexART, которые помогают работать с текстами, делать краткий пересказ и перевод, а также создавать изображения по текстовым описаниям и многое другое. В результате его доля на мобильных устройствах достигла 37,31%, тогда как Chrome - 32,01%. Исходя из того, что спрос на решения нейросетей в России, как и во всем мире, продолжит расти, можно прогнозировать дальнейшее увеличение доли отечественного браузера на рынке.
Цифры, факты, нейросети
Представленные вчера финансовые результаты работы «Яндекса» за третий квартал примечательны следующим фактом: одни из ключевых источников роста выручки и показателя EBITDA группы остается «Поиск и портал», в основном из-за доходов от рекламы. Помимо непосредственно Поиска и Браузера этот сегмент включает также геосервисы и другие информационные сервисы.
Надо понимать, что в текущих условиях продемонстрировать рост на рекламном рынке, который пытается справиться с дефицитом инвентаря, задача со звездочкой. Крупнейшие игроки в этом сегменте не первый год стремятся повысить эффективность своих рекламных продуктов, и удается это далеко не всем. «Яндекс» в этом смысле сделал ставку на развитие технологий искусственного интеллекта, внедрение нейросетей в свои рекламные сервисы. Помимо этого компании удалось расширить рекламный инвентарь, в том числе на мобильных платформах, например, в геосервисах.
Безусловно инвестиции в развитие продуктов и технологий, включая генеративные нейросети, отражаются в скорректированном показателе EBITDA, но в перспективе окупаются за счет конкурентного преимущества в рекламном сегменте.
Представленные вчера финансовые результаты работы «Яндекса» за третий квартал примечательны следующим фактом: одни из ключевых источников роста выручки и показателя EBITDA группы остается «Поиск и портал», в основном из-за доходов от рекламы. Помимо непосредственно Поиска и Браузера этот сегмент включает также геосервисы и другие информационные сервисы.
Надо понимать, что в текущих условиях продемонстрировать рост на рекламном рынке, который пытается справиться с дефицитом инвентаря, задача со звездочкой. Крупнейшие игроки в этом сегменте не первый год стремятся повысить эффективность своих рекламных продуктов, и удается это далеко не всем. «Яндекс» в этом смысле сделал ставку на развитие технологий искусственного интеллекта, внедрение нейросетей в свои рекламные сервисы. Помимо этого компании удалось расширить рекламный инвентарь, в том числе на мобильных платформах, например, в геосервисах.
Безусловно инвестиции в развитие продуктов и технологий, включая генеративные нейросети, отражаются в скорректированном показателе EBITDA, но в перспективе окупаются за счет конкурентного преимущества в рекламном сегменте.
Нейросети свяжут поколения
На днях в сети промелькнула примечательная региональная новость: архивное управление Кузбасса договорилось с «Яндексом» о том, что его нейросети проанализируют более 2 тысяч метрических книг церковных приходов Кузбасса за 1839-1929 годы. Результаты обработки будут выложены на общедоступном ресурсе «Поиск по архивам». Тут стоит пояснить, что такие метрические книги – по сути аналог документов современного ЗАГСа, соответственно в них зафиксированы все важные события в жизни людей того времени от рождения, до вступления в брак и ухода из жизни.
«Яндекс» проводил оцифровку исторических документов с помощью технологии распознавания символов: нейросеть узнает неактуальные знаки, например, исчезнувшие из алфавита буквы, учитывает особенности почерка и преобразует трудночитаемые записи в понятный печатный текст. Доступ к такому открытому архиву позволит пользователям найти, возможно, потерянную информацию о своих предках и составить родословную.
С учетом формирующегося последние годы интереса к генеалогии, нейросети могли бы стать основой для универсального сервиса, в котором каждый может найти информацию о своей родословной. Нюанс в том, что для этого потребуется оцифровать гораздо больший объем архивов, чем только базу одного региона. Но хорошая новость в том, что скорость развития и обучения нейросетей с каждым днем растет, так что задача выглядит выполнимой.
На днях в сети промелькнула примечательная региональная новость: архивное управление Кузбасса договорилось с «Яндексом» о том, что его нейросети проанализируют более 2 тысяч метрических книг церковных приходов Кузбасса за 1839-1929 годы. Результаты обработки будут выложены на общедоступном ресурсе «Поиск по архивам». Тут стоит пояснить, что такие метрические книги – по сути аналог документов современного ЗАГСа, соответственно в них зафиксированы все важные события в жизни людей того времени от рождения, до вступления в брак и ухода из жизни.
«Яндекс» проводил оцифровку исторических документов с помощью технологии распознавания символов: нейросеть узнает неактуальные знаки, например, исчезнувшие из алфавита буквы, учитывает особенности почерка и преобразует трудночитаемые записи в понятный печатный текст. Доступ к такому открытому архиву позволит пользователям найти, возможно, потерянную информацию о своих предках и составить родословную.
С учетом формирующегося последние годы интереса к генеалогии, нейросети могли бы стать основой для универсального сервиса, в котором каждый может найти информацию о своей родословной. Нюанс в том, что для этого потребуется оцифровать гораздо больший объем архивов, чем только базу одного региона. Но хорошая новость в том, что скорость развития и обучения нейросетей с каждым днем растет, так что задача выглядит выполнимой.
«Алисе» добавили красок
Команда «Яндекса» в конце октября выпустила новое обновление для «Алисы», «Станций» и «ТВ Станций». Пользователи смогут настраивать распорядок дня, слушать караоке на «ТВ Станциях», делать скринкаст со смартфона на телевизор. Помимо этого «Алиса» станет доступна на планшетах Huawei, а в чате с ней появится генерация изображений.
Для генерации работает нейросеть YandexART 2.0. Чтобы использовать ее, нужно перейти в чат с «Алисой», задать ей команду «Нарисуй», а потом добавить более подробное описание то, что вы ожидаете увидеть в результате. Например, можно задать тему иллюстрации для статьи о городской культуре или презентации об экологическом проекте. Компания представила YandexART 2.0 в начала октября. Модель научилась создавать подписи прямо на изображениях, придерживаться нескольких стилей на одной картинке и располагать объекты в пространстве так, чтобы это не раздражало, учитывая при этом больше деталей.
Интеграция решения в «Алису» стало логичным для компании решением для улучшения пользовательского опыта. В перспективе логичным развитием могло бы стать голосовое управление для доступа к YandexART 2.0 через «Станции» и «Алисой».
Команда «Яндекса» в конце октября выпустила новое обновление для «Алисы», «Станций» и «ТВ Станций». Пользователи смогут настраивать распорядок дня, слушать караоке на «ТВ Станциях», делать скринкаст со смартфона на телевизор. Помимо этого «Алиса» станет доступна на планшетах Huawei, а в чате с ней появится генерация изображений.
Для генерации работает нейросеть YandexART 2.0. Чтобы использовать ее, нужно перейти в чат с «Алисой», задать ей команду «Нарисуй», а потом добавить более подробное описание то, что вы ожидаете увидеть в результате. Например, можно задать тему иллюстрации для статьи о городской культуре или презентации об экологическом проекте. Компания представила YandexART 2.0 в начала октября. Модель научилась создавать подписи прямо на изображениях, придерживаться нескольких стилей на одной картинке и располагать объекты в пространстве так, чтобы это не раздражало, учитывая при этом больше деталей.
Интеграция решения в «Алису» стало логичным для компании решением для улучшения пользовательского опыта. В перспективе логичным развитием могло бы стать голосовое управление для доступа к YandexART 2.0 через «Станции» и «Алисой».
Нейропомощники на выданье
На днях зарубежные СМИ сообщили, что Google работает над проектом Project Jarvis, который предполагает создание виртуального помощника на базе искусственного интеллекта (ИИ) для веб-браузера Chrome. Согласно источникам журналистов, основой для Jarvis станет будущая версия нейросети под названием Gemini, а сам ИИ-помощник будет доступен исключительно в браузере.
Сам факт такого проекта говорит о том, что гонка нейросетей обостряется, а Россия уже занимает в ней одно из ведущих мест. Так, «Яндекс» встроил нейросети нового поколения в свой браузер еще в начале года, а в начале октября запустил поиск с «Нейро» — генеративная модель в режиме реального времени находит несколько самых подходящих источников по вопросу, анализирует их и делает резюме в одном ответе. Совсем недавно «Яндекс» представил новую линейку нейросетей YandexGPT4, которые уже умеют «рассуждать» и обрабатывать более длинные и сложные запросы.
Есть на отечественном рынке и другие решения: ИИ-модели от Сбера, генеративный ИИ внедрил и VK в свои рекламные решения. На подходе также сервисы ИИ от МТС. И конкуренция в этом сегменте будет только стимулировать появлении более эффективных решений.
На днях зарубежные СМИ сообщили, что Google работает над проектом Project Jarvis, который предполагает создание виртуального помощника на базе искусственного интеллекта (ИИ) для веб-браузера Chrome. Согласно источникам журналистов, основой для Jarvis станет будущая версия нейросети под названием Gemini, а сам ИИ-помощник будет доступен исключительно в браузере.
Сам факт такого проекта говорит о том, что гонка нейросетей обостряется, а Россия уже занимает в ней одно из ведущих мест. Так, «Яндекс» встроил нейросети нового поколения в свой браузер еще в начале года, а в начале октября запустил поиск с «Нейро» — генеративная модель в режиме реального времени находит несколько самых подходящих источников по вопросу, анализирует их и делает резюме в одном ответе. Совсем недавно «Яндекс» представил новую линейку нейросетей YandexGPT4, которые уже умеют «рассуждать» и обрабатывать более длинные и сложные запросы.
Есть на отечественном рынке и другие решения: ИИ-модели от Сбера, генеративный ИИ внедрил и VK в свои рекламные решения. На подходе также сервисы ИИ от МТС. И конкуренция в этом сегменте будет только стимулировать появлении более эффективных решений.
За машинные заслуги
Как известно, наука и развитие технологи тесно связаны, и, в идеале, это сферы должны быть интегрированы и дополнять друг друга. Поэтому с точки зрения развития искусственного интеллекта, на который сейчас делают ставку во всем мире, поддержка научного сообщества в этой сфере становится одним из приоритетов. Этой стратегии придерживаются и отечественные технологические лидеры. В этом году «Яндекс» наградил 14 ученых — лауреатов научно-образовательной премии в сфере машинного обучения Yandex ML Prize. Она учреждена в 2019 году, и за все время существования ее лауреатами стали более 60 ученых.
В этом году совет премии выбрал из 160 заявок наиболее значимые работы в области генеративных моделей, обработки естественного языка, компьютерного зрения, информационного поиска, распознавания и синтеза речи, когнитивной робототехники. Так, например, в числе лауреатов оказалась команда, которая первой в мире сделала универсальную когнитивную систему для разных типов роботов и представила робота-собаку, который понимает человеческую речь. Как бы это фантастично не звучало, но такие разработки могут лечь в основу ряда автономных решений для разных задач, например, в строительстве и геологоразведке.
Дальнейшее развитие технологий будет зависеть от нас и от того, как они будут применяться. Уже есть масса позитивных кейсов использования искусственного интеллекта, которые способствуют развитию экономики, бизнеса и повышают безопасность социальной сферы. Но, чтобы они проросли в полноценные проекты, важно не забывать про ответственное отношение к науке и ее поддержку.
Как известно, наука и развитие технологи тесно связаны, и, в идеале, это сферы должны быть интегрированы и дополнять друг друга. Поэтому с точки зрения развития искусственного интеллекта, на который сейчас делают ставку во всем мире, поддержка научного сообщества в этой сфере становится одним из приоритетов. Этой стратегии придерживаются и отечественные технологические лидеры. В этом году «Яндекс» наградил 14 ученых — лауреатов научно-образовательной премии в сфере машинного обучения Yandex ML Prize. Она учреждена в 2019 году, и за все время существования ее лауреатами стали более 60 ученых.
В этом году совет премии выбрал из 160 заявок наиболее значимые работы в области генеративных моделей, обработки естественного языка, компьютерного зрения, информационного поиска, распознавания и синтеза речи, когнитивной робототехники. Так, например, в числе лауреатов оказалась команда, которая первой в мире сделала универсальную когнитивную систему для разных типов роботов и представила робота-собаку, который понимает человеческую речь. Как бы это фантастично не звучало, но такие разработки могут лечь в основу ряда автономных решений для разных задач, например, в строительстве и геологоразведке.
Дальнейшее развитие технологий будет зависеть от нас и от того, как они будут применяться. Уже есть масса позитивных кейсов использования искусственного интеллекта, которые способствуют развитию экономики, бизнеса и повышают безопасность социальной сферы. Но, чтобы они проросли в полноценные проекты, важно не забывать про ответственное отношение к науке и ее поддержку.
Код сам себя напишет
Нейросети уже не первый год оптимизируют и упрощают работу многих сфер, включая, в том числе и IT-разработку. На днях гендиректор Google и Alphabet Сундар Пичаи заявил, что сейчас более четверти всего нового кода в Google создаётся с помощью искусственного интеллекта. Это должно ускорять процесс разработки: ИИ генерирует код, который затем проверяется и утверждается инженерами компании.
В этой части не отстает и российский бигтех: наши компании, стали разрабатывать такие средства после того, как Microsoft запустила сервис автодополнения кода GitHub Copilot, который сейчас недоступен в России. В сентябре «Яндекс»представил сервис Yandex Code Assistant для генерирования кода и готовится сделать его частью будущей платформы создания цифровых продуктов.
По сути все подобные продукты предлагают два инструмента. Наиболее используемый — это так называемые inline‑подсказки, когда разработчик пишет код, а нейросеть ему предлагает варианты. Можно принять или отклонить такую подсказку. Второй вариант включает в себя чат, где можно спросить нейросеть о более сложных вещах: например, проверить кусок кода на ошибки или написать юнит‑тест. Такие сценарии в работе разработчиков в целом могу снизить количество рутинных действии и оказаться востребованными.
Нейросети уже не первый год оптимизируют и упрощают работу многих сфер, включая, в том числе и IT-разработку. На днях гендиректор Google и Alphabet Сундар Пичаи заявил, что сейчас более четверти всего нового кода в Google создаётся с помощью искусственного интеллекта. Это должно ускорять процесс разработки: ИИ генерирует код, который затем проверяется и утверждается инженерами компании.
В этой части не отстает и российский бигтех: наши компании, стали разрабатывать такие средства после того, как Microsoft запустила сервис автодополнения кода GitHub Copilot, который сейчас недоступен в России. В сентябре «Яндекс»представил сервис Yandex Code Assistant для генерирования кода и готовится сделать его частью будущей платформы создания цифровых продуктов.
По сути все подобные продукты предлагают два инструмента. Наиболее используемый — это так называемые inline‑подсказки, когда разработчик пишет код, а нейросеть ему предлагает варианты. Можно принять или отклонить такую подсказку. Второй вариант включает в себя чат, где можно спросить нейросеть о более сложных вещах: например, проверить кусок кода на ошибки или написать юнит‑тест. Такие сценарии в работе разработчиков в целом могу снизить количество рутинных действии и оказаться востребованными.
Редактору в помощь
Многолетние опасения журналистов и редакторов изданий о том, что в скором времени их заменит искусственный интеллект пока не подтверждаются, а даже, напротив: согласно недавнему опросу сервиса Pressfeed, порядка 79 процентов журналистов и редакторов положительно относятся к использованию нейросетей в своей профессиональной деятельности.
По данным исследования, 65 процентов респондентов уже используют нейросети в работе, и большая часть применяют для генерации текстов ChatGPT, YandexGPT и GigaChat, и еще половина специалистов в помощь Midjourney, YandexART и Kandinsky создают иллюстрации, картинки к текстам и изображения для разных целей. Таким образом, нейросети уже входят в повседневный обиход творческих профессий, становясь своего рода помощниками.
И их функционал расширяется с каждым днем, растет и эффективность. Например, недавно, «Яндекс» представил четвертое поколение языковой модели YandexGPT 4, которая теперь умеет рассуждать, а, значит, сможет давать более полные и проработанные ответы на вопросы, а также способна обрабатывать больший объем текста по запросу. В целом это позволит ускорить рабочий процесс сотрудников СМИ за счет экономии времени на рутинных задачах, например, расшифровках текста или сборе статистики для материалов. Понятно, что полноценным редактором нейросеть вряд ли когда-либо станет: его главное преимущество пока в критическом мышлении.
Многолетние опасения журналистов и редакторов изданий о том, что в скором времени их заменит искусственный интеллект пока не подтверждаются, а даже, напротив: согласно недавнему опросу сервиса Pressfeed, порядка 79 процентов журналистов и редакторов положительно относятся к использованию нейросетей в своей профессиональной деятельности.
По данным исследования, 65 процентов респондентов уже используют нейросети в работе, и большая часть применяют для генерации текстов ChatGPT, YandexGPT и GigaChat, и еще половина специалистов в помощь Midjourney, YandexART и Kandinsky создают иллюстрации, картинки к текстам и изображения для разных целей. Таким образом, нейросети уже входят в повседневный обиход творческих профессий, становясь своего рода помощниками.
И их функционал расширяется с каждым днем, растет и эффективность. Например, недавно, «Яндекс» представил четвертое поколение языковой модели YandexGPT 4, которая теперь умеет рассуждать, а, значит, сможет давать более полные и проработанные ответы на вопросы, а также способна обрабатывать больший объем текста по запросу. В целом это позволит ускорить рабочий процесс сотрудников СМИ за счет экономии времени на рутинных задачах, например, расшифровках текста или сборе статистики для материалов. Понятно, что полноценным редактором нейросеть вряд ли когда-либо станет: его главное преимущество пока в критическом мышлении.
Нейросетевые учителя
Сфера образования становится одним из наиболее эффективных направлений в России для применения нейросетей. Так, лидер российского рынка учебной литературы, издательский дом «Просвещение», начал тестировать приложение на основе ИИ «Эльман» к учебникам по русскому языку. В рамках пилота ученики 5-х классов смогут задавать чат-боту вопросы о том, как выполнить те или иные задания, а виртуальный собеседник не дает готовые ответы, а с помощью последовательных подсказок в диалоге подводит ученика к самостоятельному ответу на вопрос. Виртуальный помощник может задавать ученику наводящие вопросы, приводить примеры на тему задания или объяснять правила.
Примечательно, что это не первый подобный нейросетевой «учитель»: в начала года «Яндекс Учебник» запустил платформу со встроенным ИИ-помощником для подготовки школьников к ЕГЭ по информатике. Система обучена на заданиях Федерального института педагогических измерений (ФИПИ), его документы в частности рассказывают, какими навыками должны обладать ученики одиннадцатого класса на момент окончания школы для сдачи ЕГЭ по информатике. Например, нужно понимать теорию вероятностей, принципы статистики. ИИ помогает разобраться в этих темах.
Нейросетевые продукты в области образования будут непрерывно развиваться: специалисты YandexGPT уже тренируют нейросети на поиск синтаксических ошибок и проблем с логикой, развивают в ней навыки диалога. Некоторые нейросети, например тот же «Эльман» уже умеют хвалить учеников за правильные ответы и мотивировать в случае ошибок. Неплохое подспорье для учителя.
Сфера образования становится одним из наиболее эффективных направлений в России для применения нейросетей. Так, лидер российского рынка учебной литературы, издательский дом «Просвещение», начал тестировать приложение на основе ИИ «Эльман» к учебникам по русскому языку. В рамках пилота ученики 5-х классов смогут задавать чат-боту вопросы о том, как выполнить те или иные задания, а виртуальный собеседник не дает готовые ответы, а с помощью последовательных подсказок в диалоге подводит ученика к самостоятельному ответу на вопрос. Виртуальный помощник может задавать ученику наводящие вопросы, приводить примеры на тему задания или объяснять правила.
Примечательно, что это не первый подобный нейросетевой «учитель»: в начала года «Яндекс Учебник» запустил платформу со встроенным ИИ-помощником для подготовки школьников к ЕГЭ по информатике. Система обучена на заданиях Федерального института педагогических измерений (ФИПИ), его документы в частности рассказывают, какими навыками должны обладать ученики одиннадцатого класса на момент окончания школы для сдачи ЕГЭ по информатике. Например, нужно понимать теорию вероятностей, принципы статистики. ИИ помогает разобраться в этих темах.
Нейросетевые продукты в области образования будут непрерывно развиваться: специалисты YandexGPT уже тренируют нейросети на поиск синтаксических ошибок и проблем с логикой, развивают в ней навыки диалога. Некоторые нейросети, например тот же «Эльман» уже умеют хвалить учеников за правильные ответы и мотивировать в случае ошибок. Неплохое подспорье для учителя.
Артефакты времени
Примечательная новость появилась на выходных: «Яндекс Маркет» запустил в продажу линейку трех коллекционных конструкторов «Город в деталях» от «Яндекс Фабрики». Это подразделение, в котором «Яндекс» собрал все свои бренды на маркетплейсе. Это же подразделение в октябре запустило бренд радиоуправляемых игрушек Cubits.
В целом уделять внимание игрушкам, как отдельной категории потребительских товаров весьма практично: спрос на них растет, особенно это обостряется отсутствием официальных поставок ряда зарубежных брендов, включая тоже Lego. Выпущенная «Фабрикой» линейка конструкторов пока не имеет отдельного бренда, она включает три набора «Город в деталях», в которых есть прототип «Яндекс Такси», автомобиль-прототип доставки «Яндекс Маркета» и ровера-доставщика «Яндекса».
Примечательно, что стоимость конструкторов демократичная, соответственно запуск линейки направлен скорее на повышение узнаваемости продуктов компании: не исключено, что потребители будут покупать конструкторы в виде ровера или такси просто ради сувенира себе или друзьям на память, в качестве артефакта времени, не говоря уже о том, что это может быть бюджетным подарком детям.
Примечательная новость появилась на выходных: «Яндекс Маркет» запустил в продажу линейку трех коллекционных конструкторов «Город в деталях» от «Яндекс Фабрики». Это подразделение, в котором «Яндекс» собрал все свои бренды на маркетплейсе. Это же подразделение в октябре запустило бренд радиоуправляемых игрушек Cubits.
В целом уделять внимание игрушкам, как отдельной категории потребительских товаров весьма практично: спрос на них растет, особенно это обостряется отсутствием официальных поставок ряда зарубежных брендов, включая тоже Lego. Выпущенная «Фабрикой» линейка конструкторов пока не имеет отдельного бренда, она включает три набора «Город в деталях», в которых есть прототип «Яндекс Такси», автомобиль-прототип доставки «Яндекс Маркета» и ровера-доставщика «Яндекса».
Примечательно, что стоимость конструкторов демократичная, соответственно запуск линейки направлен скорее на повышение узнаваемости продуктов компании: не исключено, что потребители будут покупать конструкторы в виде ровера или такси просто ради сувенира себе или друзьям на память, в качестве артефакта времени, не говоря уже о том, что это может быть бюджетным подарком детям.
Музыкальный минимализм
«Яндекс Музыка» на днях начала тестировать новый дизайн в веб-версии, теперь он повторяет интерфейс приложения для Windows и в перспективе станет основным. Так компания собирается «связать» интерфейс стриминга на сайте и в приложении, где минималистичный вид используют уже давно.
Помимо нового дизайна веб «Музыка» получила ряд обновлений: на главной странице появился раздел «для вас», где нейросети подбирают персонализированный контент, и «тренды» с редакционными подборками, плейлистами и чартом, а также другие функции, которые давно были в мобильной версии. «Яндекс Музыка» перешла на модель рекомендаций с использованием глубоких нейронных сетей в «Моей волне» еще в конце прошлого года. Этим летом в сервисе появилась нейросетевое решение для продвижения начинающих артистов.
Рекомендательные технологии и унификация дизайна призваны привлечь в сервис новых пользователей и удержать старых. Еще более амбициозная задача - переманить слушателей, которые несмотря на уход зарубежных музыкальных стримингов продолжают ими пользоваться. В этом смысле внедрение технологий не столь эффективно: скорее требуется расширение музыкальных библиотек, открытие новых имен и обеспечение доступа к зарубежным новинкам. Последнее пока остается главной сложностью для индустрии.
«Яндекс Музыка» на днях начала тестировать новый дизайн в веб-версии, теперь он повторяет интерфейс приложения для Windows и в перспективе станет основным. Так компания собирается «связать» интерфейс стриминга на сайте и в приложении, где минималистичный вид используют уже давно.
Помимо нового дизайна веб «Музыка» получила ряд обновлений: на главной странице появился раздел «для вас», где нейросети подбирают персонализированный контент, и «тренды» с редакционными подборками, плейлистами и чартом, а также другие функции, которые давно были в мобильной версии. «Яндекс Музыка» перешла на модель рекомендаций с использованием глубоких нейронных сетей в «Моей волне» еще в конце прошлого года. Этим летом в сервисе появилась нейросетевое решение для продвижения начинающих артистов.
Рекомендательные технологии и унификация дизайна призваны привлечь в сервис новых пользователей и удержать старых. Еще более амбициозная задача - переманить слушателей, которые несмотря на уход зарубежных музыкальных стримингов продолжают ими пользоваться. В этом смысле внедрение технологий не столь эффективно: скорее требуется расширение музыкальных библиотек, открытие новых имен и обеспечение доступа к зарубежным новинкам. Последнее пока остается главной сложностью для индустрии.
Нейроинвестиции
Внедрение и использование технологий искусственного интеллекта предполагают значительные инвестиции. Последний отчет института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ показал, что организации, использующие ИИ, тратят на них порядка 15 процентов общего объема денег на цифровые технологии. При этом треть этих средств приходится на покупку оборудования и вычислительных мощностей, еще примерно 17 процентов идет на лицензии для софта, а почти половину занимают траты на готовые продукты.
Но еще большие траты, пожалуй, у компаний разрабатывающих эти самые готовые продукты в области ИИ. Еще в 2020 году «Яндекс» анонсировал, что его инвестиции в приложения на базе искусственного интеллекта и облачных сервисов составят не менее 40 миллионов долларов. Уже осенью 2024 года Yandex Cloud заявил, что увеличит инвестиции в свои продукты. В ближайшие два года на их развитие компания намерена выделить 42 миллиарда рублей, что почти вдвое больше, чем за прошедшие два года. И одним из направлений работы стали сервисы для работы с технологиями нейросетей.
Так, компания представила платформу AI Studio, которая позволяет создавать приложения на базе различных ИИ-технологий «Яндекса»: YandexGPT и YandexART, технологий распознавания и синтеза речи и других. Частью платформы стала библиотека с образцами кода, которые можно использовать, чтобы ускорить процесс разработки. Такие платформы потенциально могут сократить затраты для бизнеса, использующего ИИ, а также решить проблему ограничения связей с поставщиками зарубежного ПО и сложности поиска новых разработчиков.
Внедрение и использование технологий искусственного интеллекта предполагают значительные инвестиции. Последний отчет института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ показал, что организации, использующие ИИ, тратят на них порядка 15 процентов общего объема денег на цифровые технологии. При этом треть этих средств приходится на покупку оборудования и вычислительных мощностей, еще примерно 17 процентов идет на лицензии для софта, а почти половину занимают траты на готовые продукты.
Но еще большие траты, пожалуй, у компаний разрабатывающих эти самые готовые продукты в области ИИ. Еще в 2020 году «Яндекс» анонсировал, что его инвестиции в приложения на базе искусственного интеллекта и облачных сервисов составят не менее 40 миллионов долларов. Уже осенью 2024 года Yandex Cloud заявил, что увеличит инвестиции в свои продукты. В ближайшие два года на их развитие компания намерена выделить 42 миллиарда рублей, что почти вдвое больше, чем за прошедшие два года. И одним из направлений работы стали сервисы для работы с технологиями нейросетей.
Так, компания представила платформу AI Studio, которая позволяет создавать приложения на базе различных ИИ-технологий «Яндекса»: YandexGPT и YandexART, технологий распознавания и синтеза речи и других. Частью платформы стала библиотека с образцами кода, которые можно использовать, чтобы ускорить процесс разработки. Такие платформы потенциально могут сократить затраты для бизнеса, использующего ИИ, а также решить проблему ограничения связей с поставщиками зарубежного ПО и сложности поиска новых разработчиков.
Массивные раскрытия для ИИ
Недавно технологические медиа обратили внимание, что международная организация, посвященная продвижению открытого кода Open Source Initiative (OSI), выступила за то, чтобы создатели ИИ опубликовали массивы данных, на которых тренировались их модели.
Разработчикам в частности предлагается не только раскрыть массив данных для обучения, но и параметры настройки системы, чтобы любой мог воспроизвести идентичную нейросеть с нуля. Исполнять пожелания OSI разработчики не обязаны, но организация настаивает, что это позволило бы обеспечить прозрачность развития нейросетей и в перспективе помочь в защите авторских прав при использовании открытого кода для ИИ.
Примечательно, что активно развивающий решения на базе ИИ «Яндекс» еще летом открыл на Github для всех доступ к своей библиотеке YaFSDP. Библиотека компании ориентирована на обучение больших языковых моделей, хотя подходит и для других нейросетей, например, тех, что генерируют изображения. В «Яндексе» отмечают, что YaFSDP поможет расходовать до 20% меньше ресурсов графических процессоров (GPU), которые требуются для обучения ИИ. В целом подобная инициатива способствует развитию технологии в стране, а в частности может привлечь компании и новых клиентов.
Недавно технологические медиа обратили внимание, что международная организация, посвященная продвижению открытого кода Open Source Initiative (OSI), выступила за то, чтобы создатели ИИ опубликовали массивы данных, на которых тренировались их модели.
Разработчикам в частности предлагается не только раскрыть массив данных для обучения, но и параметры настройки системы, чтобы любой мог воспроизвести идентичную нейросеть с нуля. Исполнять пожелания OSI разработчики не обязаны, но организация настаивает, что это позволило бы обеспечить прозрачность развития нейросетей и в перспективе помочь в защите авторских прав при использовании открытого кода для ИИ.
Примечательно, что активно развивающий решения на базе ИИ «Яндекс» еще летом открыл на Github для всех доступ к своей библиотеке YaFSDP. Библиотека компании ориентирована на обучение больших языковых моделей, хотя подходит и для других нейросетей, например, тех, что генерируют изображения. В «Яндексе» отмечают, что YaFSDP поможет расходовать до 20% меньше ресурсов графических процессоров (GPU), которые требуются для обучения ИИ. В целом подобная инициатива способствует развитию технологии в стране, а в частности может привлечь компании и новых клиентов.
ИИ во благо и во зло
Одним из основных трендов этого года для киберпреступников стало использование нейросетей для организации фишинговых и скам-ресурсов. Для борьбы с противоправным использованием нейросетей специалисты по кибербезопасности начали анализировать, какие следы могут оставлять большие языковые модели (LLM) на фальшивых страницах. Одним из признаков применения нейросетей на таких сайтах стали отказы выполнить запрос в текстах: на поддельных ресурсах могут встретиться фразы о том, что языковая модель не готова выполнить тот или иной запрос. Такие сигналы должны помочь блокировке вредоносных сайтов.
С другой стороны к решению этой задачи подходят браузеры: так встроенные в «Яндекс Браузер» нейросети с прошлого года проверяют сайты и, если на нем есть признаки фишинга, запускают дополнительную проверку. В числе факторов, которые анализируют ИИ алгоритмы: когда был создан сайт, сколько времени пользователи проводят на нем, как часто к нему возвращаются и многое другое. Если сайт опасен, «Браузер» предупреждает пользователей, что на него лучше не заходить.
При этом нейросеть учится выявлять и новые виды фишинга. Развитие технологий в этом смысле идет как во зло, так и во благо, и, чтобы обезопасить пользователей, разработчикам приходится с каждым днем бежать еще быстрее.
Одним из основных трендов этого года для киберпреступников стало использование нейросетей для организации фишинговых и скам-ресурсов. Для борьбы с противоправным использованием нейросетей специалисты по кибербезопасности начали анализировать, какие следы могут оставлять большие языковые модели (LLM) на фальшивых страницах. Одним из признаков применения нейросетей на таких сайтах стали отказы выполнить запрос в текстах: на поддельных ресурсах могут встретиться фразы о том, что языковая модель не готова выполнить тот или иной запрос. Такие сигналы должны помочь блокировке вредоносных сайтов.
С другой стороны к решению этой задачи подходят браузеры: так встроенные в «Яндекс Браузер» нейросети с прошлого года проверяют сайты и, если на нем есть признаки фишинга, запускают дополнительную проверку. В числе факторов, которые анализируют ИИ алгоритмы: когда был создан сайт, сколько времени пользователи проводят на нем, как часто к нему возвращаются и многое другое. Если сайт опасен, «Браузер» предупреждает пользователей, что на него лучше не заходить.
При этом нейросеть учится выявлять и новые виды фишинга. Развитие технологий в этом смысле идет как во зло, так и во благо, и, чтобы обезопасить пользователей, разработчикам приходится с каждым днем бежать еще быстрее.
Браузер раздает кешбэк за покупки
В «Яндекс Браузере» появилась функция кешбэк рублями за покупки на сайтах: деньги можно выводить на карту «Яндекс Пэй». В числе магазинов, с покупок на которых можно вернуть деньги, «Яндекс Маркет», «ВсеИнструменты.ру», Hoff — всего более 350 площадок, и в перспективе их число будет расти.
Чтобы получить кешбэк, необходимо авторизоваться в «Яндекс Браузере» под своим логином на «Яндексе». Это не первый сервис лояльности для платформы, ранее на ней стали доступны промокоды и возможность оплачивать покупки частями с помощью сервиса «Сплит». И это важные шаги для компании по расширению аудитории браузера. Подобный функционал кешбэка, встроенный в браузер, уже существует на рынке: например, через расширение Opera Cashback.
В октябре «Яндекс Браузер» и поисковые приложения компании впервые обошли по доле рынка в РФ поисковые сервисы Google и ее браузера Chrome. Можно ожидать, что внедрение функции кешбэка как в браузерной, так и в мобильной версии притянет сервису еще больше пользователей, которые по тем или иным причинам пока не пользуются отечественным решением.
В «Яндекс Браузере» появилась функция кешбэк рублями за покупки на сайтах: деньги можно выводить на карту «Яндекс Пэй». В числе магазинов, с покупок на которых можно вернуть деньги, «Яндекс Маркет», «ВсеИнструменты.ру», Hoff — всего более 350 площадок, и в перспективе их число будет расти.
Чтобы получить кешбэк, необходимо авторизоваться в «Яндекс Браузере» под своим логином на «Яндексе». Это не первый сервис лояльности для платформы, ранее на ней стали доступны промокоды и возможность оплачивать покупки частями с помощью сервиса «Сплит». И это важные шаги для компании по расширению аудитории браузера. Подобный функционал кешбэка, встроенный в браузер, уже существует на рынке: например, через расширение Opera Cashback.
В октябре «Яндекс Браузер» и поисковые приложения компании впервые обошли по доле рынка в РФ поисковые сервисы Google и ее браузера Chrome. Можно ожидать, что внедрение функции кешбэка как в браузерной, так и в мобильной версии притянет сервису еще больше пользователей, которые по тем или иным причинам пока не пользуются отечественным решением.
Как развивается и обучается YandexART 2.0
Одним из основных общедоступных сервисов, для которых начали использовать нейросети, исторически была генерация изображений по текстовым описаниям. Теперь новые решения в этой сфере появляются ежегодно, а стартапы дорабатывают свои платформы.
Недавно сервис ИИ для дизайнеров Recraft представил новую нейромодель Recraft V3. Одной из основных проблем для генерации изображений у всех моделей долгое время были руки: алгоритмы то прибавляли лишние пальцы, то убирали нужные. Recraft V3 лучше справляется с генерацией правильного количества пальцев на руках, а также умеет создавать длинный текст на изображении и комбинировать его с другими картинками.
По пути развития аналогичных функций уже идут российские участники рынка: в начале октября «Яндекс» представил новое поколение визуальной нейросети — YandexART 2.0. Модель умеет создавать надписи прямо на изображениях, комбинировать нескольких стилей, естественно располагать объекты в пространстве. В этом помогла гибридная архитектура, которая сочетает работу сверточной и трансформерной нейросетей. Первая работает по принципу человеческого глаза и выявляет на картинке края, текстуры и формы. При этом нейросеть с такой архитектурой не умеет учитывать длинный контекст, но зато это умеет трансформер.
Дойти до такого уровня генерации изображений современным нейросетям позволили обучение на сотнях миллионов пар картинок и текстовых описаний к ним. Чтобы повысить качество этих текстов и сделать их более точными, «Яндекс», например, использовал собственную VLM-модель, которая анализировала изображения и описывала, что на них находится. Интересно, насколько реалистичными станут сгенерированные изображения через год или два.
Одним из основных общедоступных сервисов, для которых начали использовать нейросети, исторически была генерация изображений по текстовым описаниям. Теперь новые решения в этой сфере появляются ежегодно, а стартапы дорабатывают свои платформы.
Недавно сервис ИИ для дизайнеров Recraft представил новую нейромодель Recraft V3. Одной из основных проблем для генерации изображений у всех моделей долгое время были руки: алгоритмы то прибавляли лишние пальцы, то убирали нужные. Recraft V3 лучше справляется с генерацией правильного количества пальцев на руках, а также умеет создавать длинный текст на изображении и комбинировать его с другими картинками.
По пути развития аналогичных функций уже идут российские участники рынка: в начале октября «Яндекс» представил новое поколение визуальной нейросети — YandexART 2.0. Модель умеет создавать надписи прямо на изображениях, комбинировать нескольких стилей, естественно располагать объекты в пространстве. В этом помогла гибридная архитектура, которая сочетает работу сверточной и трансформерной нейросетей. Первая работает по принципу человеческого глаза и выявляет на картинке края, текстуры и формы. При этом нейросеть с такой архитектурой не умеет учитывать длинный контекст, но зато это умеет трансформер.
Дойти до такого уровня генерации изображений современным нейросетям позволили обучение на сотнях миллионов пар картинок и текстовых описаний к ним. Чтобы повысить качество этих текстов и сделать их более точными, «Яндекс», например, использовал собственную VLM-модель, которая анализировала изображения и описывала, что на них находится. Интересно, насколько реалистичными станут сгенерированные изображения через год или два.
Эксперты оценили интеграцию ИИ в образование
«Яндекс» и Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) представили совместный доклад об интеграции искусственного интеллекта в образовании, включая анализ ведущих мировых практик. Фактически доклад представляет собой интерактивную карту с кейсами университетов разных стран, уже сегодня использующих нейросети.
Оказалось, что почти 50 процентов студентов уже используют генеративные технологии, и большая часть отмечают их положительное влияние на обучение. В числе основных способов применения технологий оказались прояснение и работа с вопросами для понимания по конкретным дисциплинам, а также задачи исследования и работы с литературой, перевод текстов, их создание и анализ.
Все эти сферы могут стать точками развития ИИ в университетах. В этом контексте у ВШЭ, например, уже принят курс по использованию ИИ в обучении. За ним подтянутся и другие вузы, а процесс развития ИИ в образовании позволит сделать процесс обучения более разнообразным и доступным.
«Яндекс» и Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) представили совместный доклад об интеграции искусственного интеллекта в образовании, включая анализ ведущих мировых практик. Фактически доклад представляет собой интерактивную карту с кейсами университетов разных стран, уже сегодня использующих нейросети.
Оказалось, что почти 50 процентов студентов уже используют генеративные технологии, и большая часть отмечают их положительное влияние на обучение. В числе основных способов применения технологий оказались прояснение и работа с вопросами для понимания по конкретным дисциплинам, а также задачи исследования и работы с литературой, перевод текстов, их создание и анализ.
Все эти сферы могут стать точками развития ИИ в университетах. В этом контексте у ВШЭ, например, уже принят курс по использованию ИИ в обучении. За ним подтянутся и другие вузы, а процесс развития ИИ в образовании позволит сделать процесс обучения более разнообразным и доступным.