Центр ИИ Вышки помогает стране и Сберу развивать AI-технологии
Сбер оценил экономический эффект от сотрудничества с исследовательскими центрами в сфере искусственного интеллекта в 1,1 млрд рублей. Одним из партнеров Сбера с 2021 года является Центр ИИ Высшей школы экономики. Всего в рамках этого партнерства успешно реализовано 19 проектов.
Инвестиции Сбера в индустриальное партнерство с исследовательскими центрами искусственного интеллекта — Сколтехом, ВШЭ и МФТИ — составили 700 млн рублей за 2021–2023 годы. А достигнутый подтвержденный эффект для Сбера составляет 1,1 млрд рублей. До конца года Сбер ожидает увеличения эффекта по мере внедрения результатов. Об этом сообщил первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин в рамках Дня искусственного интеллекта на выставке-форуме «Россия».
Сбер и Вышка объединяют свои ресурсы и экспертизу для достижения общих целей в области ИИ. Центр ИИ НИУ ВШЭ не только внедряет новые технологии и решения на основе ИИ в различные бизнес-процессы партнера, но и способствует развитию инноваций и технологий в России.
В материале «Коммерсанта» об итогах сотрудничества Сбера с центрами ИИ отмечается, что результаты Центра ИИ НИУ ВШЭ не только применяются в решениях компании, но и уже внедрены в разработанный Сбером конструктор рекомендательных систем RePlay, который служит открытой библиотекой для разработчиков и исследователей. Это является важным шагом для дальнейшего развития этого AI-направления.
Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) — это тип машинного обучения, который используется для решения задач, требующих долгосрочного планирования и принятия решений на основе опыта взаимодействия со сложными стохастическими средами (в которых есть случайность и неопределенность. — Ред.).
Алексей Масютин, руководитель Центра ИИ НИУ ВШЭ, подчеркивает, что сотрудничество со Сбером включает в себя такие приоритетные направления в области ИИ, как работа с большими языковыми моделями, диффузионными моделями, оптимальным транспортом, а также с алгоритмами обучения с подкреплением. «За прошлый год для Сбера и компаний экосистемы мы реализовали 9 проектов, лучшие из них были отмечены на R&D-дне Сбера в декабре. Один из таких проектов 2023 года заключался в создании передовых RL-алгоритмов, которые позволили бы существенно повысить качество рекомендательных систем. Результаты уже внедрены и доступны как модуль в открытом фреймворке Сбера», — рассказал он.
Алгоритмы, разработанные учеными НИУ ВШЭ для Сбера, точнее предсказывают интересы пользователей, ориентируясь на кумулятивную полезность, а не на сиюминутные реакции. Применение обучения с подкреплением открывает новые возможности для изучения различных сценариев взаимодействия с клиентами, что изменит подходы к разработке индивидуальных предложений и маркетинговых стратегий.
Сергей Самсонов
Сергей Самсонов, научный сотрудник Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, поясняет, что методы на основе RL обладают улучшенной персонализацией. Они могут учитывать не только предпочтения пользователей, но и историю их взаимодействия с системой во времени, а также могут подстраивать под нее свои рекомендации. Кроме того, алгоритмы на основе обучения с подкреплением позволяют системе учитывать не только мгновенную реакцию пользователя на рекомендацию, но и долгосрочные последствия назначения той или иной рекомендации. Это позволяет строить более долгосрочные и таргетированные стратегии.
«В целом подход обучения с подкреплением позволяет более точно адаптироваться к потребностям пользователя, учитывать их изменяющиеся предпочтения и предлагать более релевантные рекомендации», — отмечает Сергей Самсонов.
Евгений Фролов
«Залогом успешности решения задачи по улучшению рекомендательных систем является наличие специальных знаний и опыта в предметной области, а также широкого кругозора в смежных научных дисциплинах, — говорит Евгений Фролов, старший научный сотрудник Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ. — В этом смысле наша команда занимает уникальное положение, поскольку объединяет специалистов высокого уровня, обладающих как фундаментальными знаниями в релевантных предметных областях, так и практическим опытом решениях задач, связанных с рекомендательными системами».
Вам также может быть интересно:
Быть, а не казаться: как вырастить из ИИ профессионала
Пока ученые спорят о пользе и вреде искусственного интеллекта, молодежь активно осваивает и интегрирует нейросети в свою жизнь, приспосабливая нашу реальность к новым условиям. О том, как дообучить LLM, чтобы они смогли служить полноценными ассистентами в профессиональной среде, обсудили в Вышке на воркшопе «Большие языковые модели в науке и в жизни».
«Нам нужно учиться общаться с сервисами искусственного интеллекта»
На платформе «Открытое образование» стартовал онлайн-курс «Что такое генеративный ИИ?», который поможет слушателям узнать больше о том, как правильно общаться с нейросетями, чтобы они лучше выполняли задачи. Как работает генеративный ИИ и как с его помощью создавать любой контент, рассказала эксперт Центра непрерывного образования, старший преподаватель департамента больших данных и информационного поиска ФКН Дарья Касьяненко.
«Специалист по Data Science» ВШЭ — первая программа переподготовки с аккредитацией Альянса в сфере ИИ
Согласно итогам экспертизы, программа Высшей школы экономики охватывает современные области анализа данных и машинного обучения и помогает нетехническим специалистам приобрести базовые знания в области больших данных и искусственного интеллекта. Это уже шестая образовательная программа факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, получившая престижную профессионально-общественную аккредитацию.
В Вышке стартует конкурс компетенций в области ИИ и машинного обучения
Дирекция программы развития НИУ ВШЭ объявляет о проведении конкурса компетенций в интересах развития исследований в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Заявки принимаются до 2 мая 2024 года.
Что мы знаем о мозге и его возможностях: рассказывают исследователи ВШЭ
Правда ли, что мозг — самый неизученный орган? Как нейротехнологии помогают в лечении сложных заболеваний? Может ли искусственный интеллект соревноваться с естественным? И куда пойти учиться, чтобы стать нейроученым? Эти и другие темы в новом выпуске рубрики «Разговор с экспертом» обсудили ученые из Высшей школы экономики — Ольга Драгой, Андрей Мячиков и Алексей Осадчий.
НИУ ВШЭ планирует до конца года обучить преподавателей работе с ИИ
Высшая школа экономики представила новый комплексный проект по повышению квалификации профессорско-преподавательского состава НИУ ВШЭ в области использования искусственного интеллекта. Входящий в него пакет программ направлен на обеспечение высокого уровня компетенций в области использования ИИ в образовании и исследованиях. Курсы бесплатны и предназначены для штатных преподавателей, а в дальнейшем — научных сотрудников и аспирантов московского кампуса НИУ ВШЭ.
«Нейросети показывают, какие качества действительно делают людей уникальными»
Онлайн-кампус НИУ ВШЭ запустил курс «Прикладные нейросети» на портале «Открытое образование». Теперь разобраться в том, как применять возможности искусственного интеллекта на практике, может любой желающий.
В Вышке наградят студентов, которые напишут диплом с помощью ИИ
Высшая школа экономики запустила конкурс решений, применяющих технологии искусственного интеллекта, при подготовке дипломов. Задача конкурса — оценить использование студентами инструментов на основе генеративных моделей в выпускных квалификационных работах (ВКР), защищаемых в 2024 году.
Определены победители финала НТО по профилю «Искусственный интеллект»
Названы победители и призеры Национальной технологической олимпиады (НТО) по профилю «Искусственный интеллект», который уже второй год оказывается самым популярным по количеству регистраций из 41 направления НТО. В этом сезоне участниками соревнований стали более 6300 человек из 84 регионов России, а также Казахстана, Молдовы и Узбекистана. В финал вышли 104 школьника из 28 регионов России. Среди субъектов РФ по числу финалистов лидируют Москва (26 человек), Санкт-Петербург (16 человек) и Новосибирская область (13 человек).
Производство будущего: Центр ИИ ВШЭ представил разработки в области контроля ручных операций
Исследователи Центра ИИ НИУ ВШЭ выстроили систему автоматизированного контроля ручных операций, которая находит применение в промышленном производстве. Система облегчает процессы наблюдения за объектами и действиями, а также позволяет контролировать качество их исполнения.