7 главных трендов 2017 года: от искусственного интеллекта во всём до балконных майнеров

    • 2021
    • 2020
    • 2019
    • 2018
    • 2017
    • 2016
    • Примечания
  • Искусственный интеллект (рынок России)
  • Искусственный интеллект в США

2021

Gartner: Рынок ИИ всё ещё находится на «стадии развития»

В начале сентября 2021 года аналитическая компания Gartner опубликовала исследование, в котором говорится, что технологии искусственного интеллекта все еще находятся на «стадии развития» и до формирования полноценного развитого рынка еще далеко.

По словам экспертов, многие компании хотят использовать ИИ для решения задач, для которых искусственный интеллект еще приспособлен.

Эти компании сосредоточены на внедрении, управлении рисками и этике, в то время как они масштабируют различные инициативы в области ИИ.

Однако лидеры в области работы с данными не всегда уделяют приоритетное внимание инвестициям в технологии ИИ, что ставит под угрозу возможность извлечения каких-либо данных из этих инициатив в первую очередь.

  • 7 главных трендов 2017 года: от искусственного интеллекта во всём до балконных майнеров
  • Gartner: Рынок искусственного интеллекта всё ещё находится на «стадии развития»

Далее Gartner пояснила, что ответственный ИИ имеет решающее значение для заинтересованных сторон, поскольку они ожидают большего доверия, прозрачности, справедливости и возможности проверки.

Следовательно, к 2023 году все эксперты, нанимаемые для работы над ИИ, должны будут доказать, что они способны работать над ответственным ИИ.

Что именно это может повлечь за собой, пока неясно, скорее всего на этапах отбора при закрытии вакансии будут внедряться тесты, которые помогут компании-нанимателю оценить психическое состояния технического специалиста еще на этапах отбора, а возможно и ежегодные проверки с предоставлением отдельного сертификата.

Пандемия коронавируса COVID-19 сыграла важную роль в развитии технологии. Стартапы, работающие над продуктами ИИ, привлекли более $73 млрд в 4 квартале 2020 года, что на $15 млрд больше, чем в 2019 году.

Исследования показали, что только половина проектов ИИ переходит из пилотной стадии в производственную. Переходный период занимает в среднем девять месяцев. Такие инновации, как платформы для оркестровки и автоматизации ИИ и операционализация моделей, обеспечивают возможность повторного использования, масштабируемость и управление, ускоряя внедрение и рост ИИ, — говорит вице-президент по исследованиям Gartner Светлана Сикулар.

Несмотря на то, что ИИ еще далек до совершенства, но его влияние на мировую экономику с начала 2018 года было преобразующим. Такие технологии как компьютерное зрение, интеллектуальное принятие решений, машинное обучение уже радикально изменили различные отрасли во всем мире, но это лишь малая часть общих возможностей связанных с ИИ.[1]

Австралийский суд разрешил ИИ получать патенты

Австралийский суд разрешил ИИ получать патенты. Об этом стало известно 3 августа 2021 года.

По словам судьи, в австралийских законах нигде не сказано, что заявитель на получение патента обязательно должен быть человеком. Подробнее здесь.

Из чего строятся затраты на ИИ и как их снизить

В мае 2021 года Айканыш Орозбаева, руководитель направления по работе с партнерами и клиентами в Embedika рассказала о том из чего строятся затраты на ИИ и как их снизить. Подробнее здесь.

Gartner: 5 прогнозов развития рынка ИИ

В конце января 2021 года Gartner выпустила серию исследовательских прогнозов на 2021 год.

В том числе аналитики рассказали, как будет развиваться рынок искусственного интеллекта вплоть до 2025 года, и описали связанные с ИИ серьезные и далеко идущие этические и социальные проблемы.

В статье «Прогнозы на 2021 год: искусственный интеллект и его влияние на людей и общество» пять аналитиков Gartner представили свои соображения, уделив особое внимание непреднамеренным последствиям развития новых технологий.

В отчете рассматриваются пять различных прогнозов для рынка искусственного интеллекта и даются рекомендации о том, как компании могут решить назревающие проблемы и адаптироваться к будущему:

  • к 2025 году предварительно обученные модели ИИ будут в основном сосредоточены в руках 1% поставщиков;
  • в 2023 году 20% успешных атак с захватом аккаунта будут использовать дипфейки;
  • к 2024 году 60% поставщиков ИИ будут включать в свое программное обеспечение меры по предотвращению его потенциально вредоносного / неправомерного использования;
  • к 2025 году 10% правительств будут избегать проблем нарушения конфиденциальности и безопасности, используя отдельные группы населения для обучения ИИ;
  • к 2025 году 75% разговоров на рабочем месте будут записываться и анализироваться для повышения организационной ценности и оценки рисков.
  1. 7 главных трендов 2017 года: от искусственного интеллекта во всём до балконных майнеров
  2. Прогноз Gartner: к 2024 году 60% поставщиков ИИ будут включать в свое ПО меры по предотвращению его потенциально вредоносного использования

Вместе эти прогнозы рисуют картину мрачного будущего с множеством этических проблем, потенциальным злоупотреблением ИИ и потерей конфиденциальности на рабочем месте.

Возможности искусственного интеллекта уже позволяют генерировать гиперреалистичный контент. Скоро люди навсегда забудут, что значит верить собственным глазам, — говорится в отчете.

Генеративный ИИ, например, уже способен создавать удивительно реалистичные фотографии людей и объектов, которых на самом деле не существует, а в ближайшем будущем новое поколение того же ПО будет использоваться для создания дипфейков. Нарушения конфиденциальности и недостоверность новостей наверняка станут серьезной проблемой в ближайшие годы, и компании должны быть готовы быстро адаптироваться к этим условиям, считают аналитики.

Среди прочего они рекомендуют компаниям, полагающимся на услуги ИИ, создавать этические комитеты. Особенно актуален этот совет для предприятий, которые планируют записывать и анализировать разговоры на рабочем месте: так, аналитики считают, что к 2023 году крупные корпорации США будут использовать анализ разговоров сотрудников для определения размера вознаграждений.

Gartner считает, что сперва им следует создать комитет с представительством сотрудников, который обеспечит справедливое использование данных. Gartner также рекомендует компаниям установить критерии ответственного использования ИИ и отдать приоритет поставщикам, которые «ответственно относятся к развитию ИИ и предоставляют решение соответствующих социальных проблем».

Что касается проблем безопасности, связанных с дипфейками и генеративным ИИ, Gartner рекомендует организациям запланировать обучение по дипфейкам.

Мы переходим к миру нулевого доверия. Никому и ничему в этом мире нельзя доверять, не увидев подтверждение в виде криптографической цифровой подписи, — говорится в отчете.

Аналитики считают, что в долгосрочной перспективе лучшее программное обеспечение для обнаружения дипфейков будет достигать 50%-ного уровня идентификации, а значит, компаниям придется защищать себя самим.[2]

2020

Рост числа научных публикаций по ИИ в России в 2,6 раза, до 4,8 тыс., в мире — в 1,3 раза

В период с 2016 по 2020 годы на Россию пришлось около 4,8 тыс. научных публикаций в области технологий искусственного интеллекта. В сравнении с 2011-2015 гг. показатель вырос в 2,6 раза, а в мире — в 1,3 раза. Об этом сообщили в Институте статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ со ссылкой на базу данных научного цитирования Web of Science Core Collection.

По данным экспертов, значительная часть российских исследований и разработок в области ИИ сосредоточена в Москве.

Среди 36 мировых городов столица России находится на 17-й позиции по числу публикаций в данной области (2 003). Для сравнения: у лидеров Пекина и Шанхая — 19 602 и 7 161 соответственно.

Однако по среднему числу цитирований Москва находится на предпоследнем месте (2,9 цитирования на одну публикацию).

  • 7 главных трендов 2017 года: от искусственного интеллекта во всём до балконных майнеров
  • Число научных публикаций по ИИ в России растет быстрее, чем в мире

Gartner: самые перспективные технологии 2017 года

11 Сентября 2017 | 11:03

Аналитическая компания Gartner составила очередной график зрелости технологий – Hype Cycle for Emerging Technologies, который демонстрирует, какие технологии нашли свое применение и продолжили развитие, какие испытывают повышенное внимание и какие только зарождаются

Цикл ажиотажа
передовых технологий Gartner в 2017 году сфокусирован на
трех мегатрендах: повсеместный искусственный интеллект (AI),
прозрачно-иммерсивные эксперименты и цифровые платформы. Архитекторы компаний и
лидеры в сфере технологических инноваций должны исследовать и развивать эти три
направления, чтобы понять, как именно эти технологии могут повлиять на их
бизнес в будущем.

«Компании продолжат сталкиваться со стремительно развивающимися
технологиями, которые окажут серьезное влияние на взаимодействие менеджмента с
сотрудниками, клиентами и партнерами, – говорит глава исследования Майк Джей
Уокер.

– Наша кривая по 2017 году показывает три основные технологические
тенденции, которые позволяют получить кардинально-новый опыт работы с
непревзойденным интеллектом и предлагают компаниям платформы, которые побуждают
их ближе познакомиться с новыми экосистемами бизнеса и стать в ближайшие 5-10
лет конкурентоспособными».

И график как раз демонстрирует технологии, которые потенциально могут
обеспечить различным компаниям высокое конкурентное преимущество.

7 главных трендов 2017 года: от искусственного интеллекта во всём до балконных майнеров

Повсеместный искусственный интеллект

Рассмотрим возможное влияние на нашу жизнь автономных транспортных средств,
оснащенных искусственным интеллектом.

Читайте также:  Складные наушники на каждый день. обзор pioneer se-mj511

Они могут сократить количество несчастных
случаев, улучшить дорожное движение и даже замедлить ход урбанизации, поскольку
люди будут эффективно тратить время в пути и не испытывать необходимости в том,
чтобы жить в непосредственной близости к центрам городов.

«Когда автономные
транспортные средства объединяют в себе такие новейшие технологии, как AI и
IoT, с такими экономическими тенденциями, как шеринговая экономика, в мире
начинают появляться бизнес-проекты, действительно способные в корне изменить
рынок», — говорит Уокер.

Uber является ярким примером того, как компания может
кардинально изменить индустрию, в которой преобладают частные автомобили, и
превратить транспорт в еще одну услугу для общества.

СМИ так много рассказывали об автономных транспортных средствах, что
ожидания, касающиеся этой передовой технологии, оказались весьма раздутыми.

Однако, учитывая тот факт, что AI невероятно важен для дальнейшего
технологического развития, количество разработок в сфере алгоритмов машинного
чтения заметно возросло.

Хотя дальнейшие достижения в области восприятия,
визуализации и картографирования – а также AI и компьютерных технологий –
помогают эту технологию развивать, на самом деле, сложность всей системы и ее
высокая стоимость ставят нас перед рядом проблем.

«AI-технологии в следующие десять лет будут самыми сокрушительными из-за их
радикальной вычислительной мощности, почти бесконечного числа данных и
беспрецедентных преимуществ в глубоких нейронных сетях, – говорит Уокер. – Это
позволит организациям, работающим с AI-технологиями использовать данные для
адаптации новых возможных ситуаций и решения проблем, с которыми до сих пор
никто не сталкивался».

Кроме того, в сфере искусственного интеллекта машинное чтение – одна из
главнейших технологических концепций – обладает большим потенциалом для
различных компаний: от сетей поставок до фармакологических исследований.

Уже
совсем скоро традиционная программная инженерия перестанет справляться с
обработкой неуклонно растущего количества доступных данных.

А машинное чтение
после серии наблюдений позволяет извлекать определенные знания и выявлять
паттерны.

7 главных трендов 2017 года: от искусственного интеллекта во всём до балконных майнеров

Прозрачно-иммерсивные эксперименты

Искусственный интеллект и 100 млрд устройств: эксперт рассказал о трендах технологии 6G

Мир технологий постепенно переходит на стандарты 5G. Страны одна за другой осваивают подобные сети, а в ближайший год технология обещает ворваться и в жизнь белорусов. Но дальше — больше: Япония, Китай, США, Россия уже ведут разработки следующего поколения — 6G.

Чего от нее ждать? Своим видением поделился представитель телекоммуникационного оператора и провайдера цифровых услуг МТС во время ИКТ-саммита на выставке «ТИБО-2022».

Алексей Тяжких, заместитель генерального директора по техническим вопросам МТС, говорит, что каждые 10 лет мы наблюдаем смену стандартов и поколений, и сейчас закономерно наступает эра 5G.

Появление 6G в мире ожидают к 2030 году, но до этого прогнозируют переходный период с условным 5,5G за счет использования еще не новых технологий, но уже нового радиочастотного спектра в районе 60–80 ГГц.

Чем 6G будет отличаться от 5G и уже доступных технологий? Алексей считает, что если стандарт 5G больше направлен на автоматизацию производства и работу вычислительных машин, то его последователь будет более социально ориентированным, т. е. в большей степени направлен на сервисы для жизни. Наш собеседник выделяет 10 основных трендов, которые привнесет технология 6G.

Тренд 1

Улучшение характеристик от 100 до 1000 раз, которые связаны с аналитическими и скоростными параметрами. В том числе речь идет о скорости 10 Гбит/с для физико-цифровой интеграции.

Это важно в мире, где активно развиваются сервисы, связанные с виртуальной и дополненной реальностью.

С появлением 6G они смогут выйти на новый уровень, передавать вкусы, запахи и целый спектр ощущений в режиме реального времени, которые обеспечат полное погружение в иную реальность.

Тренд 2

Одна сеть на 100 млрд? Вполне! Именно столько устройств т. н. интернета вещей по всему миру смогут подключиться к сети 6G. Или порядка 10 млн устройств на 1 км².

Тренд 3

В одной связке будут работать спутниковые системы, воздушные базовые станции, которые будут размещаться на квадрокоптерах и беспилотных летательных аппаратах, и наземные средства связи. Это даст доступ к сети 6G в любой точке планеты.

Тренд 4

Интеграция датчиков и коммуникаций для создания полноценной цифровой копии. Эксперт подчеркивает: мало охватить датчиками мир вещей, нужно еще развивать и технологии, которые позволяют их обрабатывать в автоматическом режиме без участия человека. И тут на помощь приходит искусственный интеллект, который должен стать неотъемлемой частью этих самых технологий.

Тренд 5

Сами сети 6G будут работать без дополнительного вмешательства человека. На первый план тут выйдет искусственный интеллект, который понадобится в каждой отрасли.

Тренд 6

6G обещает стать еще и более экологичным стандартом. В первую очередь за счет применения новых технологий в передающих устройствах, а также большего распределения мощностей. В идеале — собираются производить и оборудование из более экологически чистых материалов с возможностью вторичной переработки.

7 главных трендов 2017 года: от искусственного интеллекта во всём до балконных майнеров

Тренд 7

Гибкий полнодиапазонный спектр до 100 ГГц. Спектр не просто увеличат, освоив частоты от 60 ГГц и выше. Сеть должна стать интеллектуально гибкой и — в зависимости от ситуации и текущей потребности абонентов — использовать разные комбинации частот, которые нужны в конкретное время и для конкретного сервиса.

Тренд 8

Стоимость передачи одного бита информации станет примерно в 100 раз дешевле. За счет чего? Алексей Тяжких объясняет, что классических антенн, т. е. панелей в отдельных корпусах, должно стать меньше. При этом кардинально новые антенные решения с программируемыми электромагнитными свойствами поверхности будут размещаться на объектах в той локации, которую нужно обеспечить покрытием.

Тренд 9

Вырастут и требования к безопасности. За счет внедрения искусственного интеллекта расширятся возможности анализа практически всех событий и определения потенциальных угроз, их прогнозирования и принятия соответствующих мер еще до их возникновения.

Тренд 10

Будет сформирована мобильная вычислительная сеть для совместной работы с устройствами и облаком.

Предполагают, что в технологии 6G откажутся от централизованного или слабо распределенного ядра сети, как и от других элементов, отвечающих, скажем, за регистрацию домена.

Эти функции распределят по сетевым элементам, и за счет искусственного интеллекта будет работать распределенная вычислительная сеть, обеспечивая нужную производительность в каждой конкретной локации.

Партнерский материал

7 главных трендов 2017 года: от искусственного интеллекта во всём до балконных майнеров

Почему Швеция отказывается от идеи полного перехода на безналичные платежи Изображение: Pexels Банк HSBC в своем недавнем отчете назвал переход на безналичные средства платежа одним из главных трендов текущего года наряду с развитием технологии блокчейна. Во многих странах эта тенденция видна уже сейчас — существуют даже рейтинги стран, в которы…

Искусственный Интеллект стал основным технологическим трендом в 2017 году Тема Искусственного Интеллекта (ИИ) доминировала в медийной новостной ленте на протяжении всего завершающегося года. Тон задают основные ньюсмейкеры …

[Перевод] Топ-10 трендов технологий искусственного интеллекта (ИИ) в 2018 году Добра! Слушатели первого курса «Разработчик BigData» вышли на финишную прямую — сегодня начался последний месяц, где выжившие займутся боевым выпускным проектом. Соответственно, открыли и набор на этот достаточно непростой курс. Поэтому давайте рассмотрим одну интересную ст…

Искусственный интеллект и блокчейн вошли в программу ПМЭФ-2018 Согласно опубликованной Фондом «Росконгресс» деловой программе, главной темой Петербургского международного экономического форума-2018 станет «экономика доверия», которую обсудят по четырем направлениям. В рамках первого раздела, сформулированного как «Глобальная экон…

10 технологических трендов 2018 года, которые изменят нашу жизнь Искусственные эмбрионы, нейронные сети с воображением, анонимный интернет и другие немыслимые ранее вещи уже становятся реальностью.

Четвероногий робот ANYmal научился танцевать под живую музыку Некоторые известные из современных деятелей продолжают нас пугать ужасами, к которым может привести дальнейшее распространение технологий искусственного интеллекта и роботов. А самому искусственному интеллекту и роботам глубоко наплевать на данные прогнозы, они как продолжал…

anasonic предлагает использовать AR-очки, искусственный интеллект и IoT в ресторанах будущего AR-очки, искусственный интеллект и Интернет вещей будут широко использоваться в ресторанах будущего – такой смелый прогноз сделали японская корпорация Panasonic и ее инкубатор идей Game Changer Catapult, которые представили прототип решения Kronosys.

Panasonic предлагает использовать AR-очки, искусственный интеллект и IoT в ресторанах будущего AR-очки, искусственный интеллект и Интернет вещей будут широко использоваться в ресторанах будущего – такой смелый прогноз сделали японская корпорация Panasonic и ее инкубатор идей Game Changer Catapult, которые представили прототип решения Kronosys.

MediaTek выпускает Helio P60: 12-нм техпроцесс и искусственный интеллект Компания MediaTek официально выпустила новый чипсет среднего уровня Helio P60. А одной из его главных особенностей стало использование 12-нм техпроцесса TSMC, который заметно энергоэффективнее 14-нм техпроцесса, применяемого в большинстве средних SoC, включая и Snapdragon 66…

На МКС появится летающий искусственный интеллект Airbus совместно с IBM приступили к разработке искусственного интеллекта на базе технологии IBM — Watson для экипажа МКС. Проект получил название CIMON (Crew Interactive Mobile Companion). По словам главы службы безопасности Airbus Манфреда Яумана, CIMON станет первым …

Искусственный интеллект привлекли к УЗИ-диагностике беременных В британской больнице запустили новый вид тестирования плода на патологии, которые не способен заметить врач. В основанную на искусственном интеллекте систему заложено 350 000 снимков, классифицированных по тем или иным отклонениям.  По уточнению Engine…

Лаборатория Alphabet X может взяться за сельское хозяйство Как сообщают источники, лаборатория Alphabet X, которая занимается нестандартными проектами холдинга, сейчас исследует возможность использования искусственного интеллекта для улучшения производства продуктов питания. Особых подробностей нет, но представитель лаборатори…

Читайте также:  Железный цех №32. Главные компьютерные новинки февраля 2016

Почему utility-токены похожи на пирамиду и станут ли популярными токены-акции В экспертных кругах бытует мнение, что выпуск токена для ICO — уже привычное явление, однако далеко не идеальное. Существуют и крайне негативные оценки самой идеи проведения краудсейлов с целью выпустить utility token. Так, по мнению основателя Distributed Lab и кандидата те…

Китайские свиноводы делают ставку на искусственный интеллект Компания Alibaba Cloud в сотрудничестве с Tequ Group и Dekon Group внедрила свою платформу искусственного интеллекта ET Brain в свиноводстве. Ожидается, что искусственный интеллект позволит увеличить средний приплод в расчете на свиноматку на три головы за год, а показа…

Это вам не 18:9! Действительно важные тренды 2018 года Здесь мы не будем рассказывать вам про двойные камеры, «безрамочные» экраны и искусственный интеллект — всем понятно, что эти технологии будут мейнстримом в 2018 году. Но знаете ли вы, что в этом году […]

Для экипажа МКС разрабатывают летающий искусственный интеллект На борту Международной космической станции искусственному интеллекту предстоят роли летающей камеры при медицинских опытах и ассистента при работе с кубиком Рубика и экспериментами с кристаллами. IBM и Airbus приступили к проекту Crew Interactive Mobile Companion (CIM…

Окна на чистом WinAPI. Или просто о сложном Disclaimer
Казалось бы, что WinAPI уходит в прошлое. Давно уже существует огромное количество кросс-платформенных фреймфорков, Windows не только на десктопах, да и сами Microsoft в свой магазин не жалуют приложения, которые используют этого монстра. Помимо этого статей о том…

LG добавила флагманскому смартфону V30S искусственный интеллект К выставке MWC 2018, которая пройдет в Барселоне с 26 февраля по 1 марта, компания LG Electronic представила обновленную версию своего прошлогоднего флагманского смартфона LG V30. Новинка получила название LG V30S ThinQ. Главной изюминкой смартфона стала система искусственн…

LG включит в V30 2018 года искусственный интеллект LG Electronics представит первые технологии на основе искусственного интеллекта для смартфонов на MWC 2018 в Барселоне. Новые возможности будут реализованы в самом технологичном из существующих смартфонов LG — флагманской модели LG V30 2018 года.

Ericsson будет использовать искусственный интеллект для оптимизации мобильных сетей На MWC 2018 Ericsson представил новый корпоративный подход, основанный на использовании технологий искусственного интеллекта на уровне всей компании и в процессе работы с клиентами, в том числе для оптимизации мобильных сетей. 

Главные IT-тренды 2017 года: кто из российских компаний оседлал волну хайпа | Rusbase

Блокчейн — не только хайп года, но и полезная технология, которая стала популярна в финансовом секторе. В 2017 году появился созданный ассоциацией «Финтех» распределённый реестр данных — «Мастерчейн», легальная блокчейн-платформа для взаимодействия между участниками финансового рынка.

В стороне не остался и бизнес. «Альфа-банк», «Сбербанк Факторинг» «М.Видео» использовали блокчейн для факторинговых операций, а авиакомпания S7 и «Альфа-банк» запустили блокчейн-платформу для автоматизации торговых операций, которая ускоряет и упрощает расчёты.

«Сбербанк» организовал проведение первой платёжной блокчейн-транзакции между «МегаФоном» и «МегаЛабсом», вошёл в альянс Enterprise Ethereum Alliance для поиска возможностей применения блокчейна в реальном бизнесе и запустил в «Академии технологий и данных Корпоративного университета Сбербанка» собственную образовательную программу по изучению блокчейн-технологии.

Операторы связи тоже начали применять блокчейн. Например, «МегаФон» первым в России разместил облигации на блокчейне, где покупателем выступил «Райффайзенбанк».

А «Внешэкономбанк» начал сотрудничать с Ethereum, разрабатывать образовательные программы и вести подготовку специалистов в области блокчейна для госкомпаний и органов власти.

В 2017 году искусственный интеллект решал задачи ритейла, финтеха, образования, промышленности, логистики, туризма, маркетинга, медицины, строительства, спорта и даже экологии.

Но максимально использовать технологии искусственного интеллекта опять-таки старался финансовый сектор. Банки применяли ИИ в чат-ботах, которые помогали сотрудникам обслуживать клиентов. Также с помощью ИИ ускоряли выдачу кредитов, прогнозировали нужные объёмы наличной валюты и собирали от клиентов обратную связь.

  • Например, «Сбербанк» развивал речевую аналитику, синтез речи, работу с естественным языком и текстом, «ВТБ» применял алгоритмы машинного обучения для управления рисками, «Альфа-Банк» предложил трейдерам торговых роботов, а «Модульбанк» объявил о планах создания виртуального сотрудника.
  • Даже федеральная налоговая служба использовала искусственный интеллект и запустила чат-бота, который способен отвечать на вопросы по налогам в личном кабинете физического лица. 
  • 10 фактов про первое в мире министерство AI
  • 7 крутых российских ИИ-разработок
  • Где искать инвестиции, если вы стартап в области искусственного интеллекта?
  • Искусственный интеллект — причина, по которой нам конец?
  • Тест про искусственный интеллект, который должен пройти каждый

3. Общение с нейросетями

Этот тренд словили не только банки. Так, i—Free выпустили в продажу робота «Емеля», который может понимать естественный язык и общаться с детьми.

В рекламе также нашли применение нейросетям — стартап NativeOS разработал решение для показа нативной видеорекламы, которым заинтересовались в Кремниевой долине.

Компания уже закончила акселератор Starta в Нью-Йорке и заключила партнерство с агентством Publicis Communications, которое будет использовать технологию для работы с крупными брендами.

Среди ритейлеров с ИИ-кейсом засветился «М.Видео», который использовал  машинное обучение для формирования товарных рекомендаций и повышения конверсии в покупки на сайте.

Машинное обучение, искусственный интеллект и прочая автоматизация умственного труда: тренды 2017 года от Андрея Себранта — Офтоп на vc.ru

Директор по маркетингу сервисов «Яндекса» проанализировал произошедшие за год события в области технологий.

{«id»:31107,»gtm»:null}

В декабре 2016 года я начинал рассказ именно с двух трендов в этом направлении, и тут всё сбылось. Машинное обучение, скрывающееся под броским сценическим псевдонимом «Искусственный интеллект», отлично себя проявляло в очень разных сферах. Универсальность этого метода специалистам и раньше представлялась очевидной, но всё-таки факты всегда убедительнее экспертных мнений.

На мой взгляд, крайне важна, да и внешне вполне символична победа созданной в 2017 году Alpha Zero над программами предыдущего поколения, научившимися обыгрывать людей (включая чемпионов) в го и шахматы.

Программы-предшественницы в своём обучении обязательно использовали лучшие партии, сыгранные людьми и, тем самым, учились на человеческом опыте, в некотором смысле являлись наследниками человеческих достижений, даже если потом доучивались и совершенствовались самостоятельно.

Alpha Zero не знала ничего про то, как играют люди, ей сообщили лишь правила и цель. И после недолгой (измеряемой часами, а не месяцами) тренировки в режиме «играю сама с собой» она разгромила программы, учившиеся у людей.

Для кучи формализуемых стратегических задач, очень далёких от настольных игр, это знаковое достижение: необязательно иметь возможность учить на стратегиях и действиях людей, машина сама способна изобрести самые эффективные стратегии с нуля.

Рядом с этим (и отчасти тоже в русле самообучения) лежат достижения творческие, показывающие всё большую уверенность алгоритмов в создании картин, музыки, стихов и прочих текстов.

Созданная российскими программистами нейросеть по имени Пианола сумела написать мелодию, которую захотели исполнить джазмены, изначально очень скептически настроенные по отношению к машинному творчеству. При этом сеть не пыталась подражать какому-то известному автору, она красиво импровизировала. YaC 2017 открылась музыкой, написанной нейросетью, которая подражала творчеству Скрябина.

В менее зрелищных, но куда более важных областях — промышленности и разнообразном бизнесе — машинное обучение стабильно демонстрировало успехи. Вот неполный список областей: нефтехимия, металлургия, пищевая промышленность, информационная безопасность, банковское дело. Активно работает на этом поприще, например, и наша Yandex Data Factory.

Можно было бы писать отдельную статью про достижения машинного зрения и работы с изображениями (например, в области переноса стиля и в создании беспилотных авто), но не буду, просто ещё раз повторю, что ожидания годичной давности полностью оправдались, и местами случились впечатляющие сюрпризы. В конце концов, у самого «Яндекса» появилась Алиса, хотя мы не могли её вслух предсказывать.

Этот тренд я упоминал год назад, и в мире он в полной мере реализовался. Важнейшими вехами являются разрешения, выданные FDA (американским надзорным органом, регулирующим применение чего-либо в клинической практике) технологиям на основе всё того же машинного обучения.

Это первые шаги — но уже не в режиме тестов, а в режиме повседневной деятельности врачей — по использованию систем распознавания визуальных данных для диагностики различных заболеваний, в том числе онкологических. Фармацевтические компании тоже начали применять системы машинного обучения в разработке новых лекарств.

Медицинские технологии не ограничивались программными решениями. Экзоскелеты различного типа начали активно применяться для реабилитации больных с нарушениями опорно-двигательного аппарата (и для облегчения жизни тех, кого не удаётся вылечить).

Читайте также:  ФАС России прекратила дело в отношении производителей ноутбуков

С отечественными достижениями всё немного скромнее, но хотя бы начало положено: принят закон о телемедицине, далёкий от идеала и требующий серьёзной доработки, но уже позволяющий развиваться разным дистанционным подходам.

Это вполне оправдавшийся прогноз: чего только не печатали 3D-принтеры в 2017 году — от кондитерских изделий и биологических тканей до жилых домов и пешеходных мостов. Уходящий год вполне можно назвать годом, в котором не только активно печатали разные объекты, но и начали выпускать серийное оборудование для такой печати. А это и есть внедрение в промышленность.

Здесь, кстати, приятно, что российские эксперименты вызывали глобальный интерес, например, в случае с печатью жилого дома. В мире пока не очень много отраслей материального производства, где российские новинки так достойно выступают.

3D-печать за год смогла доказать свою применимость в областях, где требования к качеству материалов очень жёстки: в авиа- и ракетостроении, в фармацевтической промышленности.

Аддитивные технологии начинают понемногу быть заменой телепортации: если у вас нет возможности доставить какую-то деталь в нужное место, но в этом месте есть правильный 3D-принтер, достаточно доставить туда просто файл, а деталь распечатается на месте.

Я не удивлен, что такой подход вызывает большой интерес в применении к космическим станциям и МКС в первую очередь: туда точно нет шансов что-то доставить в любой момент для срочного ремонта.

А теперь очень хочется написать о том, что было очень серьёзным в уходящем году и что напрочь отсутствовало в годичной давности моих трендах.

Кажется, даже апологеты этой технологии не ожидали столь оглушительного успеха: про биткоин теперь по всему миру знают очень далёкие от технологий люди, с Виталиком Бутериным пообщался Владимир Путин, на ICO кто только и с чем только не выходит.

Мне самому представляется важным ещё один не очень публичный аспект: массовый восторг и увлечённость блокчейн-технологиями расшевелили очень консервативные, традиционные индустрии типа финансовой. Кажется, ещё ни одна технология не заставляла их всерьёз задуматься о серьёзной модернизации, причем достаточно быстрой.

И, конечно же, блокчейн все больше и больше заставляет людей задуматься об эффективности иерархических систем, которые сейчас в нашей жизни доминируют.

Очень разные традиционные общественные институты, как и очень разный бизнес, начали ощущать то же беспокойство что и банки: их незаменимость стала массово подвергаться сомнению. Блокчейн и всевозможные применения этой технологии, мне кажется, можно назвать самым ярким для общества технологическим новшеством года.

Мы мало видим этих историй в России, но в разных странах в уходящем году были достигнуты важные вехи в области выработки электроэнергии с помощью возобновляемых источников.

Наконец от отдельных субсидируемых проектов такая энергетика стала переходить к промышленным масштабам (где в масштабе регионов, а где и в масштабе целых стран).

Темпы ввода новых мощностей солнечной и ветровой энергетики растут, подтянулась промышленность, изготавливающая необходимые генераторы: в общем, во многих странах новая энергетика стала просто важнейшей из существующих энергосистем, а не экспериментом.

В некоторых странах законодатели приняли запреты на продажу автомобилей с двигателями внутреннего сгорания, начиная с определённого года. Где-то это 2030 год, где-то — 2045 год. Но точный год — это подробности.

Общая картина выглядит так: не футурологи, а правительства подписали ДВС смертный приговор. Приговор пока отложенный, потому что никто не хочет хаоса и смерти автопрома, огромной и важной части экономики, но уже публично оглашённый.

Это важнейшее событие уходящего года, потому что перевод автомобилей на электропривод тянет за собой колоссальное количество действительно неизбежных изменений и модернизаций.

Уже очевидно, что традиционные автопроизводители не захотят уступать рынок Tesla и прочим бодрым стартапам, а значит, сами вынуждены будут модернизировать производство такими темпами, чтобы стартапы обогнать. Это интересный эффект.

А другой эффект — это изменения инфраструктуры: новые заправки, новые автосервисы, новые комплектующие и запчасти. Потихоньку, по мере вымывания автопарка, нуждающегося в жидких углеводородах, начнёт меняться и нефтехимическая промышленность. И там начнётся своя цепочка перемен.

Можно было бы много писать ещё, но главным мне кажется то, что 2017 год превзошёл ожидания в части освоения новых технологий и их влияния на нашу жизнь. Это даёт надежду на ещё более интересную жизнь в 2018 году: я думаю, что это будет год ещё более мощного и быстрого воздействия технологий на всё вокруг. Не всегда к лучшему, но болезни роста обычно излечимы.

Научный прогноз на 2017 год: Машинное обучение и искусственный интеллект

Дмитрий Ветров

Профессор-исследователь Департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук ВШЭ

Прогнозами заниматься дело неблагодарное, тем более что прогресс в области современных методов машинного обучения обгоняет самые смелые ожидания в последние годы. Но некоторые направления в области обучения глубинных нейронных сетей, в которых можно ждать существенных продвижений в ближайшее время, я рискну назвать.

Во-первых, это развитие идей нейросетевого обучения с подкреплением, которое позволит разработать новые самообучающиеся алгоритмы для агентов, взаимодействующих с окружающей средой.

Это могут быть как роботы, так и программы, действующие в виртуальном пространстве, например, играющие в интеллектуальные игры типа Го (уже сделано) или Starcraft (в процессе).

Главной целью тут, конечно, станет создание алгоритма, умеющего «на ходу» приспосабливаться к новой сложной игре или окружению.

Во-вторых, это разработка новых методов обучения «на лету» и мета-обучения. Первое позволяет компьютеру схватывать новые понятия и смыслы по нескольким примерам, подобно тому, как это делает человек, и в отличие от современных нейронных сетей, которые выучивают новое понятие после демонстрации тысяч и десятков тысяч примеров.

Второе позволяет нейронной сети самой подбирать параметры своего метода обучения.

Сейчас качество и скорость обучения нейронных сетей существенно зависит от выставления ряда параметров (обычно называемых гипер-параметрами, чтобы отличать их от весов сети, которые, собственно, и настраиваются в ходе обучения), а также от архитектуры самой сети. Сейчас они определяются человеком или полуавтоматичексим процедурами, далекими от оптимальных. Из-за этого нейросети учатся дольше и хуже, чем могли бы.

Появившиеся в 2016 году работы показывают, что эту работу в принципе можно передоверить вспомогательной нейронной сети.

Как все мы помним со средней школы, признаком завершения промышленной революции является момент, когда «машины начинают производить машины».

Возможно, в будущем такой же важной вехой станет момент, когда нейросети начнут обучать нейросети и есть основания полагать, что это случится уже в 2017 году.

В-третьих, нейронные сети научатся говорить с человеком (как в смысле генерации текстов реплик, так и в смысле синтеза речи, неотличимой от человеческой), генерировать фотореалистичные картинки и видеоряды по текстовому описанию, писать большие осмысленные тексты.

Это станет нашим ближайшим будущим благодаря стремительному прогрессу в области т.н. генеративных моделей глубинного обучения.

Конечно, это приведет к созданию новых бизнесов, появлению новых видов товаров и услуг, а также к росту производительности труда в традиционных отраслях экономики, типа мобильных операторов или банков, которым можно будет отказаться от дорогостоящих и неэффективных колл-центров.

Решение всех этих задач станет важным шагом на пути к Святому Граалю машинного обучения — созданию искусственного интеллекта. В следующем году ИИ, конечно, не появится, но через 5–10 лет он, несомненно, будет разработан.

Тем более что уже имеющиеся элементы искусственного интеллекта будут помогать ученым в создании полноценного ИИ и, тем самым, позволят ускорить работу в этом направлении.

Создание ИИ станет важнейшим достижением человечества и обеспечит ему мощный цивилизационный рывок вперед.

Важно отметить, что стремительный прогресс в области ИИ стал возможен во многом благодаря тому, что эти разработки ведутся открыто и любой человек, имеющий минимальную необходимую подготовку (например, выпускник факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ), может принять в них участие: даже у крупных IT-корпораций – лидеров в области глубинного обучения нет никаких секретов (кроме ближнесрочных коммерческих), программные реализации большинства методов доступны, так же как и математическое описание алгоритмов, оказывающихся на удивление не такими сложными, с учетом глобальности решаемых с их помощью задач. Это выгодно отличает машинное обучение, скажем, от космической или ядерной программ середины XX века.

Дополнительные материалы

  • Лекция Дмитрия Ветрова о машинном обучении (для того, чтобы понять, что это вообще такое)
  • Лекция Дмитрия Ветрова о математике больших данных: тензоры, нейросети, байесовский вывод
  • Учебник исследователей из MIT Deep Learning

В канун Нового года особенно хочется заглянуть в будущее. Мы попросили ученых ВШЭ, представляющих разные области знаний, поделиться своими прогнозами о том, какие направления исследований будут особенно перспективны в 2017 году, где можно ожидать открытий и прорывов и как все это изменит нашу жизнь.

Читать все прогнозы

27 декабря, 2016 г.

Высокие технологии наука и технологии

Подпишись на IQ.HSE

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector