Проекты искусственного интеллекта, с которыми можно поиграться уже сегодня

Выбор персонала для создания искусственного интеллекта:

Runway ML – простой инструмент без кода, который упрощает творческие эксперименты с моделями машинного обучения. Наш общий персонал выбирает.
Природа кода – эта интерактивная книга научит вас программировать генеративное искусство. Последняя глава представляет собой исключительное введение в искусство искусственного интеллекта с реальными примерами кода.
GANBreeder – скрестите два изображения, чтобы создать новые, используя GANBreeder

(Обратите внимание, что GANbreeder был переименован в ArtBreeder с несколькими моделями AI для управления фотографиями).
Magenta – исследовательский проект с открытым исходным кодом, изучающий роль машинного обучения как инструмента в творческом процессе. (Требуются навыки программирования).
Обработка – гибкий программный блокнот и язык для обучения программированию в контексте изобразительного искусства

Включает p5js (обработка для JavaScript) и Processing.py (обработка для Python). .
ml5.js – ml5.js нацелен на то, чтобы сделать машинное обучение доступным для широкой аудитории художников, творческих программистов и студентов через Интернет.
Лучшие ноутбуки для машинного обучения. Нас так часто спрашивают об этом, что мы написали целый пост, в котором сравнивали одни из лучших ноутбуков для глубокого обучения.

Александр Крайнов: «Давайте дождемся, когда робот сможет хотя бы приготовить кофе на незнакомой кухне»

О спикере: руководитель Лаборатории машинного интеллекта «Яндекса».

— Мне кажется, что ничего подобного вообще не произойдет. По крайней мере, сейчас на это ничего не намекает. Давайте дождемся хотя бы того момента, когда машина пройдет тест Возняка и на незнакомой кухне приготовит чашку кофе. Пока и до этого очень далеко. Все современные системы умеют решать очень узкие задачи и не способны действовать в неопределенных условиях с нечетко сформулированной (в математических терминах) целью.

Андрей Крайнов

(Фото: из личного архива)

Если говорить об ИИ вообще, то в ближайшее время нас ожидает значительный прогресс в анализе и генерации текстов, а также в медицине. Развитие RL (reinforcement learning, обучение с подкреплением) даст нам большой прогресс в использовании ИИ для роботов-манипуляторов, управления трафиком, рекомендательных систем.

У любой системы, принимающей решения, есть определенный процент ошибок. Но их внедряют потому, что с ними этот процент намного меньше.

Перспективы развития искусственного интеллекта

Научные исследования ИИ ведутся более полувека, но до сих пор далеко не все понимают суть технологии. В фантастических романах и фильмах писатели и режиссеры изображают, каким опасным может быть искусственный интеллект. И у многих представление об искусственном разуме формируется именно таким.

Ответим рационально на вопросы, связанные с далекими перспективами развития ИИ.

Цель ИИ — поместить человеческий разум в компьютер?

Нет, это не так. Даже теоретически подобная ситуация не так уж невероятна. Искусственные нейросети создаются по образу человеческого мозга, хотя и в очень упрощенном виде. Может быть, однажды станет возможно просканировать все разделы мозга живого человека, составить «карту» его нейронов и синаптических связей и воспроизвести ее копию в компьютере. От такой скопированной нейросети можно ожидать не только разумного поведения — она буквально будет двойником человека, сможет осознавать себя, принимать решения и совершать поступки, как он. Скопируются даже воспоминания. Теоретически, можно будет поместить такую нейросеть в искусственное тело (в робота), и тогда человек — копия его сознания — сможет жить практически вечно.

На практике осуществить такой перенос будет невероятно сложно: нет технологий, которые позволили бы «прочитать» живой мозг и создать его «карту». И мы пока очень далеки от создания искусственной нейросети, которая была бы столь же мощной, как мозг.

ИИ стремится достичь человеческого уровня интеллекта?

Цель ИИ — помогать людям и брать на себя сложные или рутинные задачи. Для этого ему вовсе не обязательно поддерживать беседы на философские темы или сочинять поэмы. 

Тем не менее, если искусственный интеллект однажды сможет достичь уровня человеческого мышления, это будет важной вехой для цивилизации. Мы получим дельного и умного помощника — и сможем по праву гордиться тем, что это творение наших рук

Когда искусственный интеллект достигнет человеческого уровня?

Мы успешно создаем сравнительно небольшие нейросети, способные распознать голос или обработать изображение. Никакой ИИ пока не обладает такой же пластичностью, как наш мозг. 

Человек может сегодня заниматься музыкой, а завтра взяться за программирование на C++ — благодаря невероятной сложности мозга. В нем 86 миллиардов нейронов и бесчисленное количество синаптических связей между ними. 

Искусственным нейросетям пока далеко до этих показателей: у них от нескольких тысяч до миллионов нейронов. Есть технические ограничения на размеры нейросетей: даже суперкомпьютеры не «потянут» нейросеть, сопоставимую по масштабам с человеческим мозгом. Не говоря о том, что ее обучение будет нетривиальной задачей. 

Скорость компьютеров позволяет им обладать интеллектом?

«Мощность» интеллекта связана не со скоростью вычислений, а со сложностью нейронной сети. Человеческий мозг пока превосходит по мощности любую искусственную нейросеть, несмотря на то что скорость процессов в нем существенно ниже, чем в компьютерах. 

Искусственные нейронные сети состоят из отдельных нейронов, которые группируются в слои. Два внешних слоя служат «входом», на который подается исходная информация, и «выходом», с которого считывается результат. Между ними могут располагаться от одного до нескольких десятков, а то и сотен, промежуточных слоев из нейронов. Причем каждый нейрон в слое соединен с множеством других в предыдущем и следующем слоях. 

Чем сложнее устроена сеть, чем больше в ней слоев и нейронов, тем более масштабные и серьезные задачи она может выполнять. 

Может ли нейросеть развиваться естественным путем?

Разберемся, вероятно ли, что ИИ сможет получать опыт и обучаться естественно, как ребенок. Человеческий разум формируется под воздействием множества факторов. Мы получаем информацию о внешнем мире благодаря органам восприятия — наблюдая, осязая, пробуя на вкус. Взаимодействуя с окружающей средой, получаем жизненный опыт, знания о свойствах мира, социальные навыки. Наш мозг постоянно совершенствуется и физически меняется, наращивая новые синаптические связи и «прокачивая» существующие.

Если мы сумеем создать нейронную сеть, достаточно сложную, чтобы она могла развиваться подобным образом, и снабдим ее «органами чувств» — видеокамерой, микрофоном и подобным, — возможно, спустя время она сможет приобрести «жизненный опыт». Но это дело далекого будущего.

Робототехника

• Роботы (робототехника)
• Робототехника (мировой рынок)
• Обзор: Российский рынок промышленной робототехники 2019
• Карта российского рынка промышленной робототехники
• Промышленные роботы в России
• Каталог систем и проектов Роботы Промышленные
• Топ-30 интеграторов промышленных роботов в России
• Карта российского рынка промышленной робототехники: 4 ключевых сегмента, 170 компаний

• Технологические тенденции развития промышленных роботов
• В промышленности, медицине, боевые (Кибервойны)
• Сервисные роботы
• Каталог систем и проектов Роботы Сервисные
• Collaborative robot, cobot (Коллаборативный робот, кобот)
• IoT — IIoT — Цифровой двойник (Digital Twin)
• Компьютерное зрение (машинное зрение)
• Компьютерное зрение: технологии, рынок, перспективы
• Как роботы заменяют людей
• Секс-роботы
• Роботы-пылесосы

• Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)
• Обзор: Искусственный интеллект 2018
• Искусственный интеллект (рынок России)
• Искусственный интеллект (мировой рынок)
• Искусственный интеллект (рынок Украины)
• В банках, медицине, радиологии, ритейле, ВПК, производственной сфере, образовании, Автопилот, транспорте, логистике, спорте, СМИ и литература, видео (DeepFake, FakeApp), музыке

• Национальная стратегия развития искусственного интеллекта
• Национальная Ассоциация участников рынка робототехники (НАУРР)
• Российская ассоциация искусственного интеллекта
• Национальный центр развития технологий и базовых элементов робототехники
• Международный Центр по робототехнике (IRC) на базе НИТУ МИСиС

Robot Control Meta Language (RCML)

• Машинное обучение, Вредоносное машинное обучение, Разметка данных (data labeling)
• RPA — Роботизированная автоматизация процессов
• Видеоаналитика (машинное зрение)
• Машинный интеллект
• Когнитивный компьютинг
• Наука о данных (Data Science)
• DataLake (Озеро данных)
• BigData
• Нейросети
• Чатботы
• Умные колонки Голосовые помощники

• Безэкипажное судовождение (БЭС)
• Автопилот (беспилотный автомобиль)
• Беспилотные грузовики
• В мире и России
• Летающие автомобили
• Электромобили

• Подводные роботы
• Беспилотный летательный аппарат (дрон, БПЛА)

AI ВЕБ-ДИЗАЙН ЭТО ВЕЩЬ

О том, что такое «Вещь» читаем тут: IoT, так ли он важен?

AI дизайн или ADI обеспечивают фундаментальное движение в процессе создания веб-сайтов. В 2016 году облачная платформа веб-разработки Wix представила свой инструмент на базе ADI, который «автоматически создает настраиваемую домашнюю страницу для бизнеса или пользователя». Соучредитель и главный исполнительный директор Wix Авишай Абрахами сказал: «Wix ADI — первая в мире технология платформа, которая сочетает в себе дизайн веб-сайтов и создание контента с искусственным интеллектом, что позволяет создавать полноценные веб-сайты за считанные минуты».

Другие разработчики сайтов, тоже начали развертывать инструменты ИИ, чтобы помочь пользователям в создании своего сайта, или приложения. Разработка дизайна веб-приложений, например, это конек компании Futureinapps, так же как и разработка коммерческих сайтов. Мы с радостью предложим вам любые решения в этом вопросе, включая ИИ, а также быстро ответим на вопрос, сколько стоит такая разработка сайта или приложения. Кстати, о стоимости разработки сайтов и из чего она складывается, вы можете прочитать в статье:

Области применения искусственного интеллекта при разработке ПО

ИИ используется в разработке программных решений на следующих этапах:

Сбор технических требований

Цифровые ассистенты анализируют документы с собранными требованиями, указывают на разногласия в тексте, нестыковки в цифрах, единицах измерений, суммах и предлагают возможные решения.

Быстрое прототипирование

Преобразования бизнес-требований в программный код обычно требует месяцы или даже годы работы. Однако машинное обучение значительно сокращает этот процесс, позволяя специалистам с меньшим опытом использовать методы разработки естественного языка или визуального интерфейса для создания прототипа.

Кодирование

В процессе написания кода, работающая на базе ИИ система автозаполнения предлагает рекомендации для завершения строчек кода. Интеллектуальные помощники сокращают время на создание кода на 50%. Дополнительно они могут рекомендовать обратиться к связанным документам, лучшим практикам и дать примеры кода.

Анализ и обработка ошибок

Виртуальный ассистент может извлекать уроки из прошлого опыта, чтобы выявлять типичные ошибки и автоматически помечать их на этапе разработки. Машинное обучение можно использовать для анализа системных журналов для быстрого и даже упреждающего выявления ошибок.

Автоматический рефакторинг кода

Чистый код необходим для совместной работы и долгосрочного обслуживания. По мере развития компании, программные решения могут изменяться и остро встает вопрос о том, как модифицировать код для лучшей работы приложений. Машинное обучение используется в этом случае для анализа кода и автоматической оптимизации кода для легкой интерпретируемости и производительности.

Тестирование

Автоматизированные системы тестирования используют ИИ не только для того, чтобы запускать процесс тестирования, но и для создания test кейсов.

Ввод в эксплуатацию

Иногда ошибки в программном коде становятся явными только после того, как программное обеспечение введено в эксплуатацию. Но AI-инструменты предотвращают подобные ситуации, проверяя статистику предыдущих релизов и логи приложений.

Управление проектами

Разработка программного обеспечения иногда выходит за рамки бюджета и графика. Системы продвинутой аналитики позволяют использовать данные большого количества проектов по разработке ПО для прогнозирования технических задач, необходимых ресурсов и времени на выполнение проекта. Машинное обучение может обучать данные из прошлых проектов, такие как истории пользователей, определения функций, оценки и фактические условия, для более точного прогнозирования рабочей нагрузки и бюджета.

Мнение экспертов рынка

Андрей Карпати (Andrej Karpathy), директор направления «Искусственный интеллект» в Tesla, в статье 2017 года указал на то, что приходит время нового программного обеспечения – Software 2.0. Оно будет на порядок сложнее существующих разработок и его будут помогать разрабатывать машинное обучение и нейронные сети.

По его мнению, модели машинного обучения находят важные функции и закономерности в данных, а области, которые больше всего выигрывают от программного обеспечения 2.0, включают компьютерное зрение, распознавание речи, машинный перевод, игры, робототехнику и базы данных.

Недавний анализ Forrester Research указывает что рынок заказной разработки ПО вырос до 1,25 трлн долларов США, а Кэмбриджский университет добавляет, что 50% работ тратится на компиляцию кода и исправление ошибок. С помощью искусственного интеллекта можно значительно сократить эту часть работ.

Марковские модели

следующеймарковской моделью

марковским свойством

Проблема “среднего” кода

Продолжая тему старомодного кода. Для Copilot-a нет авторитетов. Он шерстит всю открытую кодобазу, и учится всему. Учится хорошему и плохому в равной степени, не отдавая предпочтения ни тому, ни другому. Чему научился, то и делает. Давайте теперь задумаемся над простым вопросом: какого кода на GitHub-е больше, старого или нового? Хорошего или плохого? Вот в том-то и дело.

И это первое беспокойство, на котором я бы хотел остановиться. Инструменты типа Copilot-a репродуцируют “средненький” код. А потом этот код летит на гитхаб увеличивая выборку “средненького” кода. На котором снова учится наш бездушный друг. Этакое сваливание к устойчивому положению равновесия… или скатывание в потенциальную яму.

Слово “средний” я применяю не характеризуя качество кода, а закладываю в него статистический смысл. Если у вас есть впечатление, что среднестатистический код на GitHub-е хорош, то волноваться незачем.

Инвестиционное развитие ИИ

Согласно прогнозам экспертов компании Gartner, к началу 2020-х годов практически все выпускаемые программные продукты будут использовать технологии искусственного интеллекта. Также специалисты предполагают, что около 30% инвестиций в цифровую сферу будут приходиться на ИИ.

По мнению аналитиков Gartner, искусственный интеллект открывает новые возможности для кооперации людей и машин. При этом процесс вытеснения человека ИИ невозможно остановить и в будущем он будет ускоряться.

В компании PwC считают, что к 2030 году объем мирового валового внутреннего продукта вырастет примерно на 14% за счет быстрого внедрения новых технологий. Причем примерно 50% прироста обеспечит повышение эффективности производственных процессов. Вторую половину показателя составит дополнительная прибыль, полученная за счет внедрения ИИ в продукты.

Первоначально эффект от использования искусственного интеллекта получит США, так как в этой стране созданы лучшие условия для эксплуатации машин на ИИ. В дальнейшем их опередит Китай, который извлечет максимальную прибыль, внедряя подобные технологии в продукцию и ее производство.

Эксперты компании Saleforce заявляют, что ИИ позволит увеличить доходность малого бизнеса примерно на 1,1 триллиона долларов. Причем произойдет это к 2021 году. Отчасти добиться указанного показателя удастся за счет реализации решений, предлагаемых ИИ, в системы, отвечающие за коммуникацию с клиентами. Одновременно с этим будет улучаться эффективность производственных процессов благодаря их автоматизации.

Внедрение новых технологий также позволит создать дополнительные 800 тысяч рабочих мест. Эксперты отмечают, что указанный показатель нивелирует потери вакансий, произошедшие из-за автоматизации процессов. По прогнозу аналитиков, основанных на результатах опроса среди компаний, их расходы на автоматизацию производственных процессов к началу 2020-х годов возрастут примерно до 46 миллиардов долларов.

В России также ведутся работы в области ИИ. На протяжении 10 лет государство профинансировало более 1,3 тысячи проектов в данной сфере. Причем большая часть инвестиций пошло на развитие программ, не связанных с ведением коммерческой деятельности. Это показывает, что российское бизнес-сообщество пока не заинтересовано во внедрении технологий искусственного интеллекта.

В общей сложности на указанные цели в России инвестировали порядка 23 миллиардов рублей. Размер государственных субсидий уступает тем объемам финансирования сферы ИИ, которые демонстрируют другие страны. В США на эти цели каждый год выделяют порядка 200 миллионов долларов.

В основном в России из госбюджета выделяют средства на развитие технологий ИИ, которые затем применяются в транспортной сфере, оборонной промышленности и в проектах, связанных с обеспечением безопасности. Это обстоятельство указывает на то, что в нашей стране чаще инвестируют в направления, которые позволяют быстро добиться определенного эффекта от вложенных средств.

Приведенное выше исследование также показало, что в России сейчас накоплен высокий потенциал для подготовки специалистов, которые могут быть задействованы в разработке технологий ИИ. За 5 последних лет обучение по направлениям, связанным с ИИ, прошли примерно 200 тысяч человек.

Перспективы будущего

Год назад я написала несколько коротких текстов о скором научно-фантастическом будущем для специального проекта о том, что нас ждет интернете в следующие 25 лет. Другие участники проекта заметили, что в Северном полушарии будущее в основном видят пессимистично, в то время как жители развивающихся стран радуются технологиям, которые помогают им поддерживать связь друг с другом.

Тогда я написала выдуманную новостную статью про искусственный интеллект по имени Миши, который отличается от традиционных цифровых ассистентов. Имя Миши переводится с африканского языка га как «счастье, восторг». Обычные цифровые помощники стараются удержать пользователя в экосистеме и убедить его купить разные вещи, а Миши всегда на стороне человека и ничего ему не навязывает.

Иллюстрация: Элизабет Махони

Я считаю, что сингулярность — в какой бы степени она, наконец, ни проявилась — будет намеренной. И если мы хотим действительно получить желаемый разумный ИИ, то нужно начать с решения самых сложных проблем и вопросов, а не нацеленных на выгоду бизнес-решений.

Представьте, что было бы, если бы мы использовали искусственный интеллект для улучшения и дополнения собственных мозгов, а не для того, чтобы тот впаривал нам ненужные товары? Что, если бы он помогал нам создавать интеллект, значительно превосходящий наш и обладающий спектром ощущений, о котором даже не мечтали фантасты? Что, если бы ИИ не был нашим питомцем (или, наоборот, мы — его), а мы могли бы жить с ним на равных, как с родственным видом, который помогает нам стать лучше?

Жизнь среди машин может показаться антиутопией, но, возможно, такой расклад удовлетворит стремление человечества к чему-то неизвестному и доселе недостижимому. И, чтобы сделать к ней первый шаг, нужно просто ее представить.

Материалы по теме:

Кривые реакций

• «Процент здоровья» обычно имеет значения от 0 (мёртв) до 100 (абсолютно здоров)
• «Расстояние до ближайшего врага» изменяется от 0 до некоторого произвольного положительного значения

Обычно для комбинирования выходных значений кривых реакции в конечное значение используют взвешенное среднее — это упрощает повторное использование тех же кривых для вычисления других значений благодаря применению в каждом случае разных весов, отражающих важность разности.
Когда входное значение находится за пределами заданного интервала — например, враг дальше, чем в 50 метрах — входное значение обычно ограничивается максимумом интервала, чтобы вычисления производились так, как будто он находится в интервале.
Реализация кривой реакции часто принимает форму математического уравнения, обычно применяющего (иногда ограниченный интервалом) ввод к линейному уравнению или к простому многочлену. Но может быть достаточно и любой системы, позволяющей дизайнеру создавать и вычислять кривую — например, объект Unity AnimationCurve позволяет подставлять произвольные значения, выбирать плавность линии между значениями и вычислять любую точку на линии.

Где уже применяется искусственный интеллект

Где уже применяется искусственный интеллект. Когда мы набираем слово в поисковой системе в интернете и нажимаем на одну из множества предложенных ссылок, то тем самым мы повышаем авторитет той ссылки, на которую нажали, и снижаем авторитет всех остальных ссылок. На основе этих данных поисковая система перестраивает выдачу таким образом, чтобы наиболее популярные варианты были наверху. Поисковая система может случайным образом на некоторое время поместить на первой странице ссылку, чтобы оценить её популярность, и если кликов по ней не будет, это означает, что поисковая система ошиблась, на базе этой информации она снизит показатели для данной ссылки. В данном случае мы видим пример, когда компьютерный алгоритм учится на своих ошибках, автоматически предлагая всё более хорошие решения. Поисковая система и алгоритмы её настройки — это пример элементарного искусственного интеллекта.

Модули программы искусственного интеллекта ЭЛИС:

В настоящий момент программа искусственного интеллекта ЭЛИС включает следующие модули:

– модуль «Знания» – модуль поиска информации по  WIKIPEDIA. Система знает любое устройство, предмет и так далее, Спросите например, что такое велосипед или что такое яблоко и система расскажет, что это такое,

– модуль «Новости». Свежие новости на интересы пользователя. Просто спросите, какие новости или расскажи новости, система расскажет и спросит, надо ли рассказать ещё, ответив да, она расскажет ещё,

– модуль «Погода». Погода на сегодня и на завтра по моему городу. Можно узнать температуру, влажность, скорость ветра, будет ли дождь или мороз. Можно спросить, брать ли зонтик сегодня или можно ли одеть сегодня шорты,

– модуль «Калькулятор». С помощью данного модуля, система умеет складывать, вычитать, умножать и делить предметы и т.д. Например спросив, сколько будет два яблока плюс два яблока, система ответит четыре яблока. Модуль в разработке,

– модуль «Будильник». Модуль позволяет устанавливать любое количество будильников. Установив будильник, система Вас разбудит. Просто надо сказать, разбуди меня в 7 утра. Модуль в разработке,

– модуль «Корректировка ответов». Правильная расстановка знаний в базе,

– модуль «Праздники, именины, события». Данный модуль позволяет узнать, кому сегодня день имени или какой сегодня праздник,

– модуль «Тосты». Модуль позволяет системе говорить различные тосты. Надо попросить, скажи тост,

– модуль «Анекдоты». Система знает тысячи анекдотов. Просто попросите её рассказать анекдот, так-же можно попросить рассказать анекдот для взрослых,

– модуль «Стихи». Данный модуль превращает систему в поэта. Просто попросите рассказать стих, так-же можно попросить рассказать стих для взрослых,

– модуль «Афоризмы». Система знает тысячи афоризмов. Просто попросите её сказать афоризм, так-же можно попросить сказать афоризм для взрослых,

– модуль «Управление освещением». С помощью данного модуля, система умеет управлять освещением квартиры или дома. Для этого надо подключить Arduino и Ethernet Shield,

– модуль «Угадывание цифры». Система пытается угадать загаданную цифру. Называет предполагаемую цифру, после надо ей сказать, больше или меньше. Модуль в разработке,

– модуль «Пользователь». Модуль позволяет изменять данные пользователя, имя, город и т.д. Например чтобы поменять имя, надо сказать, запомни меня зовут Олег и она запомнит,

– модуль «Диалог». Анализ диалога. Модуль, который обрабатывает диалог за сутки, анализируя пользователя, обучаясь и т.д.

Примечание: описание технологии на примере программы искусственного интеллекта ЭЛИС.

Найти что-нибудь еще?

карта сайта

искусственный интеллект написать программу онлайн программа пишет программылучшие программы искусственного интеллектановейшие программы с искусственным интеллектомпрограмма для создания искусственного интеллектапрограмма виртуальная девушка искусственный интеллектпрограмма голосовой искусственный интеллект для компьютера скачатьnai программа искусственного интеллекта для пк скачать торрент для компьютера с голосом 2016 скачатьпрограмма использующая искусственный интеллектпрограммы поиска в системах искусственного интеллектарабочая программа дисциплины теория искусственного интеллекта искусственный интеллектсамообучающиеся программы искусственного интеллектасистемы искусственного интеллекта рабочая программаскачать программу для создания искусственного интеллекта на компьютер 2017 для windows 7 с голосомскачать программу элис настоящий искусственный интеллектскачать самообучающуюся программу искусственного интеллекта на компьютер

Коэффициент востребованности
27 151

Раскрыть потенциал

По прогнозам PwC, благодаря искусственному интеллекту мировая экономика может вырасти к 2030 году дополнительно на $15,7 трлн. Мировой рынок технологий ИИ будет прибавлять примерно 31% ежегодно, предсказывают аналитики Frost & Sullivan. В компании уверены, что уже в 2022 году он достигнет $52,5 млрд. Это вчетверо больше того объема, который аналитики фиксировали в 2017 году.

Среди основных векторов использования искусственного интеллекта компаниями — управление рисками и обеспечение кибербезопасности, автоматизация рутины, помощь в принятии оптимальных решений. Кроме того, бизнес успешно применяет ИИ, чтобы эффективнее собирать информацию для прогнозов и автоматизировать клиентские операции.

Как ИИ применяется в разных секторах экономики

• Здравоохранение: анализ медицинских данных, повышение точности диагностики различных заболеваний;
• кибербезопасность: использование алгоритмов глубокого обучения, позволяющих выявлять аномалии в поведении сети;
• сельское хозяйство: управление агроботами, аккуратный сбор урожая;
• транспорт: автоматические системы управления грузовыми железнодорожными составами, исключающие человеческий фактор, беспилотные автомобили;
• e-commerce: «умные» рекомендательные системы для покупателей;
• ретейл: планирование цепочек поставок, наблюдение за поведением потребителей, автоматизация работы складов;
• маркетинг: автоматизация таргетированной рекламы, разработка персональных предложений для потребителя;
• финансы: алгоритмическая торговля, обработка банковских данных, формирование кредитных рейтингов;
• спорт: сбор и анализ действий игроков, виртуальные ассистенты для тренеров и судей.

Ожидается, что к 2025 году человечество будет хранить около 175 зеттабайт (175 млрд Гб) данных. Уже сегодня большую их часть генерируют не люди, а машины — различные информационные системы, датчики, интернет вещей. Очевидно, что обработать всю эту информацию и извлечь из нее пользу для бизнеса без искусственного интеллекта и машинного обучения просто невозможно. Тем более, что ее количество продолжает расти.

По подсчетам IDC, объем данных, созданных в течение следующих трех лет, превысит количество информации, которое появилось за последние три десятилетия. А за ближайшую пятилетку мир сгенерирует втрое больше данных, чем за предыдущую. И это будет подталкивать к активному использованию ИИ для сбора и обработки информации.

По мнению гендиректора SberCloud Евгения Колбина, именно «облака» станут главным драйвером развития ИИ в ближайшие годы, так как только с помощью облачных технологий можно преодолеть главные барьеры развития ИИ — недостаточную доступность высокопроизводительных вычислительных ресурсов для работы с ИИ и острую нехватку специалистов — дата-сайентистов, дата-аналитиков и дата-инженеров. Сейчас почти во всех отраслях наблюдается острая нехватка высококвалифицированных специалистов для работы с данными. Платформа QuantHub, которая специализируется на подборе специалистов в сфере Data Science, подсчитала, что на три объявления о вакансии приходится всего один потенциальный соискатель. По словам Колбина, именно развитие облачных ML-сервисов и AIaaS (Artificial Intelligence as a Service) позволит искусственному интеллекту в полной мере раскрыть свой бизнес-потенциал.

История развития ИИ

Вот история развития ИИ в течение 20-го века

Когда мы получим настоящий искусственный интеллект

Еще одной сложнейшей преградой является понимание того, как искусственный интеллект будет приходить к своим выводам при решении задач. Нейронные сети, как правило, непроницаемы для наблюдателя. Несмотря на то, что мы знаем, как они собраны и как по ним проходит информация, те решения, которые они принимают, обычно остаются вне объяснений.

Отличным примером этой проблемы служит эксперимент Политехнического университета Виргинии. Исследователи создали для нейронной сети систему слежения, которая записывает, с каких пикселей цифрового изображения компьютер начинает свой анализ. Исследователи показали нейронной сети изображения спальни и задали ей вопрос: «Что висит на окнах?». Машина, вместо того чтобы сразу посмотреть на окна, начала анализировать изображения, начиная с пола. В поле ее зрения попала кровать и машина дала ответ: «на окнах висят шторы». Ответ оказался правильный, но только потому, что система была «научена» работе с ограниченным объемом данных. На основе показанной картинки нейронная сеть сделала вывод, что если на фото изображена спальня, то на окнах, вероятнее всего, должны быть шторы. Поэтому, когда в поле ее зрения попала деталь, которая обычно присутствует в любой спальне (в данном случае кровать), она не стала анализировать изображение дальше. Она, возможно, даже не видела эту кровать, она видела шторы. Логично, но очень уж поверхностно и притянуто. Кроме того, во многих спальнях нет штор!

Технология отслеживания является лишь одним из инструментов, которые могут помочь нам понять, что побуждает машину к принятию того или иного решения, однако есть более подходящие методы, которые позволят добавить больше логики и глубокого анализа системам машинного обучения. Профессор когнитивной робототехники Имперского колледжа Лондона Мюррей Шанахан считает, что наиболее лучшим вариантом решения проблемы является пересмотр старомодной парадигмы ИИ – символического ИИ, или GOFAI (Good Old-Fashioned Artificial Intelligence, «старого доброго искусственного интеллекта»). Его парадигма сводится к тому, что абсолютно любую задачу можно разбить на базовые логические элементы, где каждое слово является лишь сложным набором простых символов. Путем комбинирования этих символов — в действиях, событиях, объектах и так далее, — можно синтезировать мышление. Только подумайте, что такие наработки велись еще в те времена, когда компьютеры представляли собой гигантские коробы размером с комнату, работающие на магнитной пленке (работы начались в середине 50-х и велись до конца 80-х годов прошлого века).

Предложение Шанахана заключается в комбинировании символических описаний GOFAI и технологий глубинного обучения. Это позволит не просто скармливать подобным системам новую информацию и ждать, пока они выведут на основе этой информации определенные шаблоны поведения и решений задач, подход Шанахана призван наделить подобные системы отправными точками к пониманию мира. Это, по его мнению, не только решит проблему прозрачности ИИ, но также и проблему передаваемого обучения, описанную Хадселлом.

Шанахан и его коллеги из Имперского колледжа Лондона в настоящий момент работают над созданием нового метода машинного обучения (который они называют глубоким символическим стимулированным обучением) и уже успели опубликовать результаты некоторых небольших экспериментов. Метод по-прежнему находится в своем зачаточном состоянии, и поэтому сложно пока говорить о том, будет ли он масштабироваться для более крупных систем, работающих с различными типами данных. Тем не менее шансы на то, что этот метод перерастет в нечто большее, все же имеются. В конце концов, глубинное обучение всегда являлся самой нудной и скучной частью сферы разработок ИИ до тех пор, пока исследователи не нашли способ быстрого доступа к данным и не обзавелись огромной вычислительной мощностью. Вполне возможно, пришло время вернуться к старым парадигмам ИИ и попробовать их в новой среде.

Похожие записи:

Майнинг на ноутбуке 2021: рейтинг моделей, программы, актуальность и доходность Установка и настройка майнера ethminer для майнинга эфириума Андрей юдин Как подключить жёсткий диск к компьютеру Sha algorithm Майнинг ethereum на ноутбуке с nvidia rtx 3070: полный обзор