13 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Несколько особенностей использования ии

Области применения искусственного интеллекта

Сегодня уже сложно представить такую область деятельности, в которую бы ни проникли различные умные устройства, упрощающие нашу работу или берущие на себя часть наших обязанностей. Среди таких сфер – медицина, образование, бизнес, наука, развлечения, борьба с преступностью, решение многочисленных бытовых вопросов. Скорее всего, в будущем подобных разработок станет еще больше, и использоваться они, наверняка, будут повсеместно. Таким образом, уже в ближайшем будущем применение искусственного интеллекта качественно преобразит практически все сферы нашей жизни.

Столь широкое использование ИИ обусловлено двумя важнейшими факторами. С одной стороны, он способен автоматизировать даже те процессы, которые ранее требовали участия человека: например, управление роботизированными механизмами на производстве (то есть в данном случае ИИ берет на себя наши обязанности). С другой стороны, он может быстро обрабатывать и анализировать поистине гигантские объемы информации и просчитывать варианты, используя множество переменных. И по данному направлению ИИ дает качественно лучшие результаты по сравнению с человеком. Добавим к этому то, что машина не подвержена человеческому фактору, а ее работоспособность не зависит от эмоций и личных проблем. Как итог – области применения искусственного интеллекта очень широки и фактически ограничиваются только нашей фантазией и скоростью внедрения технологических новаций.

Несколько особенностей использования ИИ

Конечно, многие особенности применения ИИ зависят от конкретных проектов, разработок и задач, которые стоят перед умными устройствами. Но также можно выделить несколько аспектов, которые касаются практически любой сферы использования искусственного интеллекта.

В первую очередь – это ошибки. Безусловно, нельзя сказать, что ИИ никогда не ошибается и внешние факторы не способны повлиять на его действия (в том числе аварии или, например, хакерские атаки). Поэтому можно предположить, что даже когда умные машины намного прочнее войдут в нашу жизнь, человек все так же будет участвовать в принятии важных решений. Скорее всего, данный тезис будет актуален для любой сферы применения искусственного интеллекта, где на кону стоит что-либо серьезное.

Сейчас такой подход можно проиллюстрировать на примере суперкомпьютера-диагноста IBM Watson. Статистика говорит о том, что ИИ, в который загружены миллионы медицинских документов и историй болезней, часто ставит диагнозы точнее людей. Тем не менее пока последнее слово остается именно за лечащим врачом, а суперкомпьютер выступает как помощник, эффектный и полезный инструмент.

Следующий вопрос частично связан с предыдущим – ответственность. Например, уже сейчас разрабатываются и внедряются беспилотные личные автомобили и общественный транспорт. Но кто возьмет на себя ответственность, если такой автомобиль попадет в аварию? Или, предположим, будет создан высокоинтеллектуальный робот-хирург, который сможет самостоятельно проводить операции. На кого ляжет вина, если пациент умрет от неверного движения такого робота? Можно ли считать ответственным сам ИИ и что должно последовать из такого шага? Пока данные вопросы остаются открытыми, и, возможно, в этом одна из причин, почему деятельность и решения роботов контролируются людьми: так решать проблемы ответственности намного проще.

В каких сферах ИИ применяется уже сейчас?

Несмотря на сравнительную молодость данных технологий, ИИ уже нашел широкое применение в самых разных сферах, и многие проекты, будто пришедшие к нам из фантастических книг, становятся вполне реальными. Приведем интересные примеры применения искусственного интеллекта, которые внедрены на данный момент или планируются к внедрению в ближайшем будущем.

Медицина

В медицине особенно ценится отменная память искусственного интеллекта и его способность обрабатывать большое количество данных, сопоставлять и анализировать информацию. Так работает уже упомянутый выше IBM Watson или, например, DeepMind Health от компании Google. Эти и аналогичные им умные помощники не просто дают советы врачам, но и определяют предрасположенность к заболеваниям или выявляют их на очень ранних стадиях, когда они могут скрыться от человеческого глаза.

В конце 2017 года премьер-министр РФ Д. Медведев обозначил стратегию, которая в том числе подразумевает использование в российском здравоохранении возможностей искусственного интеллекта. Например, планируется развивать систему поддержки принятия решений врача «Третье мнение». Сейчас она умеет анализировать снимки клеток крови и глазного дна, УЗИ мочевого пузыря и рентгенограммы легких, а в будущем научится обрабатывать данные компьютерных томографов и МРТ. Еще одна аналогичная российская система – Botkin.AI. Среди ее задач – анализ диагностических данных, подсказки и советы врачам, мониторинг проводимого лечения. Пока Botkin.AI помогает онкологам, но планируется, что уже скоро он будет работать и в других областях.

Проект Face2Gene от компании FDNA обещает определить генетические заболевания по фото. По словам разработчиков, по чертам лица можно выявить около 3 500 генетических заболеваний, даже если по симптомам они себя еще не проявили. Приложение доступно для смартфонов на Andriod и iOS.

Искусственный интеллект помогает не только врачам, но и пациентам. В последние годы растет популярность телемедицины и соответствующих приложений. Они используют различные алгоритмы: некоторые собирают данные с носимых датчиков вроде фитнес-браслетов; другие, скорее, представляют собой опросники, цель которых – установить точные симптомы и проблемы пациентов. Некоторые ИИ распознают речь, и им можно отвечать устно, другие предпочитают письменную коммуникацию. Получив нужную информацию, приложения либо дают рекомендации, что делать дальше и как лечиться, либо отправляют соответствующие сведения лечащему врачу. Одни из самых известных интеллектуальных помощников такого рода – Ada и Your.MD (можно скачать в Google Play и App Store).

Промышленность и сельское хозяйство

В промышленности искусственный интеллект позволяет делать работу все более и более автоматизированной, вплоть до того что участие человека практически перестает требоваться. В частности, LG планирует в 2023 году открыть завод, где все процессы – от закупки расходных материалов до контроля выпускаемой продукции и ее отгрузки – будут осуществляться с помощью искусственного интеллекта. Также ИИ будет контролировать износ оборудования, выполнение поставленных планов и другие факторы, которые обычно отслеживает человек.

Согласно планам компании, частичный перевод производства со старых заводов на новый начнется уже в 2021 году. Возможно, уже тогда появится первая информация, насколько успешно функционирует умный завод.

Что касается сельского хозяйства, то тут искусственный интеллект используется для контроля за состоянием растений, уровнем влажности, наличием в почве необходимых питательных веществ и в принципе для надлежащего ухода за посадками. Например, роботы научились идентифицировать сорняки и аккуратно избавляться от них (выдергивая или обрабатывая химикатами). Умные помощники способны определять заболевания растений или напавших на них вредителей по фотографиям, а также точечно доставлять необходимые препараты. Это помогает экономнее расходовать пестициды и гербициды.

Дорожное движение

Во многих странах умение искусственного интеллекта обрабатывать огромные объемы данных используется для того, чтобы облегчить проблему пробок. В частности, в России ИИ помогает движению в крупных городах и на федеральных трассах. Компьютер анализирует данные со светофоров, собирает информацию о плотности движения, авариях, погодных условиях и иных причинах, которые могут повлиять на трафик. В итоге интеллектуальная система в режиме реального времени следит за дорогами, строит прогнозы, как будет развиваться ситуация, и в соответствии с этим переключает светофоры.

ИИ, следящий за дорожным движением, не только наблюдает за авариями, но и помогает водителям. Например, может вызвать эвакуатор.

Подобные системы работают во многих городах Европы, Азии, Северной Америки, для которых актуальна проблема пробок. Конечно, полностью избавиться от заторов в большинстве случаев не удается, однако ИИ позволяет улучшить ситуацию с дорожным движением, порой – значительно ускорить движение. Возможно, прогресс будет заметнее, когда в широкий обиход войдут автономные автомобили – еще одна сфера применения искусственного интеллекта.

Читать еще:  Что нужно знать о противопожарной пропитке деревянных конструкций

Искусственный интеллект в быту

Конечно, типичным примером использования ИИ в быту станут системы умных домов, которые получают все большее распространение. Задача большинства подобных разработок – максимально автоматизировать и облегчить наш быт. Например, с утра ИИ сможет раздвинуть занавески, чтобы в спальню проник солнечный свет, разбудить вас с помощью радио и включить кофеварку, чтобы на завтрак вас уже ждал ароматный кофе, а когда вы уйдете на работу, он активирует сигнализацию. В будущем функционал таких систем наверняка будет значительно расширен, вплоть до того, что холодильник сам закажет вашу любимую еду, а шкаф – отпарит одежду.

Умный дом оптимизирует энергопотребление, обогрев и вентиляцию, контролирует работу различных приборов, подстраиваясь под ваше расписание. В совокупности это не только делает быт удобнее, но и помогает экономнее расходовать электроэнергию.

Еще один пример бытового использования ИИ – автоматические переводчики. Если раньше качество пропущенного через них текста оставляло желать много лучшего, то сейчас ситуация меняется. Алгоритмы учатся подбирать правильный перевод в зависимости от контекста и согласовывать части предложения между собой. Как итог, вместо «машинного перевода» можно получить вполне читаемый текст. Внедрение ИИ в свой переводчик осенью 2017 года анонсировал «Яндекс». Алгоритм не разбивает текст на отдельные слова, а воспринимает предложение целиком, что позволяет получить текст более высокого качества.

Области применения искусственного интеллекта

  • Total: 0

Одержит ли верх искусственный интеллект (ИИ) над человечеством? Илон Маск, основоположник Tesla, отрицает такое предположение. Чтобы убедиться в этом, известный новатор вложил 10 млн. долларов США в 37 разных научных проектов.

Несмотря на категоричность Илона Маска и его единомышленников, среди которых есть Билл Гейтс и Стивен Хокинг, большинство ученых прогнозирует принятие людьми ИИ. Стоит только глянуть на MindMeld (обработка естественного языка посредством голосовых и чат-помощников) либо VIV (развитие «умных» помощников). Считается, что переломным периодом для населения планеты станут ближайшие 10-15 лет. Причем внедрение произойдет не только на уровне информационных технологий, но и в общественном мнении, законах и повседневных привычках.

Это обуславливается двумя факторами.

Во-первых, робот с ИИ может автоматизировать процессы, для которых требуется участие человека. Во-вторых, он способен обработать и проанализировать огромный объем информации. Преимущество компьютера состоит в том, что его трудоспособность не связана с человеческим фактором, будь то личные проблемы или плохое настроение.

Таким образом, искусственный интеллект имеет широкое применение: его повсеместно встречают в медицине, промышленности, образовании, агроиндустрии, дорожном движении и быту.

Области применения искусственного интеллекта

Медицина

В данной сфере ценится память ИИ, а также возможность генерировать и сопоставлять огромные объемы информации.
Уже несколько лет у всех на слуху IBM Watson и DeepMind Health (разработка компании Google) — умные помощники, которые не только дают советы врачам, но и выясняют генетическую предрасположенность к патологиям. Так, IBM Watson уже определяет и разрабатывает план терапии 13 видов злокачественных новообразований: от рака шейки матки до толстой кишки.

Искусственный интеллект приходит на помощь даже пациентам. Все более популярными становятся приложения телемедицины, собирающие данные с фитнес-браслетов и прочих датчиков, а также «опросники», устанавливающие точные симптомы и заболевания пациентов. Так, ИИ способен распознать туберкулез и нарушение работы внутренних органов, в т.ч. головного мозга.

Некоторые из приложений разбирают человеческую речь и отвечают устно, другие же отдают предпочтение письменной коммуникации. Приложения получают необходимую информацию, а затем дают рекомендации, какие меры принимать дальше, или же отправляют данные терапевту. Наиболее популярные интеллектуальные помощники — Your.MD и Ada, которые можно скачать в App Store или Google Play.

Особое значение отводится системам, способным разрабатывать новые лекарственные средства. По словам топ-менеджера компании Pfizer, Джуди Сюардс, разработка и вывод на рынок нового медикамента в среднем занимает 12 лет. ИИ позволит создавать молекулярную структуру и моделировать лекарство, что увеличит его качество и сократит время выпуска новых препаратов. Пионерами в сфере создания суперкомпьютеров, решающих эту проблему, являются компании Atomwise и Berg Health.

Промышленность

Крупные промышленные компании таких государств, как Япония, Китай, США, Германия и Швейцария, инвестируют в новые технологии. Сегодня прослеживается тенденция сокращения рабочих мест, связанных с интеллектуальным трудом, и увеличение количества компьютеров.

В ближайшие десятилетия пострадают такие рабочие места:

  1. Сбор деталей. С каждым днем происходит все больше сокращений рабочего персонала. Робот, запоминая последовательность действий, справляется с соединением деталей самостоятельно.
  2. Бухгалтерские расчеты. По сравнению с человеком, машина безошибочно рассчитывает данные и не ведет «черную» и «белую» бухгалтерию, что очень выгодно для государства. Суперкомпьютеры учатся и принимают логические решения.
  3. Замена консультантов. Робот, наравне с человеком, может вести диалог с покупателем на высоком уровне и дать ответы на стандартные вопросы. Алгоритм общения усложняется, благодаря способности машины к обучению и накоплению опыта.

Роботизация в скором будущем также коснется таких профессий, как секретари, кассиры, дальнобойщики и официанты.Примером успешного внедрения ИИ стал линейный завод H&H. Технология, которая отслеживает взгляд рабочих, помогла за 1 год сэкономить 400 часов на обучение стажеров и снизить вероятность несчастных случаев.

Агентство MIT Technology Review сообщило, что Эндрю Ын, исследователь робототехники и машинного обучения, разрабатывает новый проект Landing.AI. Он призван наладить механизм производства на заводах и фабриках. Его первый партнер – компания Foxconn, которая занимается производством гаджетов Apple.

Образование

В ближайшем будущем сфера образования будет развиваться быстрыми темпами в двух руслах – адаптивном обучении и прокторинге.
Адаптивное обучение призвано решить проблему разной успеваемости учеников и студентов. Дело в том, что один человек усваивает материал намного быстрее и успешнее, чем другой. Поэтому ИИ будет отслеживать уровень знаний обучающегося и адаптировать порядок блоков курсов под его способности или же информировать преподавателя, насколько хорошо ученик усвоил материал. Примером такой системы может стать платформа Third Space Learning, которая сейчас находится на стадии разработки.

Прокторинг представляет контроль учеников и студентов во время прохождения контрольных и экзаменационных тестов. Если в прошлом обучающиеся находились «под прицелом» веб-камеры, то сейчас на помощь приходит ИИ. Он отслеживает, как часто студент отводит взгляд от экрана компьютера, сменяет ли вкладку в браузере, нет ли лишних голосов в помещении. Как только ИИ замечает какое-либо нарушение, он тут же оповещает об этом человека-проктора.

Но может ли машина заменить обычного преподавателя? Роза Лукин, профессор University College London, отрицает это. По ее словам, стоит найти компромисс. Ведь цель не в том, чтобы заменить учителей машинами, а улучшить процесс образования. Здесь уж точно не обойтись без преподавателя-человека.

Сельское хозяйство

Мнение о том, что земледелие и животноводство – отстающие и старомодные отрасли, осталось в прошлом. Сегодня интенсивный рост мирового рынка ИИ в аграрной индустрии вызван такими факторами: введением системы управления данными, автоматизацией орошения, увеличением производительности с/х культур посредством внедрения методов обучения, ростом количества людей на планете. В то же время увеличение рынка ИИ ограничивается высокой стоимостью сбора информации о с/х угодьях.

Повсеместное внедрение робототехники в сельском хозяйстве представлено такими разработками:

  • Беспилотные летательные аппараты. Дроны, оснащенные радарами и GPS-мониторингом, опрыскивают с/х культуры, обеспечивают надежную доставку опасных химикатов и аэрофотосъемку.
  • Роботы для сбора урожая. Если зерноуборочные машины существуют уже давно, то робота, который собирает клубнику, удалось создать совсем недавно.
  • ИИ, уничтожающий сорняк. Hortibot, разработка Орхусского университета (Aarhus Universitet) в Дании, распознает и устраняет сорняки двумя способами: механическим путем и точечным опрыскиванием гербицидами. Этот робот стал настоящим прорывом, ведь распознавание сорняков от полезных растений – большой успех современной робототехники в сельском хозяйстве. Вдобавок создаются машины, распознающие вредителей и болезни с/х культур.
Читать еще:  Как сделать дверь из вагонки своими руками

Согласно прогнозам Energias Market Research, к 2024 году рынок ИИ в агроиндустрии вырастет на 24,3%. Он будет активно развиваться в США и Азиатско-Тихоокеанском регионе. В список центральных игроков на рынке интеллектуального агробизнеса попали Agworld, Farmlogs, Cropx, Microsoft, AGCO и другие.

Дорожное движение

Цель внедрения ИИ в данной сфере – борьба с пробками. Такие системы уже успешно работают в крупных городах Европы, Северной Америки и Азии.

Сбор информации со светофоров, анализ плотности движения, ДТП, метеоданных и прочих факторов, создающих пробки – вот, что входит в функции компьютера. Как результат, интеллектуальная система в режиме онлайн контролирует дороги, прогнозирует, каким будет трафик, и согласно этому, переключает светофоры.

Она следит не только за движением транспорта на дороге, но и помогает водителям. К примеру, система при необходимости вызывает эвакуатор. Понятно, что полностью избавить от пробок данное решение не сможет, однако в разы ускорить движение – вполне возможно.
Вероятно, прогресс будет заметен, если в широкое использование войдут беспилотные автомобили – это транспортные средства, которые способны передвигаться без участия человека. Их разработкой занимается компания Google, AKTIV, Tesla Motors и некоторые другие.

Безусловно, у всех на слуху «умный дом» (smart house), который в дальнейшем станет типичным примером ИИ. Крупнейшими производителями считаются Yamaha, Siemens, Abb, Beckhoff и Legrand.

Такие разработки предельно упрощают быт человека. К примеру, такая система раздвинет занавески с утра, разбудит хозяев и сварит кофе. В дальнейшем функционал «умного дома» будет расширен вплоть до того, что шкаф будет автоматически распаривать одежду, а холодильник – заказывать еду. Такое решение оптимизирует расходы, связанные с энергопитанием, вентиляцией, обогревом, подстраиваясь под удобное расписание.

Также популярными остаются пылесосы, способные не только выполнить уборку, но и передвигать предметы и самостоятельно заряжаться.
Еще одним примером бытового применения ИИ являются автоматические переводчики. Если раньше «машинный перевод» оставлял желать лучшего, то сегодня ситуация кардинально изменилась. Это демонстрирует Google Translate: алгоритм построен на том, что компьютер воспринимает не отдельные слова, а полное предложение. Он позволяет получить качественный текст, поэтому в ближайшем времени такой метод станет основой автоматического перевода.

Человекоподобных андроидов используют не только по хозяйству, но и для общения. Железный «друг» не даст умереть со скуки, а иногда становится полноправным членом семьи. Так, в Китае один счастливчик успел жениться на роботе. Им оказался инженер Чжэн Цзяцзя, который сам смастерил себе невесту.

Несомненно, будущее человечества переплетается с роботами, ведь с каждым годом развиваются все новые области применения искусственного интеллекта. Скорее всего, он превзойдет способности человека, но в то же время значительно улучшит качество его жизни. Здесь главное — найти разумные рамки, пока ИИ не научился воспроизводить себя. По словам Илона Маска, стоит занять проактивную позицию и уже сейчас ограничить использование ИИ, по крайней мере, в военной отрасли.

Искусственный интеллект в образовании: семь вариантов применения

Инновации искусственного интеллекта (ИИ) влияют на сферы, далёкие от мира технологий. Даже консервативная образовательная отрасль в скором времени будет широко применять системы искусственного интеллекта. В этой статье консультант по вопросам образования Мэттью Линч рассказывает о разнообразных возможностях использования ИИ в преподавании.

1. Адаптивное обучение

Это самая многообещающая возможность применения ИИ в образовании. Он поможет отслеживать индивидуальный прогресс каждого студента.

Усвоил тему — пора писать контрольную работу, знания оставляют желать лучшего — система оповещает учителя о трудностях в понимании материала.

ИИ также может использоваться в интеллектуальных системах обучения.

2. Персонализированное обучение

Персонализированное обучение — широкий спектр образовательных программ, в которых методика и темп обучения зависят от потребностей каждого ученика, его особых интересов и предпочтений.

ИИ адаптирует образовательный процесс к индивидуальной скорости обучения каждого студента и предлагает задания возрастающей сложности.

Такой подход позволяет каждому выбрать комфортный режим: можно учиться как в быстром, так и медленном темпе.

3. Автоматическое оценивание

Система автоматического оценивания на основе искусственного интеллекта использует компьютерные программы, имитирующие поведение учителей при проверке домашних заданий.

Она может оценить знания студента, проанализировать ответы, предоставить индивидуальную обратную связь и создать обучающий план с учётом индивидуальных особенностей.

4. Интервальное обучение

Эта образовательная методика с использованием технологий позволяет эффективно закреплять пройденный материал.

Польские инженеры создали приложение, которое отслеживает, что именно и когда изучает студент. При помощи ИИ приложение определяет, когда студент может забыть новую информацию и рекомендует её повторить. Получить устойчивые знания можно через несколько подходов.

5. Оценка преподавателя студентами

Учебные заведения обращают внимание на отношение учеников к учителям и проводят анкетирование. Несмотря на то что бумажные опросники теперь заменили на цифровые, сам процесс обратной связи мало изменился. Однако его пора пересмотреть, потому что студенческие отзывы — важный источник информации.

Искусственный интеллект предлагает несколько интересных возможностей для оптимизации этого процесса:

  • Чат-боты могут собирать информацию, используя диалоговый интерфейс, имитирующий настоящее интервью. Такой процесс не потребует от студента особых усилий.
  • Беседы можно адаптировать под характер студента и видоизменять в зависимости от его ответов.
  • Чат-боты могут фильтровать грубые комментарии и личные оскорбления, которые иногда встречаются в формах обратной связи.

6. Умные кампусы

Умный кампус отвечает на любые запросы студентов, которые — связаны с учёбой и жизнью в студенческом городке: как найти лекционную аудиторию, зарегистрироваться на выбранный курс, получить задания, найти свободное место на парковке или связаться с профессором.

Smart-кампус уже есть в западноавстралийском университете (UWA). Он работает на Watson, суперкомпьютерной системе, созданной в IBM.

7. Контроль экзаменационного процесса

Дистанционное обучение — флагман современного образования. А дистанционные экзамены — его обязательная составляющая. Однако при администрировании такого экзамена возникает серьёзная проблема : как избежать списывания.

Контролирующие системы на основе искусственного интеллекта могут установить, сдаёт ли человек тест самостоятельно, и исключить обман.

Комментарий от ACCEL

Искусственный интеллект — основа современного онлайн-образования.

Мы видим три основных причины, по которым его нужно интенсивно внедрять в образовательный процесс:

  1. ИИ помогает сделать процесс обучения более эффективным и удобным для студента и преподавателя. Крупные российские онлайн-школы уже создают и используют программы на основе ИИ.В школе английского языка SkyEng искусственный интеллект — полноценный участник образовательного процесса, который обеспечивает адаптивное и персонализированное обучение и проверку заданий в режиме реального времени. ИИ анализирует каждое занятие, прогресс ученика и работу учителя и меняет траекторию обучения, в зависимости от результатов.
  2. ИИ повышает вовлечённость через геймификацию. Большинство онлайн-игр и обучающих тренажёров работают на искусственном интеллекте.Сервис для изучения иностранных языков Lingualeo организован таким образом, что всё обучение проходит в игровой форме вы путешествуете с львёнком по джунглям и учите язык.
  3. ИИ позволяет максимально автоматизировать бизнес. Сегодня некоторые образовательные ресурсы обходятся без участия человека: чат-боты отвечают на вопросы, роботы проводят уроки. И эта тенденция с каждым годом усиливается, благодаря развитию искусственного интеллекта и машинного обучения.

Искусственный интеллект, разработка и области применения

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

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) применяются повсеместно уже почти с десяток лет. Это дало нам много интеллектуальных продуктов, которые мы активно используем в повседневной жизни. Однако они еще очень далеки, чтобы называться «интеллектом» и имеют большой потенциал для улучшения.

Читать еще:  Чем привлекателен водопровод из полипропилена

Так, все, чего мы достигли до сегодняшнего дня — это библиотеки для разработки ИИ, которые в основном требуют контролируемого обучения. Тем не менее такие технологические гиганты, как Microsoft, Facebook и Google, работают над созданием программ, которые будут работать поверх существующих библиотек разработки ИИ, чтобы дать им кроссплатформенность и поддержку самообучения.

Для разработки самообучающегося ИИ будут использоваться большие данные (англ. big data), квантовые вычисления, распределенные вычисления и связь 5G.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект — это искусственно созданная система, основной целью которой является воспроизведение некоторых или всех черт человеческого интеллекта, а именно — планирование, обучение, рассуждение, решение проблем, оперирование данными и их использование, восприятие, контроль и манипулирование объектами и, в меньшей степени, социальный интеллект и креативность.

Как мы знаем, человеческое мышление базируется на взаимодействии нейронов мозга, связи которых изменяются под влиянием жизненного опыта.

Аналогично, алгоритмы ИИ были разработаны на основе нейронных сетей, которые позволяют компьютерам обретать новые навыки, как это делают люди.

Нет необходимости программировать всю логику ИИ вручную, поскольку компьютер способен оптимизировать программу и самостоятельно подстраиваться для корректного выполнения необходимых действий.

На какой технологии основаны современные системы ИИ?

Существует несколько основных, базовых направлений в разработке ИИ, но на текущий момент, наиболее эффективны алгоритмы на основе CNN (сверточная нейронная сеть) и RNN (рекуррентная нейронная сеть).

CNN — это однонаправленная (без обратных связей) многослойная сеть, которая отлично подходит для работы с такими данными, как изображения и видео, где данные размещены в виде сетки пикселей. В свою очередь RNN хорошо справляется с последовательными данными, такими как текст и аудио.

CNN называется «сетью прямой связи», а RNN называется «сетью обратной связи».

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.

Искусственный интеллект придумает и создаст инновационный портал, где фиксированные дриоды будут расщеплять волокна синхрофазатропов в стадии турбовакуляторной абсорбции и абсорбации. Генератором идеи выступает регенерирующее звено катализаторов ядра и сверхчувствительных частиц этих дриодов. Аморфное расщепление волокон приведет к энергии будущего

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector