5 примеров, где искусственный интеллект будет управлять вашей жизнью

Искусственный интеллект встречается не только в фантастических фильмах. И вот доказательства.

Искусственный интеллект больше нельзя считать технологией далекого будущего — он уже меняет нашу повседневную жизнь. И вот в каких сферах он это делает.

Безопасность

5 примеров, где искусственный интеллект будет управлять вашей жизнью

Полиция по всему миру тестирует системы на основе ИИ, которые помогают быстрее ловить преступников. Например, в Великобритании одно агентство развертывает систему распознавания лиц, способную идентифицировать подозреваемых по небольшой части лица (к примеру, по уху). Другая система, разработанная в Испании, анализирует фотографии с мест преступления в поисках улик. Искусственный интеллект также помогает полиции и судам определиться с тем, должен ли подозреваемый содержаться под стражей, или его можно выпустить под залог. Для этого система оценивает риск совершения им других преступлений.

Дизайн

5 примеров, где искусственный интеллект будет управлять вашей жизнью

Тренируясь на существующих примерах, искусственный интеллект создает новые дизайны одежды и текстиля. В ходе одного эксперимента под названием SkyKnit ИИ создал причудливые узоры в форме щупальцев с уникальными стежками, которые заинтересовали многих поклонников.

Дикая природа и браконьеры

5 примеров, где искусственный интеллект будет управлять вашей жизнью

Обширные площади густой растительности в Восточной Африке позволяют браконьерам оставаться безнаказанными. Патрулирование с помощью воздушных дронов позволило природоохранным организациям использовать системы машинного видения для обнаружения браконьеров с помощью инфракрасных камер. Другие системы используют ИИ для наблюдения за исчезающими видами с помощью комаров или для отслеживания незаконного оборота слоновой кости и рогов носорогов в социальных сетях.

Еда

5 примеров, где искусственный интеллект будет управлять вашей жизнью

От создания необычных (а иногда и отвратительных) новых рецептов до исполнения некоторых обязанностей у плиты — ИИ можно использовать везде. Электронные шеф-повара уже «готовят» нам изменения на кухне.

Землетрясения

5 примеров, где искусственный интеллект будет управлять вашей жизнью

Землетрясения невероятно трудно предсказывать — как и другие стихийные бедствия. Но системы на основе глубокого обучения (форма машинного обучения) могут успешно предсказывать локализацию повторных толчков, часто приводящих к дополнительным смертям и разрушениям.

Зоопарки

5 примеров, где искусственный интеллект будет управлять вашей жизнью

Обычная среда обитания антилопы Ньяла — жаркие, сухие саванны на юге Африки. Поэтому когда зима приходит в зоопарк Марвелл недалеко от Винчестера, Англия, им становится холодно. Чтобы помочь животным, в зоопарке была установлена экспериментальная система обогрева. Она использует инфракрасные датчики и машинное обучение для поддержания комфортной температуры внутри.

Пробки

5 примеров, где искусственный интеллект будет управлять вашей жизнью

Заторы и трафик на оживленных магистралях и в городах трудно спрогнозировать. Он зависит от поведения людей, состояния дорог, времени дня и года, погоды и аварий. Анализируя огромные объемы информации, ИИ повышает пропускную способность дорог, управляет сигналами светофоров, позволяет сократить число аварий и затруднений на дорогах.

Прогнозы и оракулы

5 примеров, где искусственный интеллект будет управлять вашей жизнью

Машины прекрасно справляются с поиском паттернов, которые в ином случае могли бы ускользнуть от человеческих глаз, однако самой удивительной областью применения ИИ является предсказание будущего. По всему миру врачи все чаще используют системы на основе ИИ для поисках ранних признаков заболеваний, при этом недавно исследователи показали, что ИИ также может предсказать, разовьется ли у человека болезнь Альцгеймера задолго до появления первых симптомов.

Проектирование машин

Проектирование новых компонентов автомобилей и самолетов — это медленный и кропотливый процесс. Искусственный интеллект способен всего за несколько часов сгенерировать миллионы новых форм и конфигураций. General Motors, Airbus и другие компании уже используют ИИ для разработки новых компонентов.

Рэп

5 примеров, где искусственный интеллект будет управлять вашей жизнью

Deep-flow — это ИИ-система, обладающая уникальной возможностью: она умеет сочинять настолько классный рэп, что его невозможно отличить от настоящего. При этом система активно использует сленг и ругательства — все как у людей.

Секс

5 примеров, где искусственный интеллект будет управлять вашей жизнью

Забудьте о жутких секс-роботах, умных секс-игрушках и соблазнительных чат-ботах. Искусственный интеллект эффективно используется против более темной стороны секс-индустрии. С его помощью правоохранительные органы следят за деятельностью преступных группировок, находят людей, пострадавших от торговцев людьми и превращенных в сексуальных рабов.

Умные дома

5 применений ИИ, в которых он конкурирует с человеком

5 примеров, где искусственный интеллект будет управлять вашей жизнью

С момента появления искусственного интеллекта прошло почти 70 лет. За эти годы он превратился в доступный рабочий инструмент, которым могут воспользоваться для своих целей даже школьники. Мы сталкиваемся с ИИ буквально на каждом шагу, произнося «окей, гугл» или «слушай, Алиса!», общаясь с чат-ботами банков и получая «письма счастья» со штрафами за нарушение ПДД. И всё чаще раздаются голоса, говорящие, что в скором времени более быстрый и сообразительный, чем человек, ИИ заменит людей, которые останутся без работы и без средств к существованию. Не заменит. Но вот пять сфер, в которых ИИ может серьёзно потеснить людей, — разберёмся, стоит ли нам опасаться конкуренции с «бездушной железякой».

Работа с изображениями

Распознавание образов было одной из самых популярных задач, которую пытались решить с помощью ИИ. Создание компьютерного зрения, как и систем распознавания речи и понимания смысла текстов являются ключевыми направлениями, в которых развиваются связанные с ИИ.

Современные генеративно-состязательные нейросети научились не только распознавать человека на фото. Они вполне успешно делают это на видеороликах, причём даже если человек замотал лицо шарфом или надел медицинскую маску.

5 примеров, где искусственный интеллект будет управлять вашей жизньюИзображения, на которых тренировалась нейросеть DFI. Источник: A. Singh, D. Patil, G Meghana Reddy, SN Omkar (2017). Face Identification (DFI) with Facial Key Points using Spatial Fusion Convolutional Network / arXiv.org

Однако работа над узнаванием людей по фрагментам их лиц началась значительно раньше, чем пандемия.

Например, опубликованная в 2017 году работа Disguised Face Identification (DFI) with Facial KeyPoints using Spatial Fusion Convolutional Network («Идентификация маскированных лиц по ключевым точкам с использованием пространственной свёрточной сети») рассказывает о результатах работы нейросети, натренированной на распознавание лиц, скрытых очками, шарфом, накладными усами или бородой.

Для распознавания лиц нейросеть DFI использовала всего 14 ключевых точек на лице, поэтому точность «узнавания» замаскированных лиц была невелика. Современные коммерческие нейросети используют несколько сотен ключевых точек на лице человека, поэтому могут обнаружить соответствие, используя лишь те части лица, которые присутствуют на изображении.

Например, китайская компания SenseTime считывает 240 ключевых точек, расположенных вокруг носа, глаз, рта. Это обеспечивает распознавание частично скрытых лиц с точностью до 90%.

Minvision, ещё один китайский разработчик систем распознавания лиц, с началом пандемии срочно дообучил свою нейросеть на распознавание людей в масках. Источником ключевых точек для опознания были глаза и области вокруг них.

Современные ИИ успешно справляются не только с работой «Большого Брата», но и выступают в роли творцов, создавая, например, фотографии несуществующих людей, котиков, аниме-персонажей или абстрактную живопись.

5 примеров, где искусственный интеллект будет управлять вашей жизньюИзображения, сгенерированные нейросетью StyleGAN. Источник: thispersondoesnotexist.com, thiscatdoesnotexist.com, thiswaifudoesnotexist.net, thisartworkdoesnotexist.com

Свежий известный пример коммерческого использования ИИ в дизайне — нейросеть Николай Иронов, которая создавала фирменный стиль и логотипы по программе «Экспресс-дизайн» в Cтудии Артемия Лебедева.

5 примеров, где искусственный интеллект будет управлять вашей жизньюЛоготипы, разработанные нейросетью студии Артемия Лебедева. Источник: https://www.artlebedev.ru/express-design

Несмотря на фантастические возможности, которые демонстрируют нейросети, живым дизайнерам нечего опасаться: ИИ может создать бесконечное количество вариантов логотипа или картины, но выбрать среди них удачные и наиболее соответствующие поставленной задаче может только человек. Да и взаимодействовать заказчики всё-таки предпочитают с живым человеком. Более того, ИИ может повысить продуктивность дизайнера, ведь тому уже не придётся перебирать варианты вручную.

Что касается задач, связанных с распознаванием образов на видео и фото, тут с нейросетями тягаться сложно, да и вряд ли имеет смысл. Эта работа относится к разряду той, которую с радостью перепоручат роботам.

Работа с текстами

Работа с текстами — ещё одна область, в которой ИИ уверенно занимают сильные позиции. Разработанный некоммерческой компанией OpenAI алгоритм генерации текста GPT (Generative Pretrained Transformer) позволяет научить нейросети продолжать начатые человеком фразы, а также писать самостоятельные тексты.

Для обучения первой версии алгоритма использовали 117 млн параметров. Вторую версию алгоритма — GPT-2 —обучали уже на 1,5 млрд параметров, а GPT-3, самая современная версия, обучена на 175 млрд параметров.

Это огромный массив данных, содержащий книги, новостные сайты, рецепты, технические руководства, религиозную литературу, путеводители и всю англоязычную Википедию.

Не обошлось без довольно спорных материалов, посвящённых НЛО, пришельцам и теориям заговоров.

В результате GPT-3 умеет значительно больше, чем её ранние версии. Например, с её помощью можно пообщаться с историческими личностями или попросить её сочинить диалог между Ньютоном и Эйнштейном, стилизованный под Властелина Колец. GPT-3 также может сделать макет сайта по его описанию.

Успехи GPT в основном связаны с английским языком, однако имеются адаптации нейросети для русского, например, сайт «Порфирьевич», построенный на базе обученной на русской художественной литературе GPT-2, довольно успешно продолжает фразы, написанные человеком.

5 примеров, где искусственный интеллект будет управлять вашей жизньюРезультат работы нейросети «Порфирьевич»

Свою нейросеть для генерации заголовков новостей представила компания «ВКонтакте». Чтобы создать нейросеть, разработчики использовали архитектуру Universal Transformer и технику компрессии данных BPE (Byte Pair Encoding).

Читайте также:  Обзор MSI GS63VR 6RF Stealth Pro: самый тонкий игровой ноутбук с GTX 1060

Такой подход обычно применяется в машинном переводе и позволяет ограничиться небольшим словарём для генерации заголовков.

Сотрудники «ВКонтакт»е стали первыми, кто использовал BPE для модели суммаризации текста, а также первые, кто обучил такую модель на русскоязычных новостных материалах.

5 примеров, где искусственный интеллект будет управлять вашей жизньюЗаголовок новостей, сгенерированный нейросетью «ВКонтакте»

Любопытный эксперимент компании «Яндекс» сочиняет стихи, используя заголовки из «Яндекс.Новостей». Сервис, получивший название «Яндекс.Автопоэт» автоматически определяет стихотворный размер по чередованию ударных и безударных слогов, а затем составляет рифмованные строчки.

5 примеров, где искусственный интеллект будет управлять вашей жизньюРезультат работы поэтической нейросети Яндекса

 Нейросети на базе GPT-3 научились вести довольно осмысленный диалог на разные темы, но с генерацией полноценного текста дела пока обстоят не лучшим образом. И хотя лучшие образцы всё ещё выглядят довольно странно, но не менее странно выглядят SEO-тексты, написанные копирайтерами-массовиками.

Поэтому редакторам и авторам уже сейчас стоит задуматься над тем, как и для кого они пишут, развиваться профессионально, переходя от написания слов и предложений к решению задач заказчиков, управлению вниманием читателей и донесением пользы. А нейросети помогут не тратить время на бессмысленный улучшайзинг.

Персональные ассистенты

Искусственный интеллект. Все, что вы хотели знать

Причина, по которой эта (и другие) статья появилась на свет, проста: возможно, искусственный интеллект — не просто важная тема для обсуждения, а самая важная в контексте будущего. Все, кто хоть немного проникает в суть потенциала искусственного интеллекта, признают, что оставлять без внимания эту тему нельзя.

Некоторые — и среди них Элон Маск, Стивен Хокинг, Билл Гейтс, не самые глупые люди нашей планеты — считают, что искусственный интеллект представляет экзистенциальную угрозу для человечества, сопоставимую по масштабам с полным вымиранием нас как вида. Что ж, усаживайтесь поудобнее и расставляйте для себя все точки над i.

5 примеров, где искусственный интеллект будет управлять вашей жизнью

Эксперименты с искусственным интеллектом привели к удивительным открытиям

«Мы стоим на пороге изменений, сравнимых с зарождением человеческой жизни на Земле» (Вернор Виндж).

Что значит стоять на пороге таких изменений?

Часть первая: путь к сверхинтеллекту

5 примеров, где искусственный интеллект будет управлять вашей жизнью

Вроде бы ничего особенного. Но вы должны помнить, что находиться на графике в таком месте означает то, что вы не знаете, что находится справа от вас.

5 примеров, где искусственный интеллект будет управлять вашей жизнью

Вы должны ощущать себя примерно так

Ощущения вполне нормальные, полет проходит успешно.

Будущее ИИ

Представьте, что машина времени перенесла вас в 1750 год — во времена, когда мир испытывал постоянные перебои с поставками электричества, связь между городами подразумевала выстрелы из пушки, а весь транспорт работал на сене. Допустим, вы попадаете туда, забираете кого-нибудь и приводите в 2015 год, показать, как оно тут все.

Мы не в состоянии понять, каково ему было бы увидеть все эти блестящие капсулы, летящие по дорогам; поговорить с людьми по ту сторону океана; посмотреть на спортивные игры за тысячу километров от него; услышать музыкальное выступление, записанное 50 лет назад; поиграть с волшебным прямоугольником, который может сделать снимок или запечатлеть живой момент; построить карту с паранормальной голубой точкой, обозначающей его местоположение; смотреть на чье-то лицо и общаться с ним за много километров и так далее. Все это — необъяснимое волшебство для почти трехсотлетних людей. Не говоря уже об Интернете, Международной космической станции, Большом адронном коллайдере, ядерном оружии и общей теории относительности.

https://www.youtube.com/watch?v=qAFzK_aTTaw\u0026t=91s

Такой опыт для него не будет удивительным или шокирующим — эти слова не передают всей сути мысленного коллапса. Наш путешественник вообще может умереть.

Но есть интересный момент. Если он вернется в 1750 год и ему станет завидно, что мы захотели взглянуть на его реакцию на 2015 год, он может захватить с собой машину времени и попробовать проделать то же самое, скажем, с 1500 годом. Прилетит туда, найдет человека, заберет в 1750 год и все покажет.

Парень из 1500 года будет шокирован безмерно — но вряд ли умрет. Хотя он, конечно, будет удивлен, разница между 1500 и 1750 годом куда меньше, чем между 1750 и 2015. Человек из 1500 года удивится некоторым моментам из физики, поразится тому, какой стала Европа под жесткой пятой империализма, нарисует в голове новую карту мира.

Но повседневная жизнь 1750 года — транспорт, связь и т. п. — вряд ли удивит его до смерти.

Нет, чтобы парень из 1750 года повеселился так же, как мы с ним, он должен отправиться куда дальше — возможно, год так в 12 000 до н. э., еще до того, как первая сельскохозяйственная революция позволила зародиться первым городам и понятию цивилизации.

Если бы кто-либо из мира охотников-собирателей, со времен, когда люди в большей степени были еще очередным животным видом, увидел огромные человеческие империи 1750 года с их высокими церквями, судами, пересекающими океаны, их понятие быть «внутри» здания, все эти знания — он бы умер, скорее всего.

И тогда, после смерти, он бы позавидовал и захотел сделать то же самое. Вернулся бы на 12 000 лет назад, в 24 000 год до н. э., забрал бы человека и притащил его в свое время.

И новый путешественник сказал бы ему: «Ну такое, хорошо, спасибо». Потому что в этом случае человеку из 12 000 год до н. э.

нужно было бы вернуться на 100 000 лет назад и показать местным аборигенам огонь и язык в первый раз.

Если нам нужно перевезти кого-то в будущее, чтобы тот был до смерти удивлен, прогресс должен пройти определенное расстояние. Должна быть достигнута Точка Смертельного Прогресса (ТСП).

То есть, если во времена охотников-собирателей ТСП занимала 100 000 лет, следующая остановка состоялась уже в 12 000 году до н. э. За ней прогресс шел уже быстрее и кардинально преобразил мир к 1750 году (ориентировочно).

Потом понадобилось пару сотен лет, и вот мы здесь.

Эту картину — когда человеческий прогресс движется быстрее по мере течения времени — футуролог Рэй Курцвейл называет законом ускоряющейся отдачи человеческой истории.

Это происходит, потому что у более развитых обществ есть возможность двигать прогресс более быстрыми темпами, нежели у менее развитых обществ.

Люди 19 века знали больше, чем люди 15 века, поэтому неудивительно, что прогресс в 19 веке шел более стремительными темпами, нежели в 15 веке, и так далее.

На меньших масштабах это тоже работает. Фильм «Назад в будущее» вышел в 1985 году, и «прошлое» было в 1955 году. В фильме, когда Майкл Джей Фокс вернулся в 1955 год, его застали врасплох новизна телевизоров, цены на содовую, отсутствие любви к гитарному звуку и вариации в сленге.

Это был другой мир, безусловно, но если бы фильм снимали сегодня, а прошлое было в 1985 году, разница была бы куда более глобальна.

Марти Макфлай, попавший в прошлое из времени персональных компьютеров, Интернета, мобильных телефонов, был бы гораздо более неуместным, чем Марти, отправившийся в 1955 год из 1985.

Все это благодаря закону ускоряющейся отдачи. Средняя скорость развития прогресса между 1985 и 2015 годами была выше, чем скорость с 1955 по 1985 годы — потому что в первом случае мир был более развитым, он был насыщен достижениями последних 30 лет.

Таким образом, чем больше достижений, тем быстрее происходят изменения. Но разве это не должно оставлять нам определенные намеки на будущее?

Курцвейл предполагает, что прогресс всего 20 века мог бы быть пройден всего за 20 лет при уровне развития 2000 года — то есть в 2000 году скорость прогресса была в пять раз выше, чем средняя скорость прогресса 20 века.

Также он считает, что прогресс всего 20 века был эквивалентен прогрессу периода с 2000 по 2014 год, и прогресс еще одного 20 века будет эквивалентен периоду до 2021 года — то есть всего за семь лет. Спустя несколько десятков лет весь прогресс 20 века будет проходиться по несколько раз в год, а дальше — всего за месяц.

В конечном итоге закон ускоряющейся отдачи доведет нас до того, что за весь 21 век прогресс будет в 1000 раз превышать прогресс 20 века.

Если Курцвейл и его сторонники правы, 2030 год удивит нас так же, как парня из 1750 года удивил бы наш 2015 — то есть следующая ТСП займет всего пару десятков лет — а мир 2050 года будет так сильно отличаться от современного, что мы едва ли его узнаем. И это не фантастика. Так полагает множество ученых, которые умнее и образованнее нас с вами. И если вы взглянете в историю, то поймете, что это предсказание вытекает из чистой логики.

Почему же, когда мы сталкиваемся с заявлениями вроде «мир через 35 лет изменится до неузнаваемости», мы скептически пожимаем плечами? Есть три причины нашего скепсиса относительно прогнозов будущего:

1. Когда дело доходит до истории, мы думаем прямыми цепочками. Пытаясь представить прогресс следующих 30 лет, мы смотрим на прогресс предыдущих 30 как на индикатор того, сколько всего, по всей вероятности, произойдет. Когда мы думаем о том, как изменится наш мир в 21 веке, мы берем прогресс 20 века и добавляем его к 2000 году.

Читайте также:  Сочетания клавиш, которые упростят жизнь с Windows 10

Такую же ошибку совершает наш парень из 1750 года, когда достает кого-то из 1500 года и пытается его удивить. Мы интуитивно думаем линейным образом, хотя должны бы экспоненциальным. По существу, футуролог должен пытаться предугадать прогресс следующих 30 лет, не глядя на предыдущие 30, а судя по текущему уровню прогресса.

Тогда прогноз будет точнее, но все равно мимо ворот.

5 примеров, где искусственный интеллект будет управлять вашей жизнью

Чтобы думать о будущем корректно, вам нужно видеть движение вещей в куда более быстром темпе, чем они движутся сейчас.

2. Траектория недавней истории зачастую выглядит искаженно. Во-первых, даже крутая экспоненциальная кривая кажется линейной, когда вы видите небольшие ее части. Во-вторых, экспоненциальный рост не всегда гладкий и однородный. Курцвейл считает, что прогресс движется змееподобными кривыми.

5 примеров, где искусственный интеллект будет управлять вашей жизнью

Такая кривая проходит через три фазы: 1) медленный рост (ранняя фаза экспоненциального роста); 2) быстрый рост (взрывная, поздняя фаза экспоненциального роста); 3) стабилизация в виде конкретной парадигмы.

Технологии искусственного интеллекта: что умеют, где используются

Не секрет, что в современном мире множество задач выполняется с помощью автоматизированных машин. Ученые не останавливаются и продолжают работать в этом направлении, чтобы улучшить нашу жизнь. Все чаще люди, которые не связаны напрямую с наукой, слышат об искусственном интеллекте и о нейронных сетях.

Всё потому, что технологии машинного обучения начинают занимать серьезное место в повседневной жизни. Требуется разобраться в терминологии, в самом процессе новых технологий и решить, как выстроить будущее на взаимодействии с ними.

Конечно, возможности новых технологий искусственного интеллекта несколько ограничены. Как и человек, ИИ имеет свойство ошибаться, однако, за последнее время данная технология продвинулась в своем развитии на достаточно высокий уровень, а всё благодаря обучению на крупных и разнообразных выборках данных.

5 примеров, где искусственный интеллект будет управлять вашей жизньюВозможности искусственного интеллекта

Искусственный интеллект мог бы помочь специалистам с работой над теми задачами, которые не совсем простые в плане понимания, осмысления и имеют зависимость от достаточно большого количества изменчивых факторов. Понять их алгоритм машине будет проще, если создать для этого все условия.

Основная цель в развитии ИИ – упростить выполнение задач, которые строятся на большом количестве переменных факторов, непросты в понимании, подразумевают сложное решение и достаточно тяжело алгоритмизируются вручную.

Ученые и исследователи возлагают большие планы на машинное обучение, велико желание сделать так, чтобы от человека не требовалось постоянно описывать какие-то конкретные алгоритмы.

Для вас подарок! В свободном доступе до 12 июня

61 проверенный канал из закрытой подборки по поиску работы в IT

Гарантированно найдете выгодную работу за 1-2 дня Гарантированно найдете выгодную работу за 1-2 дня Скачать файл

В активной разработке подход — «черный ящик», когда человеку не требуется тратить уйму времени на программирование алгоритмов, на написание кода, а машина сама разберется со сложным программным кодом. Грамотные «тренировочные» данные для систем помогут машинам «программировать», выполняя задачу разработчиков.

Сферы использования технологий искусственного интеллекта

IBM Watson (суперкомпьютер на основе ИИ) стал популярен в 2011 году благодаря победе на «Jeopardy». Использующийся в IBM Watson алгоритм машинного обучения стал невероятно популярен, хотя сейчас он уже несколько видоизменен и используется в новом виде в качестве шаблона для разных коммерческих программ.

ИИ затрагивает практически все отрасли жизнедеятельности:

  • ИИ в медицине и здравоохранении – речь идет об аппаратах УЗИ, о рентгене и о прочем медицинском оборудовании. Благодаря точной работе ИИ у пациента находят проблемы со здоровьем, а обнаружив таковые – могут подобрать оптимальное лечение. Сюда же можно отнести приложения, помогающие вести ЗОЖ: следить за пульсом, давлением, температурой, даже определять уровень кислорода в крови.
  • ИИ в онлайн-магазинах – речь идет о той самой рекламе, которая постоянно возвращает нас к тем товарам, характеристики которых мы недавно изучали. На поисковиках предлагаются вещи, к которым проявили интерес пользователи. Машиной изучаются покупательские пристрастия человека, а потом предлагаются релевантные (по их мнению) товары.
  • ИИ в политике – речь идет о работе в области сбора и анализа собранных данных. Вспомним, что Барак Обама стал второй раз президентом, поскольку его специалисты использовали ИИ при расчете наилучшего дня, штата и аудитории для публичного выступления Обамы. По оценкам, это обеспечило преимущество в 10-12 процентов.
  • ИИ в промышленности – речь идет о возможностях ИИ собирать и анализировать данные с разных участков производства и, тем самым, грамотно распределять нагрузку на оборудование.
  • ИИ в образовании и игровой индустрии – речь идет о создании игр, а также об активном продвижении ИИ в образовательных программах развитых стран.

Основные виды и технологии искусственного интеллекта

В настоящее время принято говорить о 4-х основных видах искусственного интеллекта:

  • О реактивных машинах — систем ИИ, которые решают только лишь конкретные задачи, не способны на запоминание прежнего опыта с дальнейшим его применением.
  • Об ограниченной памяти – системы ИИ с памятью, основанной на прошлом опыте, хотя и опыт тот не подлежит сохранению и накапливанию.
  • О теории разума – системы ИИ, которая способна «прочесть» эмоции и планы человека, а также пригодна для командной работы, поскольку имеет социальный интеллект.
  • О самосознании — системы ИИ, которая имеет некое представление о себе, что позволяет с большой точностью имитировать человеческий интеллект.

Далее, скажем о технологиях, которые в большинстве своем используются при создании искусственного интеллекта:

  • Технология машинного обучения – компьютер способен на обработку данных и принятие решений, вне зависимости от строго обозначенных схем. Он может обнаружить закономерности, точные ответы и грамотные прогнозы в заданиях с обширными параметрами, на что не способен человек.
  • Технология глубокого обучения – позволит найти закономерности в огромных массивах информации (Big Data). Обработкой данных в технологии глубокого обучения занимаются искусственные нейронные сети (ИНС), которые созданы по подобию биологических нейронных сетей, а также они моделируют и обрабатывают входные и выходные сигналы.
  • Технологии обработки и генерации естественного языка – то, что позволяет преобразовать данные в естественный язык, который расшифровывает компьютер, а потом выдает человеку в том же понятном ключе.

Топ-30 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий 2022

Поможет разобраться в актуальной ситуации на рынке труда

Подборка 50+ ресурсов об IT-сфере

Только лучшие телеграм-каналы, каналы Youtube, подкасты, форумы и многое другое для того, чтобы узнавать новое про IT

ТОП 50+ сервисов и приложений от Geekbrains

Безопасные и надежные программы для работы в наши дни

Получить подборку бесплатно 5 примеров, где искусственный интеллект будет управлять вашей жизнью Уже скачали 12108

Принцип работы искусственных нейронных сетей

Математические модели, которые создавались аналогично биологическим нейронным сетям, называют Искусственные Нейронные Сети. С помощью обучающего алгоритма, который считывает наблюдаемые данные, достигается адаптивное взвешивание сигналов между искусственными нейронами.

ИНС моделируется с использованием нескольких слоёв нейронов – отдельных вычислительных единиц, которые могут получать входные данные и определять, требуется ли дальнейшая передача этих данных.

В трехслойной модели это выглядит следующим образом – первым слоем заложен ввод, дальше слой скрыт, а в финале имеется слой вывода. В каждом слое – не менее одного нейрона.

5 примеров, где искусственный интеллект будет управлять вашей жизньюПринцип работы искусственных нейронных сетей

Конечно, если слоев будет больше, то и потенциал решения задач ИНС возрастет, но бывает, что модель становится «большой» для заданной задачи, оптимизация до необходимого уровня в данной ситуации невозможна, это есть — переобучение (overfitting).

Основа, составляющая построения ИНС – архитектура, настройка, выбор алгоритма обработки данных. Все эти компоненты определяют производительность и эффективность работы модели.

Читайте также:  Lenovo готовит нетбук IdeaPad FL5-B3 на платформе Pine Trail

Теперь поговорим о функции активации, которая используется для преобразования взвешенных входных данных нейрона в его выходные данные.

Искусственные Нейронные Сети – мощнейшее средство решения задач, и при увеличении количества составляющих частей модели нейронной сети, она становится запутанной. Тут приходит на помощь подход — «черный ящик».

  • Глубокое машинное обучение –нейронные сети и используемые в них алгоритмы принимают полезную для извлечения информацию путем обработки, с помощью прохода через слои нейросети, для обнаружения требуемых выходных данных.
  • Обучение без учителя (unsupervised learning) — когда методика глубокого обучения замечательно себя проявляет, а грамотно настроенная ИНС способна на автоматическое определение основных черт входных данных и получение полезного результата обработки этих данных.
  • По сути, этим занимается программист, но модель глубокого машинного обучения хороша тем, что сама найдет способ извлечения полезной информации из входных данных, сокращая требования к вычислительной мощности, памяти и энергии для поддержки работы модели после завершения обучения.
  1. Мы вместе с экспертами по построению карьеры подготовили документы, которые помогут не ошибиться с выбором и определить, какая профессия в IT подходит именно вам.
  2. Благодаря этим гайдам 76% наших студентов смогли найти востребованную профессию своей мечты!
  3. Скоро мы уберем их из открытого доступа, успейте скачать бесплатно:

Женщины в IT: мифы и перспективы в карьере

Как прокачать свою технику речи

100 тыс. руб за 100 дней с новой профессией

Список из 6 востребованных профессий с заработком от 100 тыс. руб

Критические ошибки, которые могут разрушить карьеру

Собрали 7 типичных ошибок, четвертую должен знать каждый!

Гайд по профессиям в IT

5 профессий с данными о навыках и средней заработной плате

Уже скачали 12840

Алгоритмы «натаскивают» программу на задачу с помощью необходимых данных.

Теневое обучение (shadow learning) — одна из форм глубокого обучения, упрощенная за счет того, что поиск ключевых особенностей данных следует после их обработки специалистом и внесением в систему специфических для сферы, к которой относятся эти данные, сведений.

Основные разработчики технологий искусственного интеллекта

Где внедряют системы искусственного интеллекта

В XX-ом столетии искусственный интеллект был одной из главных тем фантастических историй и книг. В 2020 году люди уже не замечают, как используют системы ИИ в повседневной жизни. Занимаются ли они чтением почты или просмотром фильмов в Кинопоиске. Системы искусственного интеллекта занимают сферы от голосовых помощников до медицины и освоения космоса. 

Введение

Искусственный интеллект (ИИ) – программный комплекс, который способен воспроизводить человеческие навыки: планировать, решать проблемы, давать советы, а также обучаться и улучшать свою работу в процессе выполнения задач. Например, рекомендательные музыкальные сервисы, которые изучают ваши предпочтения и «подкидывают» похожую музыку, можно назвать своеобразным искусственным интеллектом.

Мышление человека основывается на нейронах мозга, а мышление ИИ базируется на нейронных сетях. Они позволяют системам приобретать новые навыки практически так же, как это делают люди.

Как отличить искусственный интеллект от простого алгоритма сбора и выдачи данных? Главная особенность ИИ и его отличие – способность к обучению и совершенствованию в процессе работы. То есть, чем больше вы используете технологию, тем лучше она подстраивается под ваши нужды, тогда как обычная система продолжает выполнять только изначально заданный алгоритм.

5 примеров, где искусственный интеллект будет управлять вашей жизньюС сайта hackernoon.com

Для чего создавать системы искусственного интеллекта

Использование искусственного интеллекта в работе позволяет не только автоматизировать любой процесс, но и настроить его в соответствии с конкретной задачей человека, ведомства или производства. Работа ИИ со временем становится более эффективной за счет постоянного обучения – чем больше нейросеть знает деталей и потребностей, тем лучше она функционирует. 

Изначально многие предполагали, что ИИ будет способен лишь переводить тексты, распознавать объекты и улавливать смысл человеческой речи. Но к 2020 году список навыков настолько расширился, что его перечисление заняло бы не одну страницу. Нынешний ИИ присутствует во многих сферах нашей жизни – в интернете, медицине, бизнесе и даже транспорте.

5 примеров, где искусственный интеллект будет управлять вашей жизньюС сайта fullformlelo.com

Искусственный интеллект в интернете

Как искусственный интеллект может облегчить жизнь людям

Нам повезло родиться в эпоху развития технологий и искусственного интеллекта. Технологии используются в медицине, науке, облегчают жизнь, а порой и спасают людей.

Для геймеров разработаны приложения, которые могут помочь повысить уровень игрока, создана полноценная модель человеческого мозга, а MARS ежегодно собирают самые великие умы планеты в одном месте, чтобы помочь человечеству продвинуться вперед.

Сегодня ты узнаешь о том, как искусственный интеллект делает нашу жизнь все лучше с каждым днем.

1. Gosu.ai — для хардкорных игр

Если ты любишь компьютерные игры, наподобие CS:GO или иных онлайн шутеров, то определенно оценишь это приложение, а точнее интеллектуального помощника, который анализирует все действия игрока вплоть до движения мыши, а затем дает конкретные рекомендации и корректирует стратегию игрока. Создатель Gosu  — Алиса Чумаченко — считает, что этот интеллектуальный помощник вскоре станет партнером каждого геймера во всем мире. Искусственный интеллект умеет анализировать шутеры, РПГ и ММО игры и продолжает активно развиваться. Также Gosu.ai предлагают крупным компаниям, которые разрабатывают девайсы для игр, аналитическую информацию, которая содержит все пожелания геймеров и может помочь создать новый инновационный продукт.

MARS — это одна из крупнейших мировых компаний, которая вовлечена практически во все известнейшие технологические разработки по всему миру, благодаря которым человечество не перестает развиваться.

Сотрудники этой компании решили организовать нечто грандиозное: собрать в одном месте самых гениальных людей современности. Иными словами, организовали конференцию гениев.

На эту встречу прибыли представители НАСА, Джефф Безос — основатель «Амазона», представители из Intel, изобретатель «Сегвея» Дин Кеймен и даже один из разрушителей легенд — Адам Сэвидж! Конференция длилась 72 часа, и на ней обсуждались не открытия, которые были сделаны в последнее время — это были дружественные разговоры о том, как сделать будущее более технологичным. Эти люди говорили о том, что необходимо делать, за бокалом виски и покуривая сигары — отличная обстановка для встречи не просто джентльменов, а гениев.

Искусственный интеллект против человечества

3. Полное моделирование человеческого мозга

Нейробиологи уже долгие годы работают над тем, чтобы создать точную копию человеческого мозга, которая отразит его работу вплоть до малейшей активности нейронов.

Такое изобретение позволило бы совершить прорыв в понимании нашего сознания, механизмов мышления и дало бы возможность лечить многие заболевания, которые поражают мозг.

К сожалению, сегодня создать такую модель невозможно, так как не существует компьютера, который способен хранить и обрабатывать информацию так же быстро, как делает это головной мозг. Для масштабирования и имитации всего человеческого мозга объем памяти должен быть в 100 раз больше, чем у нынешних компьютеров.

Но то, что сегодня нет столь мощных машин не означат, что не существует алгоритмов, благодаря которым можно просчитать работу мозга. Новый алгоритм, разработанный учеными, отражает работу головного мозга вплоть до малейшей активности нейронов.

Это стало возможным благодаря разработанному программному обеспечению, которое называется «Гнездо». «Гнездо» представляет собой нейронный инструмент моделирования, который обычно используется нейробиологами для экспериментальных целей. Создание оборудования, которое может превзойти нейронную сеть человека, должно пролить свет на исследования, касающиеся расстройств в работе мозга.

Технологии, которые могут нас погубить. Часть I

Технологии, которые могут нас погубить. Часть II

4. Интеллектуальный помощник для водителей

Сколько аварий произошло из-за того, что водитель отвлекся, задремал, был недостаточно внимателен из-за стресса или усталости. Особенно эта проблема актуальна для таксистов и дальнобойщиков, которые проводят за рулем большую часть времени. Чтобы сократить количество аварий, произошедших из-за человеческого фактора, компания Affectiva создала программу, которая отслеживает эмоции человека на основании мимики. Программное обеспечение может анализировать то, насколько сконцентрирован и внимателен водитель, основываясь лишь на мимике. Сотрудники компании считают, что это программное обеспечение позволит спасти много человеческих жизней и существенно сократит количество аварий.

Как изменится мир после создания ИИ

Это программное обеспечение стало панацеей для предпринимателей, которые продают товары в розницу, ведь оно способно «обрабатывать» каждого покупателя лично. АВА увеличила доход от каждого человека примерно на 1,8$.

Этот бот-ассистент создает такую схему покупки товаров, при которой покупатель должен приобретать вещи в несколько шагов, попутно обращая внимания на сопутствующие товары.

Эта технология значительно увеличила продажи и взята на вооружение многими онлайн-магазинами.

Технологии будущего, которые неприлично использовать

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector