Digitrode

Слова «искусственный интеллект» (ИИ), «машинное обучение» (МО) и «алгоритм» слишком часто неправильно используются, путаются и понимаются неправильно. Они используются взаимозаменяемо, хотя имеют фиксированное значение. К сожалению, эти значения, если их не понять, могут внести путаницу в быстро развивающуюся область, которая и без того достаточно сложна. В данном материале мы рассмотрим в общем алгоритмы, искусственный интеллект и основы машинного обучения, что они собой представляют, как и где они используются, и почему каждый из них был создан. Мы начнем с алгоритмов, поскольку они составляют основу для ИИ и МО.

Понимание роли ускорителей ИИ в решении задач с искусственным интеллектом дает представление о его преимуществах в мире электроники и вычислительной техники, особенно по мере того, как наши коллективные интересы в интеллекте человеческого уровня возрастают. Мы смотрим на технологию и на то, какую пользу она может принести инженерам.

Искусственный интеллект (ИИ) все больше обретает популярность в современном обществе. От совершенствования возможностей научного анализа и визуализации до профилактического обслуживания и мониторинга операций в промышленных условиях, до всеми любимого чат-бота с искусственным интеллектом, ChatGPT, искусственный интеллект начинает закрепляться во многих аспектах жизни общества, и его возможности ограничены только аппаратной и вычислительной мощностью, доступной для работы программных алгоритмов.

Область нанотехнологий, включая как сами наноматериалы, так и методы нанопроизводства/наноструктурирования, уже помогает миниатюризировать вычислительные компоненты, повышать эффективность электронных компонентов и улучшать общий энергетический потенциал вычислительных технологий (поскольку вы можете разместить больше компонентов на площади, чем вы можете разместить с более объемными материалами).

Семейство моделей генеративного предварительно обученного преобразователя (GPT) от OpenAI покорило мир, и иногда бывает сложно идти в ногу с быстро появляющимися обновлениями. Эти модели искусственного интеллекта позволили реализовать такие варианты использования, как написание полноценных статей, мозговой штурм с генерацией свежих идей и написание фрагментов кода, которые ранее были трудными, если не невозможными, с существующими моделями обработки естественного языка.

Чтобы принять оптимальное решение об интеграции GPT в продукт или рабочий процесс компании, пользователи должны понимать различия в архитектуре, возможностях и производительности между каждым поколением. Учитывая быстрый релиз GPT-3.5 и GPT-4, а также различия в скорости и цене, эти знания могут помочь компаниям выбрать правильную модель для своих вариантов использования.

Способность ChatGPT понимать входные данные на естественном языке и его универсальность делают его полезным инструментом для разработки различных приложений на основе Raspberry Pi Pico W. Примером может быть распознавание голоса с помощью внешних микрофонов и динамиков, ChatGPT можно использовать для разработки голосовых сообщений в рамках управляемых систем, которые могут выполнять различные задачи, например, управлять бытовой техникой или отвечать на запросы пользователей.

В данном материале будет показано, как настроить ChatGPT для вашего Raspberry Pi Pico W, используя их API. В результате вы сможете отправлять запросы ChatGPT и получать ответы. Для успешной работы с ChatGPT из России следует обойти защиту сервиса, используя номера телефонов других стран. Об этом можно найти информацию в различных источниках в Интернете, поэтому здесь мы не будем уделять этому внимания и перейдем сразу к делу.

Хотя программное обеспечение якобы «правит миром», оно сильно ограничено в своем развитии доступом к талантливым разработчикам и растущим числом задач, необходимых для создания программного обеспечения. Количество рабочих мест, требующих разработчиков программного обеспечения, растет со скоростью, которая значительно превышает количество квалифицированных специалистов, выходящих на рынок для выполнения этих ролей. Даже те, кто уже работает программистом, большую часть своего времени не обязательно тратят на программирование новых функций, а скорее на написание тестов, исправление проблем с безопасностью, проверку кода и исправление ошибок.

Эти два фактора делают еще более важным повышение производительности труда, и самые последние улучшения в моделях обработки естественного языка (natural language processing или NLP) на основе искусственного интеллекта (ИИ) делают это реальностью. Благодаря своему размеру, базовой архитектуре, обучающим данным и режиму новейшее поколение современных моделей NLP, называемых генеративными предварительно обученными преобразователями (generative pre-trained transformer или GPT), может переводиться между многими языками, в том числе из текста в код. Внедрение этой мощной возможности в инструменты, которые могут использовать разработчики, уже доказало свою неоценимую ценность, поскольку позволяет разработчикам лучше справляться со своей работой и открывает доступ к созданию программного обеспечения для менее технических специалистов.

Если вы хотите начать работу с машинным обучением, вы можете быстро оказаться в растерянности из-за огромного количества различных платформ, предлагающих различные услуги и возможности в плане машинного обучения.

В данной статье вы познакомитесь с несколькими интересными (и бесплатными) платформами машинного обучения для различных приложений, чтобы вы могли быстро приступить к работе. Обратите внимание, что это лишь небольшой набор платформ, и основная цель статьи – дать вам обзорное представление, чтобы вы могли начать более эффективно проводить собственные исследования.

Основная проблема в TinyML заключается в том, как взять относительно большую нейронную сеть, иногда порядка сотен мегабайт, и заставить ее работать на микроконтроллере с ограниченными ресурсами, сохраняя при этом минимальный бюджет мощности. С этой целью наиболее эффективным методом является квантование.

Эта статья даст базовое понимание квантования, что это такое, как оно используется и почему это важно.

Машинное обучение — это динамичная и мощная область компьютерных наук, которая проникла почти во все цифровые объекты, с которыми мы взаимодействуем, будь то социальные сети, наши мобильные телефоны, автомобили или даже бытовая техника. Тем не менее, еще есть много мест, куда машинное обучение хотело бы попасть, но ему трудно добраться. Это связано с тем, что многие современные модели машинного обучения требуют значительных вычислительных ресурсов и энергопотребления для выполнения логического вывода.

Потребность в высокопроизводительных вычислительных ресурсах привела к ограничению многих приложений машинного обучения облачными вычислениями, где легко доступны вычисления на уровне центра обработки данных. Чтобы позволить машинному обучению расширить свои возможности и открыть новую эру в данном направлении, мы должны найти способы упростить реализацию машинного обучения на небольших устройствах с более ограниченными ресурсами. Это стремление привело к созданию области, известной как Tiny Machine Learning (компактное машинное обучение) или TinyML (термин, зарегистрированный под торговой маркой TinyML Foundation, который стал синонимом технологии).

По словам исследователей из Технологического университета Суинберна, новый тип оптического нейроморфного процессора может работать более чем в 1000 раз быстрее, чем любой предыдущий тип процессора.