Как использовать искусственный интеллект

Восстание машин или верные роботы: в каких сферах используется искусственный интеллект

Применение искусственного интеллекта

Цифровой разум перестал быть чем-то фантастическим и футуристичным. Появляется всё больше сфер, в которых осуществляется применение искусственного интеллекта. Промышленность, транспорт, добыча полезных ископаемых, банковские сервисы и электронная коммерция – это лишь малая часть направлений, в которых уже эффективно используется ИИ.

1. Яндекс [потребительские интернет-сервисы]

1 27

Яндекс – самый узнаваемый российский бренд, связанный с инновациями. Эта компания занимается машинным обучением, нейронными сетями и искусственным интеллектом, чтобы справляться с объёмами информации, которую она ежедневно получает и производит.

В той или иной степени, ИИ применяется в каждом проекте Яндекса:

• Яндекс.Переводчик, благодаря нейронной сети, переводит тексты с учётом контекста. Он рассматривает исходник полностью, а не по частям, поэтому точнее подбирает синонимы и составляет предложения.

• «Алиса» — голосовой помощник, который самостоятельно обучается и подстраивается под человека. «Алиса» учитывает свои прошлые ответы и тем самым приобретает опыт. Разработчики утверждают, что она понимает 89-95% человеческой речи. Для людей считается нормой 96-98%. «Алиса» может рассказать историю, поиграть в игры и просто поболтать с пользователем.

• Яндекс.Погода уже в 2015 году научилась предсказывать погоду (по крайней мере, так писала компания в своём блоге). Уникальная технология Meteum использует машинное обучение и классические метеорологические модели для прогноза погоды с точностью до района и дома.

• Яндекс.Пробки собирают данные с устройств пользователей, анализируют, а затем прогнозируют дорожную ситуацию, составляют оптимальные маршруты для поездок.

• Алгоритм «Королёв» улучшает поисковую выдачу за счёт анализа семантики страниц и учёта поведения пользователей. Асессорами служат миллионы человек. При поиске проверяется не только соответствие ключевым запросам, но и смысл контента.

2. Когнитивный геолог [нефть и полезные ископаемые]

3.3 ai

Интеллектуальная система «Когнитивный геолог» применяется компанией «Газпром нефть». Её функции включают прогноз запасов, оценку рисков и планирование стратегии разработки. Для повышения точности анализа «Когнитивный геолог» не только использует исходную геологическую информацию и данные разведки, но и самообучается. Он накапливает опыт, анализирует его и устраняет недочёты.

Искусственный интеллект помогает «Газпром нефти» избегать грубых ошибок на ранних стадиях добычи, которые почти невозможно исправить в дальнейшем.

3. ABBYY [лингвистика и интеллектуальная обработка данных]

photo 1451226428352 cf66bf8a0317 1

Эта российская компания осуществляет применение искусственного интеллекта в нескольких направлениях:

• Технология Adaptive Document Recognition распознаёт оформление страниц, отделяет текст от нетекстового контента, определяет роль таких элементов, как колонтитулы и проверяет логическую структуру.

• Банк «Точка» использует интеллектуальные решения ABBYY для поддержки клиентов. Система автоматически расставляет теги запросов, обрабатывая звонок или беседу в чате.

• Искусственный интеллект от ABBYY позволяет банку ВТБ обслуживать на 25% больше клиентов из малого и среднего бизнеса. Алгоритм сегментирует документы, проверяет их состав, сравнивает данные заявлений, выписок и справок.

• Compero – уникальная технология понимания текстов на естественном языке. Алгоритм анализирует семантику и синтаксис, извлекает события, связи между ними и распознаёт смысл текста.

4. Vision Labs [банковское обслуживание]

visionlabs testiruet novuyu sistemu videoanalitiki2

Этот стартап делает технологии распознавания лиц для бизнес-клиентов. Продукты ориентированы на системы безопасности, видеонаблюдение, банки, финансовый сектор и ритейл. Сама компания утверждает, что их система обрабатывает изображения в 200 раз быстрее, чем разработки конкурентов. По мнению MIT (Массачусетского технологического института), это одна из трёх лучших коммерческих систем по идентификации лиц в мире.

Продуктами VisionLabs пользуются крупнейшие компании России: Mail.Ru, МТС, Сбербанк, Тинькофф-банк, МТС. Технологическими партнёрами являются Intel, SAS, ABBYY. В 2016 году совместно с Google и Facebook запущена открытая платформа для разработчиков систем компьютерного зрения.

5. Home App [недвижимость]

1 ccCtepA84 3AfaEHNvAP7A

Российский математик Алексей Игошин разработал и осуществил применение искусственного интеллекта, который помогает оценивать стоимость квартиры в Москве. Вот что делает система, основанная на машинном анализе больших данных:

• анализирует объявления с ЦИАН, «Авито» и шести десятков других платформ по продаже недвижимости;

• удаляет ложные объявления из выдачи;

• анализирует историю цен на квартиры в конкретном районе за последние годы;

• изучает динамику спроса;

• анализирует соотношение спроса и предложения на отдельные виды квартир или на жильё в конкретном районе.

HomeApp помогает всем: покупателям – найти хорошую недвижимость по оптимальной цене, продавцам – быстрее осуществить сделку, но не продешевить. Эффективность системы увеличивается за счёт того, что в результате анализа определяется целевая группа клиентов. Она получает предложения через таргетированную рекламу на сайтах, в социальных сетях и на самих площадках объявлений.

6. Ростелеком [подбор персонала]

755050527637298 1

В 2017 году «Ростелеком» начал набирать персонал на работу с помощью искусственного интеллекта. Система анализирует анкеты соискателей на конкретные должности с нескольких профильных ресурсов (Superjob, Headhunter, Avito), а также оценивает страницы в социальных сетях. Цель ИИ – найти таких кандидатов, которые смогут проработать на конкретной позиции не меньше 6 месяцев.

Сначала «Ростелеком» использовал технологию для подбора операторов в колл-центры. В этом направлении у компании большая текучка кадров. Машинный отбор кандидатов помог существенно сократить расходы на собеседования, оформления и увольнения сотрудников. Компания JungleJobs (создатель системы) сообщала, что так бюджет на поиск и найм персонала уменьшился в 1,5-2 раза.

7. Avito [онлайн-объявления]

Avito case 02

Одна из главных площадок объявлений в России использует искусственный интеллект для точности рекомендаций на страницах, улучшения поисковой выдачи и удаления фейковых заявок. В мобильном приложении сервиса есть функция «Поиск по фото». Система использует компьютерное зрение, отбирая из базы товары с максимально похожим изображением.

8. Tesla [автомобилестроение]

492682174

Этот производитель электромобилей разрабатывает и осуществляет применение искусственного интеллекта для управления машинами. Элон Маск утверждает, что цифровое зрение Hardware 3 будет обрабатывать до 2 000 кадров в секунду. Это собственный продукт компании. Ранее Tesla пользовались Nvidia Drive, оборудование которое было менее эффективно (200 fps).

Прогнозы Элона Маска фантастические. Миллиардер говорит, что уже через 10 лет искусственный интеллект превзойдёт человека в безопасности и надёжности вождения автомобиля.

9. Amazon.com [электронная коммерция]

the amazon warehouse fulfillment centre in swansea south wales amazon F7CP0D

Amazon входит в число пионеров внедрения искусственного интеллекта в реальную деятельность. Компания использовала ИИ для отбора кандидатов на работу ещё в 2014. В следующем году нейронную сеть «уволили», когда оказалось, что она отдавала предпочтение мужчинам. Примечательно, что это не ошибка проектировщиков, а особенность, приобретённая при самообучении. Система анализировала резюме людей, принятых на работу в последние 10 лет, и в этой подборке просто было больше мужчин.

Этот пример говорит, что ИИ действительно способен упростить некоторые задачи. Главное, правильно его использовать, регулярно проверять и своевременно корректировать.

Вот ещё несколько проектов Amazon, связанных с искусственным интеллектом:

• Alexa. Это интеллектуальный голосовой помощник от Amazon. Сейчас он доступен на iOS, в приложении Lexi и в браузерном интерфейсе. Функционал системы ограничен информацией о новостях, погоде и онлайн-покупками, но она явно будет совершенствоваться. Например, разработчики из Amazon трудятся над алгоритмом, который распознаёт не только текст, но и его эмоциональную окраску.

• В Берлине и Нью-Йорке работают исследовательские группы компании, которые с помощью искусственного интеллекта анализируют большие данные. Технология направлена на прогнозирование цены продуктов и поиск рыночных закономерностей. Управляющей директор центра развития Amazon в Германии говорит, что это ПО составляет сценарий поведения клиента как на ближайшие секунды, так и на недели.

Джефф Безос делает крупную ставку на ИИ. Сейчас в его бизнес-империи трудится более 100 инженеров, проектировщиков и учёных, создающих «умные» машины.

10. Netflix [развлекательные сервисы]

feature4

Крупнейший и один из самых успешных стриминговых сервисов осуществляет применение искусственного интеллекта, чтобы рекомендовать пользователям наиболее интересные сериалы и фильмы. Система опирается на историю просмотров человека, а также на привычки других людей (аудитория сегментируется по возрасту, географии, привычкам и расходам).

Netflix отчасти общается с ИИ более свободно и нетрадиционно. Так, в 2016 году в каталоге фильмов появилась короткометражка, созданная именно для ИИ. Фильм сделан для тестирования кодеков, которые используются для шифровки и дешифровки видеопотока. Они же проверяют качество вещания в 4K.

Другой проект компании – «Другая сторона ветра». Это фильм Орсона Уэллса, снятый в 1970-х, но не прошедший все этапы монтажа при жизни режиссёра. Система на базе ИИ делала монтаж уже в наши дни, и, по словам разработчиков, значительно улучшила качество изображения (до 4K).

Источник

Искусственный интеллект в разработке: как используют сейчас, что его ждет в будущем и боятся ли ИИ программисты

Не так давно Microsoft выкатил в публичный доступ ИИ Copilot. Он обучен на базе GitHub и помогает разработчикам дополнять код в зависимости от контекста. С нуля пока ничего не создает, но некоторые функции может написать целиком без участия программиста. И возникает вопрос — а не близок ли тот день, когда искусственный интеллект полностью заменит разработчиков, и, например, заставит их переквалифицироваться в бизнес-аналитиков.

Мы побеседовали со специалистами по ИИ и Data Science, чтобы оценить реальные перспективы искусственного интеллекта. А еще спросили разработчиков, героев наших прошлых статей, что они думают об ИИ и не боятся ли потерять работу из-за технического прогресса. Приходите в комментарии и тоже делитесь своим мнением.

f9c51bca26d6abaa1b593ebec030ba04

Какие задачи ИИ уже автоматизирует

Вообще в разработке много задач, автоматизированных и без искусственного интеллекта. Те же библиотеки или фреймворки для frontend-разработки — уже автоматизация, и никакого ИИ тут не нужно.

fa23103503d6baf40a306d58eefac987

Андрей Васнецов

lead ML-инженер и хозяин канала про нейросети

«Что касается применения именно ИИ, или точнее Machine Learning, его уже давно используют в статистическом анализе кода. Плюс раньше пытались сделать умный автокомплит с помощью нейросетей, например, Deep TabNine. Они тогда не получались, но нынешний GitHub Copilot по факту отличается от них только количеством данных и ресурсов, потраченных на обучение.

Пока искусственный интеллект лучше всего справляется с задачами, которые уже кто-то решал. Если в обучающей выборке есть нужные фрагменты кода — он их воспроизведет. Например, по этой причине Copilot так хорошо решает задачи из leetcode. Но в настоящей разработке таких задач не слишком много».

38fafac25a44d226177bac07011bb9d0

Сергей Колесников

«Сейчас AI, как бы это смешно ни звучало, шире всего используется именно для автоматизации разработки AI. Если мы корректно ставим задачу машинного обучения, выбираем датасеты и метрики, математически формулируем функциональные ограничения, то сама задача поиска лучшего решения — это задача оптимизации, и мы решаем ее методами машинного обучения. Хорошие пример тут — Neural Architecture Search и AutoML, инструменты для автоматизации перебора NN-архитектур под конкретные задачи. Google таким способом „придумал“ архитектуру EfficientNet, которая адаптирована под вычисления на мобильных девайсах.

У нас в Catalyst.Team тоже есть простая команда catalyst-dl tune, которая позволяет автоматизировать перебор архитектур и их гиперпараметров. То есть с точки зрения автоматизации разработка ML-решений движется семимильными шагами. И ML-разработчикам, которые думают о своей работе как о переборе моделей, стоит задуматься — их ИИ вполне может заменить».

Что сами разработчики хотели бы автоматизировать в своей работе

Сейчас разработчики склонны рассматривать ИИ не как своего врага или замену, а скорее как помощника. И многие рутинные задачи из своей работы они бы с радостью отдали на автоматизацию. Copilot уже помогает не искать готовые решения в сети. Но есть и другие задачи, с которыми ИИ потенциально мог бы справиться.

a1c7456658d43862cb63d5dd3fb33bc8

Сергей Колесников

«Я все жду, когда автоматизируют тестирование интерфейсов, как web/mobile, так и чатовых. Первичная проверка интерфейсов мне не кажется сложной задачей, которая меняется каждый раз, так что ее должно быть просто оптимизировать. Но я здесь не эксперт и подозреваю, что важнее проверять бизнес-логику под интерфейсами, и тут задачи уже могут сильно варьироваться. А вот проверка чат-интерфейсов — это интересное направление. Например, ИИ могут проверять, что все ответы носят нейтральный характер, или что диалоги проходят по заказанному сценарию.

Я лично хотел бы автоматизировать тесты и написание документации. Было бы здорово, если бы Copilot развивался в этом направлении — например, по сигнатурам методов предлагал, как их тестировать. Написание кода — меньшая из проблем, а вот тесты и документация — это сложно и часто рутинно».

image loader

Алина Коваленко

Senior Software Engineer в Uber, постоянный герой наших статей

«Я жду, когда ИИ научится назначать задачи саппорта в нужные команды/проекты. Чтобы от техподдержки приходили баг репорты, а ИИ сам пинговал нужную команду и назначал им задачу».

Почему ИИ не заменит разработчиков: ни сейчас, ни в будущем. Но явно изменит IT-индустрию

Вокруг Copilot уже возникла небольшая истерия — якобы благодаря нему некоторых разработчиков можно уволить, потому что работы для них теперь нет. Но это кажется преувеличенным. Вот что о «полной замене людей» думают специалисты по ИИ:

009955dc0b832bcb98d18bb7ac310b6d

Сергей Колесников

«Когда люди видят успехи очередного AI, который „почти как человек“, они сразу бросаются менять и оптимизировать текущие процессы. Но есть нюанс — для реального использования ИИ вместо человека нужна примерно 100% точность, а пока это недостижимо. Особенно для задач, который носят последовательный характер — генерации текста или кода. Здесь малейшая ошибка в начале приводит к значительному отклонению в конце.

Плюс важно понимать, что задача разработчика — не просто написать код. Куда больше времени занимает понимание задачи, перевод ее в техническую постановку. И для этого нужен человеческий опыт и умение понимать друг друга. С этим люди-то не всегда справляются, что уж говорить об AI. Все нынешние решения по автоматизации — это красивые обертки вокруг стандартных инструментов, и в ближайшее время это вряд ли изменится.

Некоторые боятся, что ИИ заменит неопытных разработчиков, джуниоров. Но на самом деле понятие „джуниор“ и набор требуемых скилов для него все время меняется, специализируется, пока область работы становится сложнее. Часть навыков джуна просто отомрут, а часть наоборот, добавятся. Однако базовые вещи всегда будут с нами: математика, линейная алгебра, статистика, C++ ​».

b84b71bfbd9b85bb30475ce358e190f8

Андрей Васнецов

lead ML-инженер и хозяин канала про нейросети

«ИИ однозначно изменит требования к разработчикам. Способность заучивать алгоритмы и решать leetcode-стайл задачи перестанет быть актуальной. На первый план выйдут задачи, связанные с проектированием высокоуровневой архитектуры и взаимодействия компонентов. Это то, что сейчас называют system design.

Но о полной замене программистов на ИИ говорить однозначно рано. Даже если это и случится — это будет означать технологическую сингулярность. В этом случае потеря работы — меньшее, о чем нам предстоит беспокоиться».

Разработчики, которых мы опросили, тоже не видят в ИИ угрозы для себя. Никто не боится, что искусственный интеллект отберет у них работу, а на перспективы развития смотрят довольно скептически:

773416171eefeb3ec37774b421c8a056

Георгий Хромченко

«Сейчас ИИ помогает „по аналогии“ решать уже сделанные задачи, и обучать его надо на базе исходников. Но индустрия программирования устроена так, что для большинства бизнес-условий нужно писать что-то специфическое, и исходников для этого нет. Типовой код в нашей индустрии принято выносить в библиотеки. И там, где ИИ мог бы помочь, его помощь обычно не нужна — мы просто используем эти библиотеки. Ассистенты по типу Copilot помогают на среднем уровне — там, где функция еще не внесена в библиотеку, но уже достаточно популярна. Но я считаю это небольшим улучшением, а не „заменой программиста на ИИ“.

По сути программист переводит результаты работы аналитика (или анализирует сам) в формальное логически непротиворечивое описание. И вот эта работа с произвольным текстом задания, понимание контекста, погружение в логические противоречивости — с этим ИИ в обозримом будущем не справится. Может быть, постепенно программисты станут кем-то вроде аналитиков, то есть будут общаться с источником требований и переводить их в описание, понятное ИИ.

А полная замена программистов — это уже общий искусственный интеллект, понимание причин и следствий мира. Это точно не горизонт ближайших десятилетий. К этому моменту, пожалуй, большая часть человеческих профессий будет автоматизирована. И само понятие работы будет восприниматься как-то по-другому».

image loader

Алина Коваленко

Senior Software Engineer в Uber, постоянный герой наших статей

«Для того, чтобы ИИ смог написать программу, кто-то должен сказать ИИ, что должно быть сделано, а это и есть программа.​ На самом деле в долгосрочной перспективе всё возможно, но это не произойдет так быстро, чтобы мы успели перестать быть нужными. ИИ нуждается в тренировке, калибровке и проверке прежде, чем сможет работать самостоятельно. Это уже не говоря о том, что пока что никто не написал/не обучил ИИ до какого-никакого приличного уровня.

Возможно, со временем меньше людей станет обучаться программированию. Ближайшая аналогия — самоуправляемые автомобили. Вряд ли они прямо сейчас станут единственным доступным транспортом — кто-то не захочет пересаживаться, кто-то не сможет их себе позволить, на каких-то дорогах они не могут ездить. А значит, процесс перехода займет некоторое время, и профессия водителя изживет себя медленно. Люди успеют приспособиться».

python-разработчик из нашей истории о Таллине

«Я считаю, что достижимый максимум — это симбиоз программиста и AI. Программисты будут придумывать, что сделать, создавать заготовки, а ИИ — оптимизировать их и писать по шаблонам.

Пока мы уже на пороге явления, когда наращивать вычислительные мощности не получится. Уже делают микросхемы по техпроцессу 2нм. А на таких размерах включаются квантовые эффекты. Если соберут рабочий квантовый компьютер, возможно, что-то и получится, но только при условии колоссальных затрат на поддержание его работы. На написание мелких программ его не пустят. Поэтому пока компьютеры не сравнятся по сложности и мощности с мозгом, без работы мы не останемся».

Закончим уже баянистым комиксом, который видели, наверное, все:

image loader

Он в целом довольно точно отражает суть. Даже если когда-нибудь ИИ сможет полноценно писать код с нуля, ему нужно будет ставить задачи. И люди, которые будут ставить задачи, останутся нужны. Может быть, это будут не программисты в нынешнем понимании, но вырастут они скорее всего именно из разработчиков.

Источник

Сферы применения систем 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.

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.

Искусственный интеллект в интернете

Внедрение искусственного интеллекта в интернет началось еще в 2011 году. В то время была запущена работа над проектом Google Brain. Результатом стало внедрение в поисковую систему Google новых опций, контролируемых ИИ:

Дополнительно был внедрен новый поисковой алгоритм Google BERT. Теперь выдача формируется на основе анализа не только ключевых слов, но и целых предложений. Для этого задействуется двунаправленная нейронная сеть-кодировщик, которая для пользователя улучшает актуальность выводимых в выдаче страниц. Благодаря этой технологии, получить желаемый результат в выдаче становится гораздо проще.

Создатели поисковой системы «Яндекс» тоже не остались в стороне и провели работу по внедрению ИИ. Часть задач, которые выполняет ИИ – система используется в голосовом помощнике «Алиса», алгоритмах поиска для распознавания речи и изображений, получения сводок погоды.

Искусственный интеллект на транспорте и в логистике

C 2000-x многие автопроизводители занялись разработкой беспилотных автомобилей. В числе новаторов Nissan, BMW, Honda, Volkswagen и Audi. В основе беспилотного транспорта лежат радар, определитель света и дистанции, GPS и специальные камеры. Все поступающие данные анализируются ИИ для принятия решений на дороге.

Компания Amazon использует беспилотные летательные аппараты для доставки товаров. Первая посылка, отправленная таким способом, прибыла к получателю в конце 2016 года.

В Екатеринбурге на основе искусственного интеллекта создана «умная» дорожная система. Она представляет из себя механизм регулировки транспортных потоков, разгрузки дорог и обеспечения бесперебойного движения наземного пассажирского транспорта. Одновременно с этим система фиксирует нарушения и отправляет штрафы. Информация поступает с детекторов транспорта, комплексов фото- и видеофиксации, бортового оборудования и других устройств.

Искусственный интеллект в финансах

Международная платежная система MasterCard внедрила дополнительный сервис Decision Intelligence. Компания отмечает, что убытки из-за ошибок системы безопасности превышают потери от мошенничества. Внедрение Decision Intelligence повысило уровень своей прибыли компании.

Главные функции этой технологии – повышение точности подтверждения финансовых операций и снижение вероятности ложных отклонений при переводе средств. Система работает на базе нейросети. При анализе финансовых операций обрабатываются большие объемы данных из подключенных к системе источников. Берутся во внимание многочисленные факторы, включая тип покупки клиента, его местоположение и время суток. Таким образом минимизируется количество ложных срабатываний встроенной системы безопасности, «обычные» транзакции проходят без проблем.

Платежная система PayPal также использует ИИ, который предназначен для обнаружения подозрительной активности. Система анализирует транзакции по нескольким моделям поведения, разработанным электронной системой. Таким образом снижается количество мошеннических операций и «ложных тревог».

Искусственный интеллект в кредитных сервисах упрощает анализ истории заемщиков, ускоряет принятие решений по выдаче ссуд и снижает количество просроченных или невозвращенных платежей.

Искусственный интеллект в бизнесе и торговле

Искусственные нейронные сети активно используются в ритейле и бизнесе. Наиболее широкое применение ИИ нашла компания Walmart, владеющая крупной торговой сетью. С помощью нейросетей удалось автоматизировать систему оплаты, упростить учет товаров и обеспечить оперативную доставку дронами.

С 2017 года в магазинах сети стали работать роботы Bossa Nova. Они три раза в день инспектируют все отделения супермаркетов, проверяя полки магазинов на наличие всего ассортимента, неправильных ценников или скупленных продуктов. Сбор и анализ информации происходит благодаря специально разработанному программному обеспечению с элементами искусственного интеллекта. Данные передаются в отдел логистики.

Особенность роботов состоит в том, что они не только оснащены датчиками для сканирования товаров, но также обладают специальной системой безопасности. Она отвечает за распознавание находящихся рядом объектов. Это исключает столкновение Bossa Nova с тележками, людьми, полками и товарными группами.

В магазинах электроники сети Lowes в качестве дополнительных консультантов выступают роботы LoweBot. Они перемещаются по торговым залам, помогая клиентам находить нужные товары. Роботы задают покупателям простые вопросы, чтобы понять, какая техника им подойдет. В дальнейшем ИИ запоминает покупательскую активность и точнее понимает, какие товары следует предлагать в первую очередь. Также LoweBot рассказывают о действующих скидках. Дополнительно роботы мониторят ассортимент продукции, чтобы сотрудники магазина своевременно производили выкладку недостающих товаров.

Искусственный интеллект в медицине

Искусственный интеллект распознает патологии на рентгеновских снимках, маммографии, МРТ, КТ. С помощью ИИ врачи выявляют заболевания легких, болезнь Альцгеймера. На изучение результатов исследования искусственному интеллекту требуются несколько секунды, а врачу – гораздо больше, например, 20-30 минут.

ai medicine

Самый известный компьютерный диагност – IBM Watson. В его память загружены миллионы медицинских документов и истории болезней. Примечательно, что IBM Watson ставит диагнозы точнее врачей. Но непосредственный лечащий специалист лишь руководствуется советами ИИ, самостоятельно принимая решение о диагнозе и методах лечения.

Другой пример отечественного ИИ – Botkin.AI, созданный для помощи онкологам. Система проводит многосторонний анализ результатов обследований, дает подсказки и советы врачам.

Используется искусственный интеллект и для ускорения восстановления спортсменов. На основе комплекса факторов ИИ подбирает наиболее эффективный комплекс лечения.

Искусственный интеллект в обороне и военном деле

Внедряют ИИ и в военно-промышленную сферу. В 2018 году стало известно, что в армии США ведутся разработки системы, которая сможет распознавать лица людей в темноте и сквозь стены, посредством тепловизора. Главным ее назначением станет выявление главарей банд в локациях, где проходят военные действия.

Активно тестируется другой ИИ под названием ALPHA. Он предназначен для управления беспилотными истребителями и участия в военно-воздушных действиях. Тестирование ALPHA на симуляторах привело к тому, что компьютер победил двух людей-противников, управляя одновременно четырьмя истребителями.

Искусственный интеллект в системах безопасности

ИИ используется в системах безопасности в первую очередь для распознавания лиц и идентификации личности. Дополнительно «умные» системы применяют с целью выявления опасных предметов и веществ.

Кроме того, ИИ оказывает помощь и в кибер-безопасности. Анализируя массивы данных об угрозах, искусственный интеллект сокращает время отклика служб безопасности и расширяет их возможности для более быстрого реагирования.Например, компания IBM предлагает целый спектр решений для тех, кто занимается кибер-безопасностью. Технология Watson ищет взаимосвязи между угрозами и выдает применимые на практике рекомендации. В результате, можно быстрее и увереннее реагировать на угрозы.

Искусственный интеллект в космических системах

Один из примеров – робот NASA Curiosity, предназначен для исследования состава марсианских почв и компонентов атмосферы. Благодаря наличию ИИ, Curiosity может не только изучать местность, но и запоминать безопасные пути, а также прокладывать новые маршруты с учетом ранее полученных знаний о характере почвы или грунта.

Другой робот, работающий на базе искусственного интеллекта, – Lauron. Он разработан в Технологическом институте Карлсруэ. Этот пешеходный робот был разработан для статически стабильной ходьбы по неровной местности. Благодаря гибкой системе управления адаптируется к разным ландшафтам. Особенность робота состоит в наличии шести ног со специальными зацепами. Lauron используется для исследования зон на космических объектах.

CIMON and ALexander Gerst

Машина собирает информацию об окружающей среде и автономно планирует путь к цели. Во время передвижения Lauron «видит» препятствия, а затем либо проходит над ними, либо обходит их, если препятствия слишком высоки.

Пешеходный робот предназначен для осмотра и обслуживания сложных и опасных для человека зон. Так, среди его задач исследование поверхностей вулканов и других планет.

Искусственный интеллект в спорте

Организаторы команд по бейсболу, футболу и баскетболу анализируют индивидуальные данные игроков, их технику, физическое состояние. Искусственный интеллект, используя эти данные, помогает предсказать потенциал спортсменов.

Другой пример использования ИИ-технологий – прогнозирование результатов матчей. Специальные системы созданы компаниями UBS, Commerzbank и Microsoft. При проведении расчетов учитываются многие факторы, например, опыт и физическое состояние игроков, погодные условия, место проведения встреч. Все это используется для составления спортивных прогнозов.

Искусственный интеллект в системе муниципального управления

Внедрение ИИ в муниципальное управление призвано сделать его более эффективным, правильно влиять на аудиторию, повышая шансы на получение нужного результата. Барака Обама, на вторых президентских выборах, нанял команду профессионалов, которая использовала ИИ. Нейросети отвечали за расчет лучших дней и выбор локаций для проведения агитационных мероприятий, что дало перевес в 10-12%.

Искусственный интеллект в культуре

В музыкальной сфере звукозаписывающая студия Warner Music заключила долгосрочный контракт с робо-исполнителем Endel. Всего будет выпущено 20 альбомов. Особенность Endel состоит в том, что он создан на базе искусственного интеллекта со специальным алгоритмом.

Нейросеть способна не только писать обычную музыку, но и создавать индивидуальные композиции в зависимости от настроения слушателя. В последнем случае анализируются личные данные человека, его самочувствие, местонахождение и другая информация. На основе этого для конкретного человека создается неповторимый трек, способный улучшить настроение и уменьшить чувство тревоги.

Искусственный интеллект в образовании

ai education

За счет внедрения ИИ в будущем система образования будет развиваться в двух направлениях. Первое из них – адаптивное. Его главная задача состоит в том, чтобы решить проблему разной успеваемости у учеников. ИИ будет анализировать результаты обучающихся и на их основе адаптировать порядок курсов, дополнительно информируя преподавателей о степени усвоения материала.

Второе направление – прокторинг. Цель заключается в обеспечении контроля учеников во время прохождения тестов и экзаменов. Система отслеживает, разговаривают ли между собой школьники или студенты, как часто отводят глаза от тетради или компьютера, пользуются ли карманными гаджетами. При выявлении нарушений ИИ сразу отправляет оповещение проктору – специалисту, отвечающему за мониторинг прохождения тестирований.

Искусственный интеллект в судебной системе

В числе первых ИИ стал использовать Китай. Нейросети пока используются в качестве помощников. Они анализируют большие массивы данных из государственных хранилищ, берут во внимание характеристики конкретного человека, после чего выносят решение о его виновности или невиновности.

Некоторые машины на базе искусственного интеллекта способны на основе статистической информации прогнозировать правонарушения людей в будущем. Таким образом планируют снизить общий уровень преступности.

Искусственный интеллект в сельском хозяйстве и животноводстве

Компании в аграрной промышленности, такие как Agworld, Farmlogs, Cropx, AGCO активно создают и внедряют системы ИИ в разные направления сельского хозяйства и животноводства. Например, беспилотные летательные аппараты с радарами и GPS-мониторингом обучают и затем используют для доставки опасных химикатов и опрыскивания сельскохозяйственных культур.

Компания CNH Industrial занимается выпуском беспилотных тракторов. Они выполняют те же самые задачи, что и обычная сельскохозяйственная техника. Но производительность выше за счет возможности работать беспрерывно.

Машины с ИИ умеют проводить опрыскивание, прополку, наблюдать за животными в стаде и выполнять другие трудоемкие аграрные задачи. В животноводстве системы искусственного интеллекта используются для выявления болезней у скота, определения хороших племенных животных.

Искусственный интеллект в военных целях

Для сохранения суверенитета многие государства активно создают беспилотников и дронов. Их можно объединять в управляемый «рой» для массовых атак. С справиться с многочисленными дронами будет практически невозможно. Данных о внедряемых ИИ в военную сферу мало – информация секретна, ее нет в открытом доступе.

Искусственный интеллект в промышленности

В промышленной индустрии внедрение ИИ-технологий связано с автоматизацией производственных процессов и сокращением штата сотрудников. Машина с системой искусственного интеллекта собирает детали, легко запоминая последовательность действий и правильность крепления элементов, безошибочно рассчитывает данные и оптимизирует сборку: в каком порядке расположить детали, как надежнее их закрепить.

Корейская компания LG запланировала в 2033 году открыть полностью автоматизированный завод. Все процессы будут выполняться с помощью искусственного интеллекта – от закупки сырья и расходных материалов до изготовления продукции и ее отгрузки. Дополнительно ИИ будет отвечать за контроль износа производственного оборудования, ценообразования, выполнения планов и т.д.

ai manufacturing

Применение системы искусственного интеллекта как экспертной системы

«Умные» машины обладают знаниями в определенной сфере и могут выступать в качестве специалистов, составляя анализ и предлагая решения по поставленным задачам.

Например, существуют экспертные системы для диагностирования заболеваний, составления финансовых прогнозов или подготовки самых коротких маршрутов для транспорта в системах логистики.

Некоторые экспертные системы могут обучать людей в конкретной сфере, используя для этого заложенные знания. Прикладными областями являются:

Проблемы использования искусственного интеллекта

При внедрении систем ИИ специалисты сталкиваются с рядом сложностей:

Ближайшее будущее искусственного интеллекта

Тревор Сэндс, исследователь ИИ из Lockheed Martin, дает оптимистичные прогнозы. Он считает, что в ближайшее 5-15 лет в этой сфере будет несколько прорывов. Сэндс не исключает, что большая часть новаторских решений будет исходить от корпорации Google.

Однако Тревор Сэндс утверждает, что вряд ли когда-нибудь удастся создать ИИ, который достигнет человеческого уровня. Причина в том, что мозг человека наделен большой пластичностью и более 86 миллиардами нейронов. Ему легко заниматься разными сферами деятельности, быстро переключаться между ними. Тогда как ИИ обеспечен лишь несколькими тысячами или миллионом искусственных нейронов. Даже если будут проводиться активные работы по усовершенствованию технологий, компьютеры с ИИ все равно не смогут составить конкуренцию человеческому разуму.

Заключение

Искусственный интеллект применяется минимум в 16 сферах. Его использование позволило упростить и повысить качество выполняемых задач, снизить нагрузку на человеческий ресурс и оптимизировать многие процессы.

В медицине увеличилась скорость постановки диагнозов и повысилась их точность. В образовательной сфере улучшилось качество обучения за счет того, что стали учитываться индивидуальные особенности учеников. Транспортная сфера пополнилась беспилотными автомобилями. В логистике упростился учет товаров, снизилось количество ошибок. Приход ИИ в сельское хозяйство упростил удобрение и обработку культур, повысил производительность по сбору урожая.

Пользу искусственного интеллекта сложно оценить объективно, но в перечисленных областях он действительно упрощает многие процессы. Поскольку ИИ постоянно совершенствуется и обучается, прогнозы остаются оптимистичными.

Источник

Adblock
detector