Искусственный интеллект ии. Что должен знать каждый инженер о искусственном интеллекте? В бизнесе и торговле

С момента изобретения компьютеров, их способность выполнять различные задачи продолжают расти в геометрической прогрессии. Люди развивают мощность компьютерных систем, увеличивая выполнения задач и уменьшая размер компьютеров. Основной целью исследователей в области искусственного интеллекта - создание компьютеров или машин таких же разумных как человек.

Автором термина «искусственный интеллект» является Джон Маккарти, изобретатель языка Лисп, основоположник функционального программирования и лауреат премии Тьюринга за огромный вклад в области исследований искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект - это способ сделать компьютер, компьютер-контролируемого робота или программу способную также разумно мыслить как человек.

Исследования в области ИИ осуществляются путем изучения умственных способностей человека, а затем полученные результаты этого исследования используются как основа для разработки интеллектуальных программ и систем.

Философия ИИ

Во время эксплуатации мощных компьютерных систем, каждый задавался вопрос: «А может ли машина мыслить и вести себя также как человек? ».

Таким образом, развитие ИИ началось с намерения создать подобный интеллект в машинах, схожий с человеческим.

Основные цели ИИ

• Создание экспертных систем - систем, которые демонстрируют разумное поведение: учиться, показывать, объяснять и давать советы;
• Реализация человеческого интеллекта в машинах - создание машины, способную понимать, думать, учить и вести себя как человек.

Что способствует развитию ИИ?

Искусственный интеллект - наука и технология, основанная на таких дисциплинах, как информатика, биология, психология, лингвистика, математика, машиностроение. Одним из главных направлений искусственного интеллекта - разработка компьютерных функций, связанных с человеческим интеллектом, таких как: рассуждение, обучение и решение проблем.

Программа с ИИ и без ИИ

Программы с ИИ и без отличаются следующими свойствами:

Приложения с ИИ

ИИ стал доминирующим в различных областях, таких как:

Игры - ИИ играет решающую роль в играх связанных с стратегией таких как, шахматы, покер, крестики - нолики и т.д., где компьютер способен просчитывать большое количество всевозможных решений, основанных на эвристических знаниях.

Обработка естественного языка - это возможность общаться с компьютером, который понимает естественный язык, на котором говорят люди.

Распознавание речи - некоторые интеллектуальные системы способны слышать и понимать язык, на котором человек общается с ними. Они могут обрабатывать различные акценты, сленги и т.д.

Распознавание рукописного текста - программное обеспечение читает текст, написанный на бумаге с помощью ручки или на экране с помощью стилуса. Он может распознавать формы букв и преобразовать его в редактируемый текст.

Умные роботы - роботы способные выполнять задачи, поставленные человеком. Они имеют датчики, для обнаружения физических данных из реального мира, такие как свет, тепло, движение, звук, удар и давление. Они имеют высоко производительные процессоры, несколько датчиков и огромную память. Кроме того они способны обучаться на собственных ошибках и адаптироваться к новой среде.

История развития ИИ

Вот история развития ИИ в течение 20-го века

Искусственный интеллект - это способность цифрового компьютера или управляемого компьютером робота выполнять задачи, обычно связанные с разумными существами. Термин часто применяется к проекту развития систем, наделенных интеллектуальными процессами, характерными для человека, такими как способность рассуждать, обобщать или учиться на прошлом опыте. Кроме того, определение понятия ИИ (искусственный интеллект) сводится к описанию комплекса родственных технологий и процессов, таких как, например, машинное обучение, виртуальные агенты и экспертные системы. Говоря простыми словами, ИИ - это грубое отображение нейронов в мозге. Сигналы передаются от нейрона к нейрону и, наконец, выводятся - получается числовой, категориальный или генеративный результат. Это можно проиллюстрировать на таком примере. если система делает снимок кошки и обучена распознавать, кошка это или нет, первый слой может идентифицировать общие градиенты, которые определяют общую форму кошки. Следующий слой может идентифицировать более крупные объекты, такие как уши и рот. Третий слой определяет более мелкие объекты (например, усы). Наконец, основываясь на этой информации, программа выведет «да» или «нет», чтобы сказать, является ли это кошкой или нет. Программисту не нужно «говорить» нейронам, что это те функции, которые они должны искать. ИИ изучил их сам по себе, тренируясь на многих изображениях (как с кошками, так и без кошек).

Что такое искусственный интеллект?

Описание искусственного нейрона

Искусственный нейрон - это математическая функция, задуманная как модель биологических нейронов, нейронной сети. Искусственные нейроны - элементарные единицы в искусственных нейросетях. Искусственный нейрон получает один или несколько входов и суммирует их, чтобы произвести выход или активацию, представляющую потенциал действия нейрона, который передается вдоль его аксона. Обычно каждый вход анализируется отдельно, и сумма передается через нелинейную функцию, известную как функция активации, или передаточная функция.

Когда началось исследование ИИ?

В 1935 году британский исследователь А.М. Тьюринг описал абстрактную вычислительную машину, которая состоит из безграничной памяти и сканера, перемещающегося вперед и назад по памяти, символ за символом. Сканер считывает то, что он находит, записывая дальнейшие символы. Действия сканера диктуются программой инструкций, которая также хранится в памяти в виде символов. Самая ранняя успешная программа ИИ была написана в 1951 году Кристофером Стрейчи. В 1952 году эта программа могла играть с человеком в шашки, удивляя всех своими способностями предсказывать ходы. В 1953 году Тьюринг опубликовал классическую раннюю статью о шахматном программировании.

Отличие искусственного интеллекта от естественного

Интеллект можно определить как общую умственную способность к рассуждению, решению проблем и обучению. В силу своей общей природы интеллект интегрирует когнитивные функции, такие как восприятие, внимание, память, язык или планирование. естественный интеллект отличает осознанное отношение к миру. Мышление человека всегда эмоционально окрашено, и его нельзя отделить от телесности. Кроме того, человек - существо социальное, поэтому на мышление всегда влияет социум. ИИ не имеет отношения к эмоциональной сфере и социально не ориентирован.

Как сравнить человеческий и компьютерный интеллекты?

Сравнить мышление человека с искусственным интеллектом можно исходя из нескольких общих параметров организации мозга и машины. Деятельность компьютера, как и мозга, включает четыре этапа: кодирование, хранение, анализ данных и выдачу результата. Кроме того, мозг человека и ИИ могут самообучаться в зависимости от данных, полученных из окружающей среды. Также человеческий мозг и машинный интеллект решают проблемы (или задачи), используя определенные алгоритмы.

У компьютерных программ есть IQ?

Нет. Показатель IQ связан с развитием интеллекта человека в зависимости от возраста. ИИ в чем-то превышает некоторые человеческие способности, например может удерживать в памяти огромное количество цифр, но это не имеет отношения к IQ.

Что такое тест Тьюринга?

Символьный подход

Символьный подход к ИИ - совокупность всех методов исследования искусственного интеллекта, основанных на высокоуровневых символических (читаемых человеком) представлениях о задачах, логике и поиске. Символьный подход широко применялся в исследованиях ИИ в 1950–80-х годах. Одной из популярных форм символьного подхода являются экспертные системы, использующие сочетание определенных правил производства. Производственные правила связывают символы в логические связи, которые подобны алгоритму If-Then. Экспертная система обрабатывает правила, чтобы сделать выводы и определить, какая дополнительная информация ей нужна, то есть какие вопросы задавать, используя удобочитаемые символы.

Логический подход

Термин «логический подход» предполагает апеллирование к логике, размышлениям, решению задач с помощью логических шагов. Логики еще в XIX веке разработали точные обозначения для всех видов объектов в мире и отношений между ними. К 1965 году существовали программы, которые могли решить любую логическую задачу (пик популярности данного подхода пришелся на конец 1950–70-х годов). Сторонники логического подхода в рамках логического искусственного интеллекта надеялись выстроить на таких программах (в частности, записанных на языке Prolog) интеллектуальные системы. Однако у такого подхода два ограничения. Во-первых, нелегко взять неформальное знание и изложить его в формальных терминах, которые требуются для обработки ИИ. Во-вторых, есть большая разница между решением проблемы в теории и ее решением на практике. Даже проблемы с несколькими сотнями фактов могут исчерпать вычислительные ресурсы любого компьютера, если у него нет каких-либо указаний относительно того, какие рассуждения надо использовать в первую очередь.

Агентно-ориентированный подход

Агент - это то, что действует (от лат. agere, «делать»). Конечно, все компьютерные программы что-то делают, но ожидается, что компьютерные агенты будут делать больше: работать автономно, воспринимать сигналы окружающей среды (с помощью специальных датчиков), адаптироваться к изменениям, создавать цели и выполнять их. Рациональный агент - это тот, кто действует так, чтобы достичь наилучшего ожидаемого результата.

Гибридный подход

Предполагается, что этот подход, который стал популярным в конце 80-х, работает наиболее эффективно, так как представляет собой сочетание символьных и нейронных моделей. Гибридный подход увеличивает когнитивные и вычислительные возможности машины.

Рынок технологий искусственного интеллекта

Ожидается, что рынок к 2025 году вырастет до 190,61 млрд долларов, при ежегодном темпе прироста - 36,62%. На рост рынка влияют такие факторы, как внедрение облачных приложений и сервисов, появление больших массивов данных и активный спрос на интеллектуальных виртуальных помощников. Однако экспертов, разрабатывающих и внедряющих технологии ИИ, пока немного, и это сдерживает рост рынка. Системам, созданным на основе ИИ, необходима интеграция и техническая поддержка при обслуживании.

Процессоры для ИИ

В России

В конце 2018 года в России запустили серию серверов «Эльбрус-804», показывающих высокую производительность. Каждый из компьютеров оснащен четырьмя восьмиядерными процессорами. С помощью данных устройств можно выстроить вычислительные кластеры, они позволяют работать с приложениями и базами данных.

Мировой рынок

Драйверами и лидерами рынка являются две корпорации - Intel и AMD, производители самых мощных процессоров. Intel традиционно концентрируется на выпуске машин с более высокой тактовой частотой, AMD ориентирована на постоянное увеличение числа ядер и обеспечение многопоточной производительности.

Национальная концепция развития

Национальные стратегии развития ИИ уже утвердили три десятка стран. В октябре 2019 года проект Национальной стратегии развития ИИ должен быть принят в России. Предполагается, что в Москве будет введен правовой режим, облегчающий разработку и внедрение технологий ИИ.

Исследования в сфере ИИ

Вопросы, что такое искусственный интеллект и как он работает, волнуют ученых разных стран уже не одно десятилетие. Госбюджет США ежегодно направляет 200 млн долларов на исследования. В России за 10 лет - с 2007-го по 2017-й - было выделено около 23 млрд рублей. Разделы по поддержке исследований в сфере ИИ станут важной частью концепции национальной стратегии. В скором времени в России откроются новые научные центры, а также будет продолжена разработка инновационного ПО для ИИ.

Стандартизация в области ИИ

Нормы и правила в области ИИ в России находятся в процессе постоянной доработки. Предполагается, что в конце 2019 - начале 2020 года будут утверждены национальные стандарты, которые сейчас разрабатывают лидеры рынка. Параллельно формируется План национальной стандартизации на 2020 год и далее. В мире работает стандарт «Искусственный интеллект. Концепция и терминология», и в 2019 году эксперты начали разрабатывать его русифицированную версию. Документ должен быть утвержден в 2021 году.

Влияние искусственного интеллекта

Внедрение ИИ неразрывно связано с научно-техническим прогрессом, и сферы применения расширяются с каждым годом. Мы сталкиваемся с этим каждый день в жизни, когда крупная розничная сеть в интернете рекомендует нам какой-то товар или, только открыв компьютер, мы видим рекламу фильма, который как раз хотели посмотреть. Эти рекомендации основаны на алгоритмах, анализирующих то, что купил или смотрел потребитель. За этими алгоритмами стоит искусственный интеллект.

Риск для развития человеческой цивилизации - есть ли он?

На экономику и бизнес

Проникновение технологии ИИ во все сферы экономики увеличит к 2030 году объем глобального рынка услуг и товаров на 15,7 трлн долларов. США и Китай пока лидеры с точки зрения всевозможных проектов в сфере ИИ. Развитые страны - Германия, Япония, Канада, Сингапур - также стремятся реализовать все возможности. Многие страны, экономика которых растет умеренными темпами, такие как Италия, Индия, Малайзия, развивают сильные стороны в конкретных областях применения ИИ.

На рынок труда

Глобальное влияние ИИ на рынок труда будет идти по двум сценариям. Во-первых, распространение некоторых технологий будет приводить к увольнению большого количества людей, так как выполнение многих задач возьмут на себя компьютеры. Во-вторых, в связи с развитием технического прогресса специалисты в сфере ИИ будут очень востребованы во многих отраслях.

Предвзятость ИИ

Предвзятость системы ИИ, вероятно, станет все более распространенной проблемой, поскольку искусственный интеллект выходит из лабораторий в реальный мир. Исследователи опасаются, что без надлежащей подготовки по оценке данных и выявлению потенциала предвзятости в данных уязвимые группы общества могут пострадать или их права будут ущемлены. До сих пор у исследователей нет данных, не будут ли угрожать человечеству системы, построенные на основе машинного обучения.

Сферы применения

Искусственный интеллект и его области применения претерпевают трансформацию. Определение Weak AI («слабый ИИ») используется, когда речь идет о реализации узких задач в медицинской диагностике, электронных торговых платформах, управлении роботами. Тогда как Strong AI («сильный ИИ») исследователи определяют как интеллект, перед которым ставятся глобальные задачи, как если бы их ставили перед человеком.

Использование в целях обороны и в военном деле

В образовании

Многие школы включают в образовательный курс информатики ознакомительные уроки по ИИ, а университеты широко применяют технологии больших данных. Некоторые программы контролируют поведение учащихся, оценивают тесты и эссе, распознают ошибки в произношении слов и предлагают варианты исправления.

Также существуют онлайн-курсы по искусственному интеллекту. Например, у образовательного портала .

В бизнесе и торговле

В ближайшие пять лет у ведущих ретейлеров появятся мобильные приложения, которые будут работать с цифровыми помощниками, такими как Siri, чтобы упростить процесс совершения покупок. ИИ позволяет зарабатывать огромные суммы в интернете. Один из примеров - Amazon, который постоянно анализирует потребительское поведение и совершенствует алгоритмы.

Где можно учиться по теме #искусственный интеллект

В электроэнергетике

ИИ помогает прогнозировать генерацию и спрос на энергоресурсы, снижать потери, предотвращает кражи ресурсов. В электроэнергетике использование ИИ при анализе статистических данных помогает выбрать наиболее выгодного поставщика или автоматизировать обслуживание клиентов.

В производственной сфере

Согласно опросу McKinsey, проведенному среди 1300 руководителей, 20% предприятий уже применяют ИИ. Недавно компания «Моссельпром» внедрила ИИ у себя на производстве в цеху упаковки. Используется способность ИИ к распознаванию изображения. Камера фиксирует все действия работника, сканируя штрих-код, нанесенный на одежду, и отправляет данные в компьютер. Количество совершенных операций напрямую влияет на оплату труда сотрудника.

В пивоварении

В банковской сфере

Потребность в надежной обработке данных, развитие мобильных технологий, доступность информации и распространение программного обеспечения с открытым исходным кодом делают ИИ востребованной технологией в банковском секторе. Все больше банков привлекают заемные средства с помощью компаний-разработчиков мобильных приложений. Новые технологии улучшают обслуживание клиентов, и, как предсказывают аналитики, уже через пять лет ИИ в банках будет принимать большинство решений самостоятельно.

На транспорте

Развитие технологий ИИ - драйвер транспортной отрасли. Мониторинг состояния дорог, обнаружение пешеходов или объектов в неположенных местах, автономное вождение, облачные сервисы в автомобилестроении - лишь немногие примеры применения ИИ на транспорте.

В логистике

Возможности ИИ позволяют компаниям более эффективно прогнозировать спрос и выстраивать цепи поставок с минимальными затратами. ИИ помогает сократить количество используемых транспортных средств, необходимых для перевозки, оптимизировать время доставки, снизить эксплуатационные расходы транспорта и складских помещений.

На рынке предметов и услуг роскоши

Люксовые бренды также обратились к цифровым технологиям, чтобы анализировать потребности клиентов. Одна из задач, которая ставится перед разработчиками в этом сегменте, - управление эмоциями клиентов и влияние на них. Dior уже адаптирует ИИ для управления взаимодействием клиента и бренда с помощью чат-ботов. Люксовые бренды будут конкурировать в будущем, и решающим будет уровень персонализации, которого они смогут достичь с помощью ИИ.

В госуправлении

Государственные аппараты многих стран пока не готовы к вызовам, которые спрятаны в технологиях ИИ. Согласно прогнозам экспертов, многие из существующих правительственных структур и процессов, которые развивались в течение последних нескольких столетий, вероятно, станут неактуальными в ближайшем будущем.

В криминалистике

В судебной системе

Разработки в области искусственного интеллекта помогут кардинально изменить судебную систему, сделать ее более справедливой и свободной от коррупции. Одними из первых ИИ в судебной системе стал применять Китай. Можно предположить, что роботы-судьи со временем смогут оперировать большими данными из хранилищ государственных служб. Машинный интеллект анализирует огромное количество данных, и он не испытывает эмоции, как судья-человек. ИИ может оказать огромное влияние на обработку информации и сбор статистики, а также прогнозировать возможные правонарушения исходя из анализа данных.

В спорте

Применение ИИ в спорте стало обычным явлением в последние годы. Спортивные команды (бейсбол, футбол и т.д.) анализируют индивидуальные данные о производительности игроков, учитывая разные факторы при подборе. ИИ может предсказать будущий потенциал игроков, анализируя технику игры, физическое состояние и другие данные, а также оценить их рыночную стоимость.

В медицине здравоохранении

Эта сфера применения стремительно развивается. ИИ используется в диагностике заболеваний, клинических исследованиях, при разработке лекарств и при создании медицинских страховок. Кроме того, сейчас наблюдается бум инвестирования в многочисленные медицинские приложения и устройства.

Анализ поведения граждан

В развитии культуры

Алгоритмы ИИ начинают генерировать художественные произведения, которые сложно отличить от созданных человеком. ИИ предлагает людям творческих профессий множество инструментов для воплощения замыслов. Именно сейчас меняется понимание роли художника в широком смысле, так как ИИ дает массу новых методов, но и ставит перед человечеством много новых вопросов.

Живопись

Искусство издавна считалось исключительной сферой человеческого творчества. Но оказалось, что машины могут сделать гораздо больше в творческой сфере, чем люди могут себе представить. В октябре 2018 года Christie’s продал первую картину, созданную ИИ, за 432 500 долларов. Использовался алгоритм генеративной состязательной сети, который анализировал 15 000 портретов, созданных между XV и XX веком.

Музыка

Разработано несколько музыкальных программ, которые используют ИИ для создания музыки. Как и в других областях, ИИ в этом случае также имитирует умственную задачу. Заметной особенностью является способность алгоритма ИИ учиться на основе полученной информации, такой как технология компьютерного сопровождения, которая способна слушать и следовать за человеком-исполнителем. ИИ также управляет так называемой интерактивной композиционной технологией, в которой компьютер сочиняет музыку в ответ на выступление живого музыканта. В начале 2019 года Warner Music заключила первый в истории контракт с исполнителем - алгоритмом Endel. По условиям контракта, в течение года нейросеть Endel выпустит 20 уникальных альбомов.

Фотография

ИИ быстро меняет наше представление о фотографии. Всего через пару лет большинство достижений в этой сфере будут ориентированы на ИИ, а не на оптику или сенсоры, как раньше. Прогресс в технологии фотографии впервые не будет связан с физикой и создаст совершенно новый способ фотомышления. Уже сейчас нейросеть распознает малейшие изменения при моделировании лиц в фоторедакторах.

Видео: замена лиц

В 2015 году Facebook начала тестировать на сайте технологию DeepFace. В 2017 Reddit-юзер DeepFakes придумал алгоритм, позволяющий создавать реалистичные видео с заменой лица, используя нейросети и машинное обучение.

СМИ и литература

В 2016 году ИИ Google, проанализировав 11 тысяч неизданных книг, начал писать свои первые литературные произведения. Исследователи Facebook AI Research в 2017 году придумали систему нейросетей, которая умеет писать стихи на любую тему. В ноябре 2015 года направление подготовки автоматических текстов открыла российская компания «Яндекс».

Игры го, покер, шахматы

Распознавание лиц

Технология распознавания лиц применяется как для фото-, так и видеопотоков. Нейронные сети выстраивают векторный, или «цифровой», шаблон лица, далее происходит сравнение этих шаблонов внутри системы. Она находит опорные точки на лице, которые определяют индивидуальные характеристики. Алгоритм вычисления характеристик различен для каждой из систем и является главным секретом разработчиков.

Для дальнейшего развития и применения ИИ необходимо обучать прежде всего человека

Сергей Ширкин

Декан факультета Искусственного интеллекта

Технологии искусственного интеллекта в таком виде, в каком они применяются сейчас, существуют около 5–10 лет, но для того, чтобы их применить, как это ни странно, требуется большое количество людей. Соответственно, основные расходы в сфере искусственного интеллекта - это расходы на специалистов. Тем более что почти все базовые технологии искусственного интеллекта (библиотеки, фреймворки, алгоритмы) бесплатны и находятся в открытом доступе. Одно время найти специалистов по машинному обучению было практически невозможным делом. Но сейчас, во многом благодаря развитию MOOC (англ. Massive Open Online Course, массовый открытый онлайн-курс) их становится больше. Высшие образовательные учреждения тоже поставляют специалистов, но и им часто приходится доучиваться на онлайн-курсах.

Сейчас искусственный интеллект вполне может распознать, что человек задумал сменить работу, и может предложить ему соответствующие онлайн-курсы, многие из которых можно проходить, имея в наличии лишь смартфон. А это означает, что заниматься можно даже находясь в пути - например, по дороге на работу. Одним из первых таких проектов был онлайн-ресурс Coursera, но позже появилось много подобных образовательных проектов, каждый из которых занимает определенную нишу в онлайн-образовании.

Нужно понимать, что ИИ, как и любая программа, - это прежде всего код, то есть определенным образом оформленный текст. Этот код нуждается в развитии, обслуживании и совершенствовании. К сожалению, само собой это не происходит, без программиста код не может «ожить». Поэтому все страхи о всемогуществе ИИ не имеют оснований. Программы создаются под строго определенные задачи, они не обладают чувствами и устремлениями подобно человеку, они не совершают действий, которые в них не заложил программист.

Можно сказать, что в наше время ИИ обладает лишь отдельными навыками человека, хотя и может в быстроте их применения опережать среднестатистического человека. Правда, на выработку каждого такого навыка тратятся многочасовые усилия тысяч программистов. Самое большое, на что пока способен ИИ - автоматизировать некоторые физические и умственные операции, освобождая тем самым людей от рутины.

Несет ли применение ИИ какие-то риски? Скорее сейчас существует риск не разглядеть возможность применения технологий искусственного интеллекта. Многие компании осознают это и пытаются развиваться сразу в нескольких направлениях в расчете на то, что какое-то из них может «выстрелить». Показателен пример интернет-магазинов: сейчас на плаву остались только те, кто осознал необходимость применения ИИ, когда это еще не было в тренде, хотя вполне можно было «сэкономить» и не приглашать непонятно зачем нужных математиков-программистов.

Перспектива развития искусственного интеллекта

Компьютеры теперь могут делать многое из того, что раньше могли делать только люди: играть в шахматы, распознавать буквы алфавита, проверять орфографию, грамматику, распознавать лица, диктовать, говорить, выигрывать игровые шоу и многое другое. Но скептики упорствуют. Как только удается автоматизировать очередную человеческую способность, скептики говорят, что это лишь еще одна компьютерная программа, а не пример самообучающегося ИИ. Технологии ИИ только находят широкое применение и имеют огромный потенциал роста во всех сферах. Со временем человечество будет создавать все более мощные компьютеры, которые будут все более совершенствоваться в развитии ИИ.

Является ли целью ИИ поместить человеческий разум в компьютер?

Существует только приблизительное понимание того, как работает человеческий мозг. Пока далеко не все свойства разума возможно имитировать с помощью ИИ.

Сможет ли ИИ достичь человеческого уровня интеллекта?

Ученые стремятся к тому, чтобы ИИ мог решать еще больше разнообразных задач. Но о достижении уровня человеческого интеллекта говорить преждевременно, так как мышление не сводится только к одним алгоритмам.

Когда искусственный интеллект сможет достичь уровня человеческого мышления?

На данном этапе накопления и анализа информации, который сейчас достигнут человечеством, ИИ далек от человеческого мышления. Однако в будущем могут возникнуть прорывные идеи, которые повлияют на резкий скачок в развитии ИИ.

Может ли компьютер стать интеллектуальной машиной?

Часть любой сложной машины - это компьютерная система, и тут возможно говорить только об интеллектуальных компьютерных системах. Сам компьютер не обладает интеллектом.

Есть ли связь между скоростью и развитием интеллекта у компьютеров?

Нет, скорость отвечает только за некоторые свойства интеллекта. Самой по себе скорости обработки и анализа информации недостаточно, чтобы появился интеллект.

Возможно ли создать детскую машину, которая могла бы развиваться с помощью чтения и самообучения?

Это обсуждается исследователями уже почти сто лет. Вероятно, идея когда-нибудь будет реализована. На сегодня программы ИИ не обрабатывают и не используют столько информации, сколько могут делать дети.

Как связаны с ИИ теория вычислимости и вычислительная сложность?

Теория вычислительной сложности фокусируется на классификации вычислительных задач в соответствии с присущей им сложностью и связывании этих классов друг с другом. Вычислительная задача - это задача, решаемая компьютером. Задача вычисления разрешима механическим применением математических шагов, таких как алгоритм.

Заключение

Искусственный интеллект уже оказал огромное влияние на развитие нашего мира, что было невозможно предсказать еще столетие назад. «Умные» телефонные сети маршрутизируют звонки более эффективно, чем любой человек-оператор. Автомобили строятся на беспилотных заводах автоматизированными роботами. Искусственный интеллект интегрируется в самые обычные бытовые предметы, например в пылесос. Механизмы ИИ до конца не изучены, но эксперты прогнозируют, что развитие ИИ еще более приблизится к развитию человеческого мозга уже в ближайшие годы.

Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) - наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.

Что такое искусственный интеллект

• (J. McCarthy) ИИ разрабатывает машины, которым присуще разумное поведение
• (Britannica) ИИ - способность цифровых компьютеров решать задачи, которые обычно ассоциируются с высоко интеллектуальными возможностями человека
• (Файгенбаум) ИИ - разрабатывает интеллектуальные компьютерные системы обладающие возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом: понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т. д.
• (Elaine Rich) ИИ - наука о том, как научить компьютеры делать что-то, в чем на данный момент человек успешнее

Интеллект (от лат. intellectus - ощущение, восприятие, разумение, понимание, понятие, рассудок), или ум - качество психики, состоящее из способности приспосабливаться к новым ситуациям, способности к обучению и запоминанию на основе опыта, пониманию и применению абстрактных концепций и использованию своих знаний для управления окружающей средой. Интеллект - это общая способность к познанию и решению трудностей, которая объединяет все познавательные способности человека: ощущение, восприятие, память, представление, мышление, воображение.

В начале 1980-х гг. ученые в области теории вычислений Барр и Файгенбаум предложили следующее определение искусственного интеллекта (ИИ):

Позже к ИИ стали относить ряд алгоритмов и программных систем, отличительным свойством которых является то, что они могут решать некоторые задачи так, как это делал бы размышляющий над их решением человек.

Основные свойства ИИ - это понимание языка, обучение и способность мыслить и, что немаловажно, действовать.

ИИ – комплекс родственных технологий и процессов, развивающихся качественно и стремительно, например:

• обработка текста на естественном языке
• экспертные системы
• виртуальные агенты (чат-боты и виртуальные помощники)
• системы рекомендаций.

Методы ИИ: NLP, CV, Data Science

Естественный язык (NLP) Речевые технологии

• тексты: распознают, автоматически переводят
• речь: распознают, генерируют

• находят, отслеживают, классифицируют, идентифицируют объекты
• извлекают данные из изображений
• анализируют полученную информацию

Применяется для

• распознавания объектов
• описания содержания изображений и видео
• распознавания жестов и рукописного ввода
• интеллектуальной обработки изображений

• извлекают знания
• находят закономерности в данных
• прогнозируют

Используют методы

• Статистики
• Эконометрики
• Машинного обучения , Deep learning

Национальная стратегия развития искусственного интеллекта

• Основная статья: Национальная стратегия развития искусственного интеллекта

Исследования в сфере ИИ

• Основная статья: Исследования в сфере искусственного интеллекта

Стандартизация в области ИИ

Стандарты в области искусственного интеллекта в здравоохранении

2019

3 главных тренда искусственного интеллекта за 4 минуты

Росстандарт утвердил первые стандарты в области ИИ

Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии (Росстандарт) утвердило в декабре 2019 года первые национальные стандарты в области искусственного интеллекта – ГОСТ Р 58776-2019 «Средства мониторинга поведения и прогнозирования намерений людей. Термины и определения» и ГОСТ Р 58777-2019 «Воздушный транспорт. Аэропорты. Технические средства досмотра. Методика определения показателей качества распознавания незаконных вложений по теневым рентгеновским изображениям».

Стандарт призван обеспечить эффективную коммуникацию интеллектуальных робототехнических систем (в том числе беспилотных транспортных средств) с человеком. Взаимодействие интеллектуальных систем заключается в прогнозировании намерений друг друга и определении дальнейших действий на базе этого прогноза. Прогноз поведения также может использоваться для выявления людей с преступными намерениями.

Второй принятый стандарт, ГОСТ Р 58777-2019, устанавливает единые требования к системам и алгоритмам распознавания незаконного содержимого багажа и ручной клади по рентгеновским изображениям. Стандарт также повысит достоверность результатов испытаний систем и алгоритмов.

Терминологический стандарт «Artificial intelligence. Concepts and terminology» является основополагающим для всего семейства международных нормативно-технических документов в области искусственного интеллекта. Кроме терминов и определений, данный документ содержит концептуальные подходы и принципы построения систем с элементами , описание взаимосвязи AI с другими сквозными технологиями, а также базовые принципы и рамочные подходы к нормативно-техническому регулированию искусственного интеллекта.

По итогам заседания профильного подкомитета ISO/IEC в Дублине эксперты ISO/IEC поддержали предложение делегации из России о синхронной разработке терминологического стандарта в сфере AI не только на английском, но и на русском языке. Ожидается, что документ будет утвержден в начале 2021 года.

В ходе заседания эксперты ISO/IEC также поддержали разработку проекта международного документа Information Technology - Artificial Intelligence (AI) - Overview of Computational Approaches for AI Systems, в котором Россия выступает в качестве соредактора. Документ предоставляет обзор современного состояния систем искусственного интеллекта, описывая основные характеристики систем, алгоритмы и подходы, а также примеры специализированных приложений в области AI. Разработкой этого проекта документа займется специально созданная в рамках подкомитета рабочая группа 5 «Вычислительные подходы и вычислительные характеристики систем Искусственного интеллекта» (SC 42 Working Group 5 «Computational approaches and computational characteristics of AI systems»).

Технологии искусственного интеллекта широко востребованы в самых разных отраслях цифровой экономики . Среди основных факторов, сдерживающих их полномасштабное практическое использование, - неразвитость нормативной базы. При этом именно проработанная нормативно-техническая база обеспечивает заданное качество применения технологии и соответствующий экономический эффект.

По направлению искусственный интеллект ТК «Кибер-физические системы» на базе РВК ведет разработку ряда национальных стандартов, утверждение которых запланировано на конец 2019 – начало 2020 года. Кроме того, совместно с рыночными игроками идет работа по формированию Плана национальной стандартизации (ПНС) на 2020 год и далее. ТК «Кибер-физические системы» открыт для предложений по разработке документов со стороны заинтересованных организаций.

2018: Разработка стандартов в области квантовых коммуникаций, ИИ и умного города

Технический комитет «Кибер-физические системы» на базе РВК совместно с Региональным инжиниринговым центром «СэйфНет» 6 декабря 2018 года начали разработку комплекса стандартов для рынков Национальной технологической инициативы (НТИ) и цифровой экономики . К марту 2019 года планируется разработать документы технической стандартизации в области квантовых коммуникаций , и , сообщили в РВК. Подробнее .

Влияние искусственного интеллекта

Риск для развития человеческой цивилизации

Влияние на экономику и бизнес

• Влияние технологий искусственного интеллекта на экономику и бизнес

Влияние на рынок труда

Предвзятость искусственного интеллекта

В основе всего того, что является практикой ИИ (машинный перевод, распознавание речи, обработка текстов на естественных языках, компьютерное зрение , автоматизация вождения автомобилей и многое другое) лежит глубинное обучение. Это подмножество машинного обучения , отличающееся использованием моделей нейронных сетей , о которых можно сказать, что они имитируют работу мозга, поэтому их с натяжкой можно отнести к ИИ. Любая модель нейронной сети обучается на больших наборах данных , таким образом, она обретает некоторые «навыки», но то, как она ими пользуется - для создателей остается не ясным, что в конечном счете становится одной из важнейших проблем для многих приложений глубинного обучения. Причина в том, что такая модель работает с образами формально, без какого-либо понимания того, что она делает. Является ли такая система ИИ и можно ли доверять системам, построенным на основе машинного обучения? Значение ответа на последний вопрос выходит за пределы научных лабораторий. Поэтому заметно обострилось внимание средств массовой информации к явлению, получившему название AI bias. Его можно перевести как «необъективность ИИ» или «пристрастность ИИ». Подробнее .

Рынок технологий искусственного интеллекта

Рынок ИИ в России

Мировой рынок ИИ

Сферы применения ИИ

Сферы применения ИИ достаточно широки и охватывают как привычные слуху технологии, так и появляющиеся новые направления, далекие от массового применения, иначе говоря, это весь спектр решений, от пылесосов до космических станций. Можно разделить все их разнообразие по критерию ключевых точек развития.

ИИ - это не монолитная предметная область. Более того, некоторые технологические направления ИИ фигурируют как новые подотрасли экономики и обособленные сущности, одновременно обслуживая большинство сфер в экономике.

Развитие применения использования ИИ ведет к адаптации технологий в классических отраслях экономики по всей цепочке создания ценности и преобразует их, приводя к алгоритмизированию практически всего функционала, от логистики до управления компанией.

Использование ИИ в целях обороны и в военном деле

Использование в образовании

Использование ИИ в бизнесе

ИИ в борьбе с мошенничеством

11 июля 2019 года стало известно о том, что всего через два года искусственный интеллект и машинное обучение будут использоваться для противодействия мошенничеству в три раза чаще, чем на июль 2019 года. Такие данные были получены в ходе совместного исследования компании SAS и Ассоциации сертифицированных специалистов по расследованию хищений и мошенничества (Association of Certified Fraud Examiners, ACFE). На июль 2019 года такие антифрод -инструменты уже используют в 13% организаций, принявших участие в опросе, и в еще 25% заявили, что планируют их внедрить в течение ближайшего года-двух. Подробнее .

ИИ в электроэнергетики

• На уровне проектирования: улучшенное прогнозирование генерации и спроса на энергоресурсы, оценка надежности энергогенерирующего оборудования, автоматизация повышения генерации при скачке спроса.
• На уровне производства: оптимизация профилактического обслуживания оборудования, повышение эффективности генерации, снижение потерь, предотвращение краж энергоресурсов.
• На уровне продвижения: оптимизация ценообразования в зависимости от времени дня и динамическая тарификация.
• На уровне предоставления обслуживания: автоматический выбор наиболее выгодного поставщика, подробная статистика потребления, автоматизированное обслуживание клиентов, оптимизация энергопотребления с учетом привычек и поведения клиента.

ИИ в производственной сфере

• На уровне проектирования: повышение эффективности разработки новых продуктов, автоматизированная оценка поставщиков и анализ требований к запчастям и деталям.
• На уровне производства: совершенствование процесса исполнения задач, автоматизация сборочных линий, снижение количества ошибок, уменьшение сроков доставки сырья.
• На уровне продвижения: прогнозирование объемов предоставления услуг поддержки и обслуживания, управление ценообразованием.
• На уровне предоставления обслуживания: улучшение планирования маршрутов парка транспортных средств, спроса на ресурсы автопарка, повышение качества подготовки сервисных инженеров.

ИИ в банках

ИИ на транспорте

• Автоиндустрия на пороге революции: 5 вызовов эры беспилотного вождения

ИИ в логистике

ИИ в судебной системе

Разработки в области искусственного интеллекта помогут кардинально изменить судебную систему, сделать ее более справедливой и свободной от коррупционных схем. Такое мнение высказал летом 2017 года доктор технических наук, технический консультант Artezio Владимир Крылов.

Ученый считает, что уже существующие сейчас решения в области AI можно успешно применять в разных сферах экономики и общественной жизни. Эксперт указывает, что AI успешно применяется в медицине, однако в будущем способен полностью изменить и судебную систему.

«Ежедневно просматривая новостные сообщения о разработках в области ИИ только поражаешься неисчерпаемости фантазии и плодотворности исследователей и разработчиков в этой области. Сообщения о научных исследований постоянно чередуются с публикациями о новых продуктах, врывающихся на рынок и сообщениями об удивительных результатах, полученных с помощью применения ИИ в различных областях. Если же говорить об ожидаемых событиях, сопровождаемых заметным хайпом в СМИ, в котором ИИ станет снова героем новостей, то я, наверное, не рискну делать технологических прогнозов. Могу предположить, что ближайшим событием станет появление где-то предельно компетентного суда в форме искусственного интеллекта, справедливого и неподкупного. Случится это, видимо, в 2020-2025 году. И процессы, которые пройдут в этом суде приведут к неожиданным рефлексиям и стремлению многих людей передать ИИ большинство процессов управления человеческим обществом».

Использование искусственного интеллекта в судебной системе ученый признает «логичным шагом» по развитию законодательного равенства и справедливости. Машинный разум не подвержен коррупции и эмоциям, может четко придерживаться законодательных рамок и выносить решения с учетом многих факторов, включая данные, которые характеризуют участников спора. По аналогии с медицинской сферой, роботы -судьи могут оперировать большими данными из хранилищ государственных служб. Можно предположить, что машинный интеллект сможет быстро обрабатывать данные и учитывать значительно больше факторов, чем судья-человек.

Эксперты-психологи, впрочем, считают, что отсутствие эмоциональной составляющей при рассмотрении судебных дел негативно скажется на качестве решения. Вердикт машинного суда может оказаться слишком прямолинейным, не учитывающим важность чувств и настроения людей.

Музыка

Живопись

В 2015 году команда Google тестировала нейронные сети на предмет возможности самостоятельно создавать изображения. Тогда искусственный интеллект обучали на примере большого количества различных картинок. Однако, когда машину «попросили» самостоятельно что-нибудь изобразить, то оказалось, что она интерпретирует окружающий нас мир несколько странно. Например, на задачу нарисовать гантели, разработчики получили изображение, в котором металл был соединён человеческими руками. Вероятно, произошло это из-за того, что на этапе обучения анализируемые картинки с гантелями содержали руки, и нейронная сеть неверно это интерпретировала.

26 февраля 2016 года в Сан-Франциско на специальном аукционе представители Google выручили с психоделических картин, написанных искусственным интеллектом, порядка $98 тыс. Данные средства были пожертвованы на благотворительность. Одна из наиболее удачных картин машины представлена ниже.

Картина, написанная искусственным интеллектом Google.

Искусственный интеллект — это не будущее, искусственный интеллект — это настоящее.

Слух, возможность говорить, зрение и прогнозирующая интуиция базируются на использовании обеих сетей (CNN и RNN), а также технологии обработки естественного языка (NLP), которые дополняют друг друга. Подобные технологии используются в Alexa, Siri, Google Now, Cortana и других интеллектуальных голосовых помощниках.

Какие программы используются для создания ИИ?

Существуют десятки фреймворков для разработки ИИ, но в этот список включены только самые выдающиеся.

KERAS

Это библиотека нейронных сетей на основе Python с открытым исходным кодом, которая может работать под управлением Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), Tensorflow и многих других сред.

KERAS лучше всего подходит новичкам.

TENSORFLOW

Tensorflow является наиболее выдающейся средой для разработки искусственного интеллекта, которая использует методы машинного обучения, такие как нейронные сети.

Tensorflow был разработан командой Google Brain, именно этот фреймворк в ответе за автозавершение фраз в текстовое поле поисковой системы Google, а также ИИ приложений Google.

SONNET

Созданная командой Google DeepMind, Sonnet — это библиотека, работающая поверх TensorFlow для построения сложных нейронных сетей глубокого обучения. SONNET лучше всего подходит для исследований и разработок в области искусственного интеллекта и является очень сложной для новичков.

CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit)

Ранее известный как CNTK, Microsoft Cognitive Toolkit нацелен обучить алгоритмы мыслить как человеческий мозг. Он обладает скоростью, масштабируемостью, качеством и совместимостью с C ++ и Python. Microsoft использует его для функций AI в Skype, Cortana и Bing.

Microsoft CNTK позволяет пользователям комбинировать популярные модели глубокого обучения, такие как DNN, CNN и RNN.

PYTORCH

Pytorch — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом для Python, основанная на Torch, которая использует технологии обработки естественного языка (NLP).

DL4J (Deeplearning4j)

Deeplearning4j — это библиотека с открытым исходным кодом для разработки ИИ с использованием методов глубокого обучения. Написана специально для Java и JVM (Java Virtual Machine).

DL4J работает на базе собственной библиотеки числовых вычислений и может работать как на CPU, так и на GPU.

Есть еще много различных сред для разработки искусственного интеллекта. Коротко лишь отметим ONNX, платформу глубокого обучения, которая совместно разработана Facebook и Microsoft, а также перечислим несколько других: H2O, DSSTNE, Theano, DeepDetect, ConvNetJS, ACT-R, Caffe и CaffeOnSpark.

MXNET

Apache MXNET — это программная среда с глубоким обучением для развертывания нейронных сетей. Она имеет масштабируемую модель обучения, которая поддерживает несколько языков программирования для разработки AI: Go, R, Scala, Perl, C ++, Python, Julia, Matlab, JavaScript, и является проектом с открытым исходным кодом.

MXNET используется для развертывания нейронных сетей в службах общего хостинга, таких как AWS и Microsoft Azure.

Где используется искусственный интеллект?

Интеллектуальные системы применяются в разных областях и сферах. Их можно найти в голосовых помощниках, в торговых роботах, военных разработках и так далее. Давайте пробежимся по наиболее важным.

Голосовые помощники

Голосовые помощники, основанные на базе искусственного интеллекта, такие как Siri, Google Now, Alexa, Bixby и Cortana. Они слушают, что говорит пользователь, чтобы преобразовать речь в машиночитаемый вектор, после чего выдается вектор ответа, который произносится голосовым помощником с помощью Natural Language Processing (NLP).

Умные помощники

Autodesk Eva является отличным примером интеллектуального помощника, который использует CNN и NLP для взаимодействия с клиентами в режиме реального времени.

Умный помощник, смоделированный в 3D, может вести диалог с клиентом в режиме реального времени и имитировать соответствующие выражение лица.

Беспилотные автомобили

Беспилотные автомобили используют радар, LIDAR (детектор света и определитель дистанции), GPS и камеру для создания трехмерных моделей приближающихся транспортных средств. Все эти данные объединяются для определения местоположения транспортного средства с очень высокой точностью. Водителем выступает ИИ, который анализирует всю поступающую информацию с датчиков.

Распознавание лиц

Разработка искусственного интеллекта на основе CNN сделала возможным внедрение системы распознавания лиц.

Недавно в Китае начали использовать систему распознавания лиц с помощью камер видеонаблюдения по всему городу, налагая штраф за нарушение правил дорожного движения. Магазины Alibaba в Китае используют распознавание лиц и изображений для выставления счета.

Балансировка нагрузки

Балансировка нагрузки на дороги, транспортные системы, серверы и так далее.

Языковые переводчики

Гугл переводчик является хорошим примером. Он имеет два модуля: кодировщик и декодер. Кодировщик берет входные предложения из речи или текста, а затем переводит их в вектор, который является одинаковым форматом для входных данных со всех языков.

Модуль декодера принимает этот вектор в качестве входных данных, а затем генерирует текст или речь на целевом языке. Распознавание языка происходит с помощью RNN, вывод речи выполняется с помощью NLP.

Поиск и анализ изображений

Поиск и анализ изображений используется для проверки плагиата,
поиска людей, для SEO целей, поиска оскорбительного контента в социальных сетях.

Оптимизация для достижения наилучших результатов

Модули Deepmind были обучены игре в шахматы, Go, Dota 2, Starfield 2.

Эти модули наиграли игр на сотни лет всего за несколько недель обучения, что привело AI к победе над лучшими игроками в мире.

Конечно, это не все сферы применения ИИ. По мере развития технологий и способностей ИИ, сфера применения интеллектуальных систем будет только расширяться.

Если тенденция развития технологий сохранится или ускорится, боюсь, что мы успеем застать эпоху, когда компьютеры станут умнее людей, и все службы, системы и средства будут подключены к централизованной системе под управлением искусственного интеллекта.

Вам может быть интересно:

Многим людям кажется, что искусственный интеллект - это далекое будущее, но мы с ним сталкиваемся ежедневно

Саудовская Аравия, 2017 год. Первый в мире робот получает гражданство. Это София, самый известный представитель технологий искусственного интеллекта в медийном пространстве. Она умеет поддерживать беседу, воспроизводит до 62 правдоподобных выражений лица, делает провокационные заявления и шутит об Илоне Маске и уничтожении человечества.

Казалось бы, такие технологии пока далеки от "простых смертных", и на самом деле мы взаимодействуем с искусственным интеллектом ежедневно. Так что это такое, где его найти и как машинам удается обучаться?

Что, когда, откуда

На запрос, что такое искусственный интеллект (англ. Artificial intelligence, AI), Википедия ответит, что это раздел компьютерной лингвистики и информатики, который формализует задачи, которые напоминают дела, выполняемые человеком.

Простыми словами, искусственный интеллект (англ. Artificial intelligence, AI) - это широкая отрасль компьютерных наук, которые направлены на имитацию интеллекта человека машинами. И хотя об этой технологии активно говорят где-то с начала 2000-х, она далеко не нова.

Термин "искусственный интеллект" еще в 1956 году ввел профессор Дартмутского колледжа Джон Маккарти, когда возглавил небольшую команду ученых, чтобы определить, могут ли машины обучаться, как дети, методом проб и ошибок, в конце развив формальное мышление.

Фактически проект базировался на намерении выяснить, как заставить машины "использовать язык, абстрактные формы, решать те проблемы, которые обычно решают люди, и совершенствоваться". И это было более 60 лет назад.

Почему спрос на AI возник именно сейчас

1. Сегодня мы имеем дело с беспрецедентным объемом информации. За последние несколько лет было создано 90% мировых данных. Впервые эта статистика упоминается в исследовании корпорации IBM еще в 2013 году, но эта тенденция остается постоянной. Действительно, каждые два года в течение последних трех десятилетий объем данных в мире увеличивается примерно в 10 раз.

2. Алгоритмы становятся все более изощренными, а машины с нейронными сетями способны воспроизводить способ работы человеческого мозга и формировать сложные ассоциации.

3. Вычислительная мощность постоянно растет и способна обработать гигантский объем данных.

Сложить все это вместе, и получаем множество технических работников, руководителей компаний и венчурных капиталистов, которые инвестируют в развитие AI и заинтересованы в прогрессе технологии.

"Искусственный интеллект" и мы

Технологии искусственного интеллекта захватывают воображение общественности в течение десятилетий, но многие не понимают, что они используют их каждый день.

Так, профильная компания SpotHub провела рандомный опрос 1400 человек из разных уголков мира, и оказалось, что 63% из них не осознают повседневного значение AI.

Возможно, это потому, что когда речь идет об искусственном интеллекте, мы ожидаем видеть умного робота, который говорит и думает, как и мы. И хотя София и подобные ей машины сейчас могут показаться "приветом" из будущего, это все еще технология, далекая от самосознания.

Сейчас же нас окружают множество невероятно сложных инструментов искусственного интеллекта, которые призваны облегчить все аспекты современной жизни. Вот лишь некоторые из них:

Поисковые ассистенты, такие как Siri, Alexa и Cortana, оснащены программами обработки и распознавания человеческого голоса, что делает их инструментами AI. Пока возможности голосового поиска доступны на 3,9 миллиардах устройств Apple, Android и Windows по всему миру, и это не считая других производителей. За свою распространенность голосовой поиск является одной из самых современных технологий с поддержкой Аl.

Видеоигры

Видеоигры уже давно используют Аl, сложность и эффективность которого возросла в геометрической прогрессии в течение последних нескольких десятилетий. В результате этого, например, виртуальные персонажи способны вести себя совершенно непредсказуемым образом, анализируя окружающую среду.

Автономные машины

Полностью автономные автомобили все больше приближаются к реальности. В этом году Google сообщила об алгоритме, способном научиться водить машину точь-в-точь, как это делает человек - с помощью опыта. Идея в том, что в конечном итоге авто будет способно "смотреть" на дорогу и принимать решение, подходящее к увиденному.

Предложение товаров

Крупные ритейлеры, вроде Target и Amazon, зарабатывают миллионы благодаря способности их магазинов предвидеть ваши потребности. Так, сервис рекомендаций на сайте Amazon.com работает на базе технологий машинного обучения, они же помогают выбирать оптимальные маршруты автоматического перемещения в центрах обработки и выполнения заказов.

На базе этих же технологий работают цепочки поставок и системы прогнозирования и распределения ресурсов. Технологии понимания и распознавания естественной речи легли в основу сервиса Alexa. На базе глубокого обучения построена новая инициатива компании с использованием дронов, Prime Air, а также технология с применением машинного зрения в новых точках розничной торговли, Amazon Go.

Онлайн поддержка клиентов

В сфере услуг чат-боты совершили революцию в обслуживании, и потребители считают их не менее удобными, чем телефоны или е-мейлы.

Концепция проста: бот с AI, который работает на веб-сайте предприятия, отвечает на запросы посетителей, вроде: Какая цена? Какой номер телефона вашей компании? Где ваш офис? Посетитель получает прямой ответ, вместо того чтобы искать необходимую информацию по сайту.

Читайте также: Искусственный интеллект может преобразовать автономное оружие на роботов-убийц. Почему это действительно страшно

Новостные порталы

Искусственный интеллект способен писать простые истории, такие как финансовые отчеты, спортивные репортажи и т.д. К этому Хэллоуину исследователи из Массачусетского технологического института создали