Проектирование медицинского ИИ, ориентированного на лечебное дело, в условиях экстремальных аппаратных ограничений
“The stone which the builders rejected, the same is become the head of the corner…” — Matthew 21:42 «Камень, который отвергли строители, тот самый сделался главою угла».От Матфея 21:42 ⚠️ Юридический дисклеймерВажно для читателей и регуляторов:Статус проекта: Описанная в статье система является исключительно личным pet-проектом (Proof of Concept) автора, созданным в научно-исследовательских и учебных целях. Проект развернут локально, не имеет публичного веб-интерфейса или API, не монетизируется и не распространяется.Медицинское регулирование:
«ИИ нельзя, у нас данные закрытые» — можно. Разбираю, как собрать ассистента в закрытом контуре
Почти в каждом проекте, где я помогал внедрять ИИ‑ассистента, был один и тот же момент. Бизнес горит идеей: разгрузить поддержку, автоматизировать вычитку и проверку документов, перестать сводить отчеты руками. А потом в разговор заходит безопасность — идея потухает на требовании «нашим данным нельзя наружу».Дальше обычно есть два стула. Либо проект хоронят целиком (значит, ИИ нам не подходит), либо линейные сотрудники втихую используют Чат ГПТ, и через полгода случайно выясняется, что куски договоров и персональные данные клиентов утекли на чужие серверы.
Почему мы месяц копаемся в данных, прежде чем подключить ИИ
В корпоративных ИИ-проектах мы всегда сначала приводим в порядок данные и только потом подключаем модель. Детерминированные правила у нас идут раньше ML. Порядок наработанный, одинаковый от проекта к проекту, и держимся мы за него даже тогда, когда заказчик хочет сразу «умную модель» и не понимает, зачем мы месяц возимся со справочниками.Меня зовут Алексей, моя команда делает прикладной ИИ для бизнеса. За этим порядком работ — опыт нескольких десятков проектов. Почти на каждом мы натыкались на одни и те же грабли в одном и том же месте: на входе, в данных.
Алиса AI уже способна решать экономические проблемы России лучше экспертов
Центр межотраслевой экспертизы «Третий Рим» представил доклад о построении новой модели российской экономики, обеспечивающей рост ВВП на 3% в год и подъем благосостояния в стране. Доклад был весьма положительно оценен многими экспертами, однако искусственный интеллект в лице нейросети Алиса AI считает, что «какой-то рост благосостояния возможен, но устойчивого и сбалансированного улучшения качества жизни … вряд ли получится». Алиса права.
Философский разбор идеи Software 3.0 Андрея Карпатого
Мне недавно попалась очень интересная беседа Кирилла Меньшова (Сбер), Дмитрия Иванова (Яндекс) и Никитой Соболевым (разработчик OpenSource) о перспективах задекларированной
Claude теперь может автоматически отвечать на письма по электронной почте и управлять Google‑диском
Как сообщили
Как мы сделали бота‑консультанта: нейросети и машинное обучение
Одно из важнейших направлений нашего бизнеса — разработка программ для автоматизации бизнес‑процессов, управления и учёта предприятий и организаций. А одна из наших главных обязанностей перед пользователями наших продуктов — предоставлять им техподдержку, отвечать на вопросы — как использовать наши продукты для различных бизнес‑процессов и в соответствии с текущим законодательством и нормативами. Для этого у нас есть сервис с базой знаний, называется ИТС
Почему Илону Маску не удается создать по-настоящему правдивую нейросеть?
Илон Маск как одержимый выпускает на рынок все новые модели своей нейронной сети Grok, и 12 августа уже стала доступной версия 4.6, но, хотя он постоянно подчеркивает, что его детище является максимально правдивым ИИ, правдивость ответов Grok в некоторых случаях не обеспечивает. Это не случайно – в модели содержится принципиальный дефект – она не владеет научными правилами отличия правды от лжи и заблуждений. Чтобы исправить этот дефект, к алгоритмам обучения SFT и RL следует добавить новый – НРД.
