Какие возможности предоставляет искусственный интеллект в наши дни? Краткий ответ на этот вопрос сформулировать сложно, поскольку в этом научном направлении существует слишком много подобластей, в которых выполняется очень много исследований. Ниже приведен краткий обзор современных разработок с применением технологий искусственного интеллекта.

Автономное планирование и составление расписаний . Работающая на удалении в сотни миллионов километров от Земли программа Remote Agent агентства NASA стала первой бортовой автономной программой планирования, предназначенной для управления процессами составления расписания операций для космического аппарата. Программа Remote Agent вырабатывала планы на основе целей высокого уровня, задаваемых с Земли, а также контролировала работу космического аппарата в ходе выполнения планов: обнаруживала, диагностировала и устраняла неполадки по мере их возникновения.

Ведение игр . Программа Deep Blue компании IBM стала первой компьютерной программой, которой удалось победить чемпиона мира в шахматном матче, после того как она обыграла Гарри Каспарова со счетом 3.5:2.5 в показательном матче. Каспаров заявил, что ощущал напротив себя за шахматной доской присутствие «интеллекта нового типа». Журнал Newsweek описал этот матч под заголовком «Последний оборонительный рубеж мозга». Стоимость акций IBM выросла на 18 миллиардов долларов.

Автономное управление . Система компьютерного зрения Alvinn была обучена вождению автомобиля, придерживаясь определенной полосы движения. В университете CMU эта система была размещена в микроавтобусе, управляемом компьютером NavLab, и использовалось для проезда по Соединенным Штатам; на протяжении 4586.6 км система обеспечивала рулевое управление автомобилем в течение 98% времени. Человек брал на себя управление лишь в течение остальных 2%, главным образом на выездных пандусах. Компьютер NavLab был оборудован видеокамерами, которые передавали изображения дороги в систему Alvinn, а затем эта система вычисляла наилучшее направление движения, основываясь на опыте, полученном в предыдущих учебных пробегах.

Диагностика . Медицинские диагностические программы, основанные на вероятностном анализе, сумели достичь уровня опытного врача в нескольких областях медицины. Хекерман описал случай, когда ведущий специалист в области патологии лимфатических узлов не согласился с диагнозом программы в особо сложном случае. Создатели программы предложили, чтобы этот врач запросил у компьютера пояснения по поводу данного диагноза. Машина указала основные факторы, повлиявшие на ее решение, и объяснила нюансы взаимодействия нескольких симптомов, наблюдавшихся в данном случае. В конечном итоге эксперт согласился с решением программы.

Планирование снабжения . Во время кризиса в Персидском заливе в 1991 году в армии США была развернута система DART (Dynamic Analysis and Replanning) для обеспечения автоматизированного планирования поставок и составления графиков перевозок. Работа этой системы охватывала одновременно до 50 000 автомобилей, единиц груза и людей; в ней приходилось учитывать пункты отправления и назначения, маршруты, а также устранять конфликты между всеми параметрами. Методы планирования на основе искусственного интеллекта позволяли вырабатывать в течение считанных часов такие планы, для составления которых старыми методами потребовались бы недели. Представители агентства DARPA (Defense Advanced Research Project Agency – Управление перспективных исследовательских программ) заявили, что одно лишь это приложение сторицей окупило тридцатилетние инвестиции в искусственный интеллект, сделанные этим агентством.

Робототехника . Многие хирурги теперь используют роботов-ассистентов в микрохирургии. Например, HipNav – это система, в которой используются методы компьютерного зрения для создания трехмерной модели анатомии внутренних органов пациента, а затем применяется робототехническое управление для руководства процессом вставки протеза, заменяющего тазобедренный сустав.

Понимание естественного языка и решение задач . Программа Proverb – это компьютерная программа, которая решает кроссворды намного лучше, чем большинство людей; в ней используются ограничения, определяющие состав возможных заполнителей слов, большая база с данными о встречавшихся ранее кроссвордах, а также множество различных источников информации, включая словари и оперативные базы данных, таких как списки кинофильмов и актеров, которые играли в этих фильмах. Например, эта программа способна определить, что одним из решений, подходящих для ключа «Nice Story», является слово «ETAGE», поскольку ее база данных содержит пару ключ-решение «Story in France/ETAGE», а сама программа распознает, что шаблоны «Nice X» и «X in France» часто имеют одно и то же решение. Программа не знает, что Nice (Ницца) – город во Франции, но способна разгадать эту головоломку.

Выше приведено лишь несколько примеров систем искусственного интеллекта, которые существуют в настоящее время. Искусственный интеллект – это не магия и не научная фантастика, а сплав методов науки, техники и математики.

• Мустафина Наиля Мугаттаровна , бакалавр, студент
• Башкирский Государственный Аграрный Университет
• Шарафутдинов Айдар Газизьянович , кандидат наук, доцент, доцент
• Башкирский государственный аграрный университет

• ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МАШИНЫ
• ТЕХНИКА
• НАУКА
• ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

Сегодня стремительно развивается научно-технический прогресс. Одним из его быстроразвивающихся отраслей является искусственный интеллект.

Сегодня стремительно развивается технический прогресс. Наука не стоит на месте и с каждым годом люди придумывают все более усовершенствованные технологии. Одним из новых направлений развития технического прогресса является искусственный интеллект.

Впервые человечество услышало об искусственном интеллекте более 50 лет назад. Это случилось на конференции, проходившей в 1956 году в Дартмутском университете, на которой Джон Маккарти дал термину чёткое и ясное определение. «Искусственный интеллект является наукой о создании интеллектуальных машин и компьютерных программ. В целях данной науки компьютеры используются как средство для понимания особенностей человеческого интеллекта, в то же время, изучение ИИ не должно ограничиваться применением биологически правдоподобных методов.

Искусственный интеллект современных компьютеров довольно высокого уровня, но не до того уровня, чтобы их поведенческие способности не уступали хотя бы самым примитивным животным.

Итогом исследований по вопросам «искусственного интеллекта» является стремление понять работу мозга, раскрыть секреты человеческого сознания и проблему создания машин обладающих определенным уровнем человеческого интеллекта. Принципиальная возможность моделирования интеллектуальных процессов следует, что любую функцию мозга, любую умственную деятельность, описанную языком со строго однозначной семантикой с помощью конечного числа слов, в принципе можно передать электронной цифровой вычислительной машине.

В настоящее время разработаны некоторые модели искусственного интеллекта в различных областях, но до сих пор не создан компьютер способный обрабатывать информацию в любой новой области.

Среди важнейших классов задач, которые ставились перед разработчиками интеллектуальных систем с момента определения искусственного интеллекта как научного направления, следует выделить следующие направления искусственного интеллекта:

• Доказательство теорем. Изучение приемов доказательства теорем сыграло важную роль в развитии искусственного интеллекта. Много неформальных задач, например, медицинская диагностика, применяют при решении методические подходы, которые использовались при автоматизации доказательства теорем. Поиск доказательства математической теоремы требует не только провести дедукцию, исходя из гипотез, но также создать интуитивные предположения о том, какие промежуточные утверждение следует доказать для общего доказательства основной теоремы.
• Распознавание изображений. Применение искусственного интеллекта для распознавании образов позволила создавать практически работающие системы идентификации графических объектов на основе аналогичных признаков. В качестве признаков могут рассматриваться любые характеристики объектов, подлежащих распознаванию. Признаки должны быть инвариантны к ориентации, размера и формы объектов. Алфавит признаков формируется разработчиком системы. Качество распознавания во многом зависит от того, насколько удачно сложившийся алфавит признаков. Распознавания состоит в априорном получении вектора признаков для выделенного на изображении отдельного объекта и, затем, в определении которой из эталонов алфавита признаков этот вектор отвечает.
• Машинный перевод и понимание человеческой речи. Задача анализа предложений человеческой речи с применением словаря является типичной задачей систем искусственного интеллекта. Для ее решения был создан язык-посредник, облегчающий сопоставление фраз из разных языков. В дальнейшем этот язык-посредник превратилась в семантическую модель представления значений текстов, подлежащих переводу. Эволюция семантической модели привела к созданию языка для внутреннего представления знаний. В результате, современные системы осуществляют анализ текстов и фраз в четыре основных этапа: морфологический анализ, синтаксический, семантический и прагматический анализ.
• Игровые программы. В основу большинства игровых программ положены несколько базовых идей искусственного интеллекта, таких как перебор вариантов и самообучения. Одна из наиболее интересных задач в сфере игровых программ, использующих методы искусственного интеллекта, заключается в обучении компьютера игры в шахматы. Она была основана еще на заре вычислительной техники, в конце 50-х годов. В шахматах существуют определенные уровни мастерства, степени качества игры, которые могут дать четкие критерии оценки интеллектуального роста системы. Поэтому компьютерными шахматами активно занимался ученые со всего мира, а результаты их достижений применяются в других интеллектуальных разработках, имеющих реальное практическое значение.
• Машинная творчество. К одной из областей применений искусственного интеллекта можно отнести программные системы, способные самостоятельно создавать музыку, стихи, рассказы, статьи, дипломы и даже диссертации. Сегодня существует целый класс музыкальных языков программирования (например, язык C-Sound). Для различных музыкальных задач было создано специальное программное обеспечение: системы обработки звука, синтеза звука, системы интерактивного композиции, программы алгоритмической композиции.
• Экспертные системы. Методы искусственного интеллекта нашли применение в создании автоматизированных консультирующих систем или экспертных систем. Первые экспертные системы были разработаны, как научно-исследовательские инструментальные средства в 1960-х годах. Они были системами искусственного интеллекта, специально предназначенными для решения сложных задач в узкой предметной области, такой, например, как медицинская диагностика заболеваний. Классической целью этого направления изначально было создание системы искусственного интеллекта общего назначения, которая была бы способна решить любую проблему без конкретных знаний в предметной области. Ввиду ограниченности возможностей вычислительных ресурсов, эта задача оказалась слишком сложной для решения с приемлемым результатом.

Можно сказать, что основная цель разработки искусственного интеллекта – это оптимизация, вы только представьте, как человек не подвергаясь опасности, смог бы изучать другие планеты, добывал бы драгоценные металлы.

Таким образом, можно сделать вывод, что изучение и развитие искусственного интеллекта имеет важное значение для всего общества. Ведь с применением данной системы можно обезопасить и облегчить человеческую жизнь.

Список литературы

1. Ясницкий Л.Н. О возможностях применения искусственного интеллекта [Электронный ресурс]: научная электронная библиотека. URL: http://cyberleninka.ru/ (дата обращения 01.06.2016)
2. Ястреб Н.А. Искусственный интеллект [Электронный ресурс]: научная электронная библиотека. URL: http://cyberleninka.ru/ (дата обращения 01.06.2016)
3. Абдулатипова М.А. Искусственный интеллект [Электронный ресурс]: научная электронная библиотека. URL: http://cyberleninka.ru/ (дата обращения 01.06.2016)

Вы, наверное, слышали про робота, который подходит и дает вам банку колы, когда говорите ему, что вы хотите пить. Вы также, наверное, слышали о системе распознавания речи, которая управляет вашей бытовой техникой? И вы, наверное, слышали о тренажерах самолетов, которые помогут воссоздать реальную среду полета воздушного аппарата?

В 1956 году всемирно известный американский ученый Джон Маккарти, ввел термин, который является сердцем всех этих возможностей и многих других. Термин, который он придумал был “Искусственный интеллект”. Искусственный интеллект, сокращенно ИИ – это наука и инжиниринг, работающие над созданием интеллектуальных машин, а также интеллектуальных компьютерных программ, которые способны реагировать как человек. То есть, создание таких машин, способных чувствовать мир вокруг них, понимать разговоры и принимать решения, похожие на человеческий выбор. Искусственный разум дал нам все, от сканера до роботов в реальной жизни.

Сегодня область искусственного интеллекта может быть описана, как суп когнитивной информатики, психологии, лингвистики и математики, ожидание вспышки молнии – попытка объединения усилий исследователей и ресурсов, разработка новых подходов, использование мировых хранилищ знаний, чтобы создать искру, такую, что она будет создавать новую форму жизни.

В области искусственного разума, мы взращиваем машину ребенка с детства к взрослой жизни, таким образом, что мы создаем чисто новые подходы к обучению машины.

Отрасли искусственного интеллекта

Джон Маккарти определил некоторые из ветвей ИИ, которые описаны ниже. Он также отметил, что несколько из них еще предстоит определить.

Логика Искусственного Интеллекта: программа ИИ должна знать о фактах и ситуациях.

Распознавание образов: когда программа проводит наблюдение, то, как правило, запрограммирована на распознавание и сопоставление с образцом. Например, система распознавания речи или система распознавания лица.

Представление: должен быть способ, чтобы представить факты о мире устройству обладающем ИИ. Для представления, используется математический язык.

Вывод: умозаключение, позволяет извлекает новые факты из уже существующих фактов. Из некоторых фактов могут быть выведены другие.

Планирование: программа планирования начинается с фактов и изложения цели. Из них, программа генерирует стратегию для достижения поставленной цели.

Наличие Здравого Смысла и Рассуждения - это активное направление исследований и изучения ИИ возникло в 1950-х годах, но все же пока результат далек от человеческого уровня.

Эпистемология – это возможность обучения и получения знаний устройством. Позволяет изучать типы знаний, необходимых для конкретного типа задач.

Эвристика – это способ попытаться найти идею вложенную в программу.

Генетическое программирование – автоматическое создание программы LISP (Обработка списка), позволяющее решить поставленную задачу.

Инструменты, использующиеся для решения сложных задач при создании ИИ

За последние шесть десятилетий, существуют различные инструменты, разработанные для решения сложных проблем в области компьютерных наук. Некоторые из них являются:

Поиск и оптимизация

Большинство проблем в ИИ могут быть решены теоретически с помощью грамотного поиска возможных решений. Но простой исчерпывающий поиск редко бывает полезным и достаточным для большинства реальных задач. В 1990-е годы, различные виды поиска стали популярны, которые были основанные на оптимизации. В случае большинства проблем, можно составить предположение, а затем уточнить свой запрос. Различные алгоритмы оптимизации были написаны, чтобы помочь процессу поиска.

Логика

Логика позволяет производить изучение аргументов. В ИИ используется для представления знаний, а также использоваться для решения задач. Различные типы логики используются в исследованиях искусственного интеллекта. Логика первого порядка использует кванторы и предикаты, и помогает в представлении фактов и их свойств. Нечеткая логика является своего рода логикой первого порядка, что позволяет найти истинность заявления, которое будет представлено как 1 (истина) или 0 (False).

Теория вероятности

Вероятность – способ выражения знания. Это понятие было дано математическому значению в теории вероятностей, которая широко используется в ИИ.

Искусственный интеллект и его применение

Искусственный интеллект в настоящее время используется в широком спектре областей, включая моделирование, робототехнику, распознавание речи, финансы и акции, медицинскую диагностику, авиацию, безопасность, игры и т.д.

Разберем поподробней некоторые из областей:

Игровая Сфера: Существуют машины, которые могут играть в шахматы на профессиональном уровне. ИИ также применим к различным видеоиграм.

Распознавание речи: Компьютеры и роботы, которые понимают язык на уровне человека имеют встроенный ИИ в них.

Симуляторы: Моделирование является имитация какой-то реальной вещи. Оно используется во многих контекстах, начиная от видеоигр, заканчивая авиацией. Тренажеры включают в себя симуляторы полета для летчиков, с помощью которых ведется подготовка к пилотированию «воздушного корабля».

Робототехника: Роботы стали обычным явлением во многих отраслях промышленности, так как роботы оказались более эффективными, чем люди, особенно на повторяющихся рабочих местах, где люди имеют тенденцию терять концентрацию.

Финансы: Банки и другие финансовые учреждения полагаются на интеллектуальные программные обеспечения, которые обеспечивают точный анализ данных и помогает делать предсказания, основываясь на этих данных.

Медицина: Системы искусственного интеллекта используются в больницах, чтобы управлять расписанием больных, обеспечивать ротацию персонала, а также предоставлять медицинскую информацию. Искусственная нейронная сеть, которая представляет собой математическую модель, вдохновленной структурой и/или функциональными аспектами биологических нейронных сетей, помогает в медицине при определении диагноза.

Искусственный разум находит использование в различных областях и приложениях. Системы безопасности, системы распознавания текста и речи, интеллектуальный анализ данных, фильтрация электронной почты от спама и огромное количество других примеров. Британская телекоммуникационная группа применила эвристический поиск в приложении планирования, который составляет графики работы свыше двадцати тысяч инженеров. Применение ИИ также нашло место в сфере грузоперевозок, где нечеткие логические контроллеры были разработаны для автоматических коробок передач в автомобилях.

Проблемы, с которыми сталкиваются создатели искусственного интеллекта

За последние шесть десятилетий, ученые активно работают над имитацией интеллекта человека, но рост замедлился из-за многих проблем при моделировании искусственного разума. Некоторые из этих проблем являются:

База знаний: количество фактов, которые знает человек просто слишком много. Подготовка базы данных, которая будет содержать все знание этого мира является огромной трудоемкой задачей.

Вычет, рассуждения и решения проблем: ИИ должен шаг за шагом решать любую проблему. Как правило, люди решают проблемы на основе интуитивных суждений, а затем составляют план действий, программу. Искусственный интеллект делает медленный прогресс, чтобы имитировать человеческий метод решения проблем.

Обработка естественного языка: Естественный язык – это язык на котором говорят люди. Одной из основных проблем, с которыми сталкивается ИИ, это распознавание и понимание что говорят люди.

Планирование: Планирование, как правило, ограничивает только людей, потому что они могут думать. Умение планировать и думать, как человек, необходимо для интеллектуальных агентов. Как и люди, они должны иметь возможность визуализировать будущее.

Положительные стороны применения ИИ

Уже сейчас мы можем видеть небольшие применения искусственного разума в нашем доме. Например, смарт-телевизор, умный холодильник и т.д. В будущем в каждом доме будет присутствовать ИИ. Искусственный интеллект с нанотехнологиями или другими технологиями может привести к появлению новых отраслей в области науки. Наверняка, развитие искусственного интеллекта приведет к тому, что он станет частью нашей повседневной жизни. Уже сейчас происходит замена людей на роботов на некоторых рабочих местах. В военной отрасли искусственный разум позволит создавать различное современное вооружение, например роботов, которые сократят смертность при возникновении войн.

Отрицательные стороны применения ИИ

Несмотря на то, что искусственный интеллект, имеет множество преимуществ, существуют очень много недостатков.
На более базовом уровне, использование искусственного разума в повседневных задачах может привести к образованию лени со стороны человека, и это может привести к деградации основной массы народа.

Применение искусственного интеллекта и нанотехнологий в военной отрасли конечно имеет много положительных сторон, например создание идеального защитного щита от любых атак, но так же существует темная сторона. С помощью искусственного разума и нанотехнологий мы сможем создавать очень мощное и разрушительное оружие и при неосторожном использовании оно может привести к необратимым последствиям.

Массовое применение искусственного интеллекта приведет к сокращению рабочих мест для людей.

Кроме того, быстрые темпы развития и применения искусственного интеллекта и робототехники может подтолкнуть Землю к экологической катастрофе. Даже сейчас отходы компьютерных комплектующих и других электронных устройств оказывают огромный вред нашей планете.

Если мы дадим разум машинам, они смогут использовать его по максимуму. Машины с интеллектом станут умнее своих создателей и это может привести к исходу, который продемонстрирован в серии фильмах «Терминатор».

Заключение и будущее применение

Искусственный интеллект – область, в которой продолжаются множество исследований. Искусственный разум является отраслью компьютерной науки о понимании природы интеллекта и построения компьютерных систем, способных на разумные действия. Несмотря на то, что люди имеют интеллект, они не в состоянии использовать его в максимально возможной степени. Машины будут иметь возможность использовать 100% своего интеллекта, если мы дадим им этот разум. Это является преимуществом, а также недостатком. Мы зависимы от машин практически для любого применения в жизни. Машины теперь являются частью нашей жизни и используются везде. Таким образом, мы должны знать больше о машинах и должны быть осведомлены о будущем, что может случиться, если мы дадим им разум. Искусственный интеллект не может быть плохим или хорошим. Он меняется в пути использования его нами.

Искусственный интеллект (AI) давно стал частью нашей жизни. Он помогает отдыхать, делать покупки, учиться и работать. В маркетинге машины также нашли обширное применение.

В этой статье вы увидите примеры, как работает искусственный интеллект в маркетинге.

Построение сайтов

Сервис The Grid представляет робота-помощника Молли. Она помогает разрабатывать сайты на разных платформах за короткое время.

В чем смысл? Молли создает сайт без разработчиков и инженеров. За один сайт компания просит не больше 100 долларов в год. Согласитесь, это ничто по сравнению с годовой зарплатой команды разработчиков.

Но без людей все-таки никуда: они подбирают изображения, текст, СТА. Молли берет эти данные и строит сайт.

Как это происходит, смотрите в коротком видео:

Создание контента

Копирайтеры могут быть спокойны - ИИ не проникнет в их сферу слишком глубоко. Но кое-что в области контента машины сделать могут. Многие крупные издатели и медиа используют инструменты вроде Wordsmith:

Машины создают кликабельный контент - новости, описания отелей, одежды и товаров, помогают с отчетами. Они используют шаблоны, заполняют формы нужными словами и ключами, а также создают другой уникальный контент, который практически не отличается от человеческого.

Конечно, Пулитцеровскую премию за подобные тексты ИИ не получит, но предложения и фразы вполне читабельны.

Новость о бейсбольном матче для The Associated Press написал ИИ:

Не самая увлекательная история, но смысл вполне понятный: команда State College выиграла у Brooklyn Cyclones со счетом 9:8.

Написанный машиной текст можно редактировать в приложении Hemingway:

Это тоже искусственный интеллект. Простое приложение выжимает «воду» из текста.

Отечественный аналог — сервис Главред.

Хорошо, когда не нужно вставать с дивана, чтобы запустить новый сериал или фильм. Многие медиакомпании используют ИИ. Закончился один фильм - машина автоматически запускает другой, чтобы не утруждать людей.

ИИ анализирует поведение пользователей и предлагает контент. Это может, например, IBM Watson:

Спортивная соцсеть UNDER ARMOUR RECORD использует Ватсона для кастомизации посланий пользователям приложений, а Музей современного искусства, Сан-Франциско, создал арт-бота на основе ИИ Ватсон. Бот общается с посетителями музея и просто любителями искусства. Он анализирует сообщение и показывает картины:

«- Пришли солнышко. - Роберт Бехтле, Watsonville Olympia, 1977».

Неплохо знает пользователей Яндекс, который вплотную занимается нейросетями. Вот так Яндекс.Музыка ищет пути узнать нас ближе:

Поисковики

Чего хотят пользователи? Знает искусственный интеллект. От этих знаний зависит оптимизация контента, которой занимаются маркетологи. Машины также влияют на поиск и поисковики.

Так, например, дверь в будущее открыл голосовой поиск и гугловская система ранжирования поисковых результатов RankBrain. Она интерпретирует данные и строит предположения, что вам может быть интересно. ИИ самостоятельно старается догадаться о значении незнакомых слов.

Машины - Amazon Echo, Google Home, Siri и Cortana от Microsoft - облегчают жизнь и поиск. Достаточно нажать кнопку или сказать слово - и они найдут нужную информацию. Вместо «рестораны в Москве» достаточно сказать «где можно поесть?» и ИИ покажет путь.

Параметры поиска меняются, меняется контент. Длинные запросы исчезают, вместо них появляются короткие разговорные фразы. Меняется принцип создания контента. Если раньше были ключевые слова, сегодня упор делается на кластеры топиков. Берется одна тема и вокруг нее создается контент из нескольких статей.

Маркетинговая автоматизация

Бренды используют ИИ для кастомизации рассылок клиентам. Машины учитывают предпочтения и поведение клиентов, чтобы делать более релевантные предложения.

Boomtrain анализирует историю взаимодействия клиентов с контентом и создает рассылки:

Интернет-магазин белья Adore me работает с Optimove:

Инструмент использует ИИ для сегментирования списка клиентов и последующего вовлечения и конверсии. Машина высылает разные предложения для разных групп и взаимодействует с пользователями в приложении. Бренд в плюсе: выросла выручка и количество активных клиентов.

Искусственный интеллект высвобождает кучу времени, которое можно потратить на то, что действительно важно и нужно.

Соцсети

Игры с изображениями

Фотофильтры - с ними можно играть часами. И это тоже нейросети. Машины научились распознавать человеческие лица, чтобы пользователи соцсетей не скучали и развлекались с фотофильтрами.

С помощью ИИ бренды и звезды становятся ближе к потенциальным покупателям.

Одно из направлений развития IT-технологий – это искусственный интеллект (ИИ). Аналитики сообщают, что если в 2011 году было заключено 67 сделок с компаниями, ведущими разработки в области искусственного интеллекта , то за прошлый год их число увеличилось до 400. О статистике 2016 года пока говорить рано, но рекордные 140 сделок только за первый квартал текущего года позволяют предположить взлет востребованности данного сектора. Это обосновано, т.к. технология может найти применение во многих сфер жизни.

Диаграмма – Динамика количества сделок с разработчиками искусственного интеллекта , ед .

В сельском хозяйстве искусственный интеллект используется в оборудовании для обработки и сбора урожая. Работы по данному направлению ведут как зарубежные инженеры, так и российские.

Например, компания Autonomous Tractor Cooperation еще в 2012 году представила трактор Spirit беспилотного управления. Его комплектация содержит систему AutoDrive , которая представляет собой симбиоз радионавигации и лазерного гироскопа. Данная система обеспечивает самостоятельное передвижение трактора по маршруту, который он предварительно проехал с водителем.

В этом году российский производитель Cognitive Technologies организовала тестирование беспилотного трактора, оснащенного компьютерным зрением. Такое решение позволяет предупреждать повреждение сельскохозяйственной техники, т.к. заранее обнаруживает посторонние предметы на обрабатываемых площадях. Видеокамеры и навигационные датчики, предусмотренные его устройством, собирают информацию о местоположении опасных предметов в режиме реального времени.

Самостоятельный трактор разработала компания CNH Industrial. Его уникальность заключается в том, что он аккумулируют информацию с помощью основанной на явлении отражения и рассеивания света системе лидар.

Такие разработчики как Blue River Technology, PlantVillage взяли вектор на развитие технологий, борющихся с сорняками. Интеллектуальные машины распознают и уничтожают ненужные растения.

Ожидается, что беспилотные транспортные решения значительно увеличат производительность сельского хозяйства. Возможно, в будущем данный сектор сможет полностью функционировать без участия человека. Ученые полагают, что искусственный интеллект займет свою нишу и в так называемых вертикальных фермах, т.е. полностью тепличном сельском хозяйстве. Устройства смогут отслеживать важные для урожая показатели, такие как влажность, освещенность и температура, оперативно реагируя на их колебания.

Искусственный интеллект в г осударственном секторе

Искусственный интеллект уже несколько лет используется на западе в правоохранительных структурах и пожарных службах.

Разработчики программы Series Finder определили девять сценариев краж. Алгоритмы, заложенную в основу технологии, анализируют множество факторов, среди которых простота взлома дома, время суток, день недели и т.д., и воспроизводят потенциальное поведение преступника. Это способствует не только быстрому раскрытию преступления по готовому шаблону, но и позволяет предсказывать и предупреждать опасность.

Специалисты Рочестерского университета утверждают, что при помощи интеллектуальных систем по поведению пользователя в Instagram можно выявлять наркоторговцев.

Тем временем NASA проектирует «железного» ассистента для пожарных, цель которого заключается в организации слаженного взаимодействия пожарной группы, а также оперативное информирование о состоянии ситуации каждого специалиста на месте возгорания.

Исследователи полагают, что в ближайшее время доверие к интеллектуальным технологиям, обеспечивающим безопасность, будет только расти, в том числе в частной среде. Преимущество ИИ в том, что он может фиксировать то, что упускает из вида человек, способен накапливать и анализировать большие объемы данных, генерировать шаблонные ситуации и оставаться беспристрастным и равнодушным в любой ситуации. Однако ученые уточняют, что полностью исключить человека из государственных структур, организующих безопасность населения, не получится. Существуют процессы и решения, требующие психологического анализа, подвластного только «живым» специалистам. В то же время умные машины могут взять на себя опасные функции. Например, обследовать горящее здание, прикрывать от пуль и т.д.

Технология – лучший друг человека. Искусственный интеллект в быту и в повседневной жизни

Уже не один год десятки инженеров работают над проектом «умного» дома. На искусственный интеллект хотят возложить обязанности по установлению температуры в помещении, автоматической регулировке освещения, открытию/закрытию въездных ворот, поддержанию чистоты и порядка и многие другие. Создатели ставят целью максимально упростить процесс управления и «общения» с высокоинтеллектуальным домом, чтобы алгоритмы запускались не от пульта или иного прибора удаленного контроля, а распознавали голос и жесты.

Параллельно с разработками «умного» дома, ученые тестируют интеллектуальных ассистентов, которые призваны создать человеку совершенный быт. Различные модели социальных роботов умеют определять комфортную для конкретного человека температуру окружающей среды и регулировать ее в помещении, поддерживать беседу, запоминать лица и выполнять указания.

Ожидается, что уже к 2030 году домашние роботы станут нормой. Полностью освободить человека от бытовых обязанностей они не смогут, но способны обеспечить наиболее благоприятные условия жизни, автоматизировать ряд базовых процессов, прогнозировать и предупреждать жилищно-коммунальные аварии, отвечать за безопасность имущества и т.д. Некоторые решения могут быть полезны для людей с ограниченными возможностями.

Искусственный интеллект в образовательном секторе

Современные технологии активно модернизуют систему образования. Например, в России в ряде столичных школ тестируют электронные журналы, которые предоставляют родителям информацию об успеваемости и посещаемости ребенка в режиме Онлайн, а для педагогов упрощают «бумажную» работу. В этом году в День учителя робот провел в тандеме с педагогом занятие по информатике в одном из казанских лицеев, что для нашей страны является уникальным событием.

Мир уже знаком с интеллектуальными образовательными системами, которые определяют уровень знания ученика, оценивают верность ответов и разрабатывают персонализированную программу обучения. В качестве примера можно назвать такие решения как AutoTutor, Knewton, SHERLOCK. Последняя используется в ВВС США для обучения пилотов. Достаточно хорошо проработаны ряд обучающих онлайн-платформ. В частности, знакомые в том числе и в России сервисы Coursera и Duolingo.

В сфере образования искусственному интеллекту отводят будущее. Он привлекателен тем, что способен создать для каждого обучающегося уникальный план развития, который учитывает способности и интересы ученика, и, следовательно, максимально эффективно реализует его потенциал. Также искусственный интеллект беспристрастен при оценивании знаний или проверке заданий. Роботы могут не только обучать автономно от учителя, но и помогать ему.

Ученые Лаборатории знаний Университетского колледжа Лондона прогнозируют, что в будущем у каждого человека будет свой обучающий наставник. Машинное обучение будет выявлять способности человека и давать рекомендации по обучению, находясь всегда «под рукой» через приложение на мобильном устройстве.

Искусственный интеллект в ф инансовом секторе

В банковской системе и финансовой сфере искусственный интеллект может стать как помощником, так и угрозой. Например, с помощью автоматических систем проще отслеживать финансовое мошенничество и подозрительные транзакции. Подобное решение тестирует MasterCard при поддержке National Savings Bank.

Также банки намерены использовать роботизированных сотрудников в работе с клиентами. Искусственный интеллект может обрабатывать запросы клиентов, информировать об услугах и возможностях, оказывать техническую поддержку. Шведский банк Swedbank протестировал искусственного ассистента еще в 2014 году. По словам представителей Swedbank, уже через год после запуска робот разрешал 80% всех поступающих в банк звонков.

Финансовые учреждения нашли применение искусственного интеллекта и в системе управления персоналом. Интеллектуальные технологии контролируют решения сотрудников, оперативно реагируя на неправомерные действия с их стороны, тем самым предупреждая нарушение законодательных норм по вине банка.

Летом 2016 года появилась информация, что финансовые организации Goldman Sachs, Morgan Stanley Citigroup и UBS Group инвестируют в разработки искусственного интеллекта для найма персонала. Среди возможностей такого решения называют отбор приемлемых резюме, оценку профессиональных качеств соискателей и организацию видеособеседований. Представители компаний надеются, что интеллектуальные технологии не только автоматизируют процесс найма, но и снизят текучесть кадров.

Разработчики приложений Pefin и Wallet.ai доверили онлайн-платформам личные финансы. Сервисы, принимая во внимание экономические показатели, например, уровень инфляции и размер налогов, строят индивидуальную финансовую систему, рассчитывая, сколько человек может потратить или инвестировать.

В этом году аналитические службы юридической компании Baker&McKenzie опубликовали результаты своего исследования, согласно которому в ближайшие три года искусственный интеллект начнет широко применяться в сфере финансов. Половина из 424 опрошенных руководителей банков заявили о планах внедрения интеллектуальных систем в работу учреждения, из них 39% - с целью предотвращения нелегальных денежных переводов, а 26% - для мониторинга правомерности действий банка.

Искусственный интеллект в транспортной системе

Главным направлением разработок искусственного интеллекта в транспортной инфраструктуре является создание беспилотных автомобилей. Активно тестирует подобные системы компания Google, Tesla, General Motors и другие. Автомобильные концерны Ford и BMW также озвучивают планы о выпуске самостоятельных автомобилей уже к 2021 году.

На данный момент беспилотные автомобили предусматривают алгоритмы, способные анализировать окружающую обстановку, распознавать нахождение человека на дороге и передавать управление водителю в экстренных ситуациях.

Также искусственный интеллект используют в «умных» остановках общественного транспорта, которые отслеживают движение транспорта на маршруте и рассчитывают приблизительное время его прибытия.

Четыре года назад инженеры Университета Карнеги запустили в эксплуатацию «умные» светофоры. Они оценивают ситуацию на дороге и автоматически включают зеленый цвет при скоплении автомобилей. По словам разработчиков, самоконтролируемые перекрестки показали свою эффективность: водители экономят 21% времени нахождения в пути, благодаря сокращению интервала ожидания разрешающего сигнала на 40%.

Специалисты полагают, что возможности искусственного интеллекта получат широкое применение в организации дорожного движения. К 2020 году на дорогах будет порядка 10 млн. беспилотных автомобилей, в том числе летающих. «Умный» транспорт будет популярен не только в частной сфере. Например, во Франции запустили самоуправляемый автобус. Ученые полагают, что такие устройства обезопасят дорожное движение, помогут избежать множества аварий и будут вести мониторинг ситуации на дороге в режиме Онлайн.

Искусственный интеллект в п ромышленности

Многие европейские фабрики уже используют роботизированные решения для автоматизации процессов производства. Это избавляет сотрудников от тяжелого и опасного производственного труда. Искусственный интеллект помогает избежать производственных ошибок, тем самым улучшая качество продукта и сокращая временные и материальные издержки на его изготовление, а также позволяет организовать беспрерывное производство.

Книжным примером коммерческих предприятий, внедривших искусственный интеллект в производственный процесс, является порт Гамбурга и Harley-Davidson. Первому удалось с помощью новейших технологий увеличить пропускную способность более чем в 2,5 раза. Второму – сократить время сборки мотоцикла с 21 дня до 6 часов.

В 2014 году компании Cisco, AT&T, IBM и Intel объединились в Консорциум Industrial Internet Consortium, IIC, который ставит своей целью продвижение IIoT-технологий и проектов. Примеров отечественных заводов, использующих интеллектуальные системы в рабочей среде, нет. Содействовать изменению ситуации призван образованный в августе этого года Национальный консорциум Промышленного интернета.

Искусственный интеллект в здравоохранении

IBM представило решение Watson. Оно представляет собой суперкомпьютер, который способен анализировать медицинские данные и даже изображения, чтобы ставить диагноз. Совершенствуя технологию, IBM обучает Watson обнаружению слабо выраженных признаков редких заболеваний у детей. Компания сотрудничает почти с двумя десятками медицинских центров, что должно ускорить широкое внедрение технологии в учреждения здравоохранения.

С помощью искусственного интеллекта планируют диагностировать рак на ранних стадиях. Разработчики Behold.ai сообщают, что средство излечения от указанного заболевания не будет иметь привычную форму медикаментов. Их цель – научить ИИ обнаруживать злокачественные опухоли по рентгеновским снимкам предельно рано, что не лечить, а предотвратить развитие болезни.

Аналогичным способом планируют диагностировать сердечные заболевания партнеры Bay Labs и Arterys. В основу технологии заложен анализ ультразвука, таким образом, «умное» оборудование способно увидеть то, что недоступно доктору.

Ученые заявляют, что в будущем здоровье человека будут сканировать смартфоны. На основе анализа активности, сна, общительности диагностировать даже психические отклонения, например, депрессию. Также искусственному интеллекту отводят роль исследования новых лекарственных препаратов. Алгоритмы будут обнаруживать уязвимые места вирусов и подбирать для их устранения эффективные комбинации молекулярных структур.

Побежденному творцу от превзошедшего интеллекта

Многие предсказания ученых об «умном» мире, оцифрованной жизни, роботах по соседству и цивилизации интернета вещей сегодня кажутся фантастичными. Но не зависимо от веры или сомнений в безграничных возможностях искусственного интеллекта , технологии динамично меняют все вокруг. Разработчики открытием за открытием, небольшими изобретениями и революционными идеями ведут планету в высокоинтеллектуальную машинную реальность.

Сложно назвать точные даты, когда плоды воображения писателей-фантастов обретут физическое воплощение. Прогрессировать нужно не только технологиям, но и человеку. Социум должен быть готов принять «железный» мир и интеллектуальную нацию устройств. На период адаптации нужно время. Чтобы люди начали доверять роботизированным полицейским, врачам и водителям, их искусственный интеллект должен быть равным человеческому. В то же время, сможет ли несовершенный человек создать совершенную систему? Сможет ли отследить ту грань, где искусственный интеллект – друг, а не опасность? И сможет ли избежать технической зависимости?

Параллельно возникает вопрос о готовности инфраструктуры к «искусственному» будущему. Достаточно ли энергетических мощностей? Очевидно, что для работы искусственного интеллекта , интернета вещей и облачных систем нужны бесперебойные источники питания и широкополосная глобальная мобильная сеть.

Более подробно с инновационными решениями в области мобильной связи существующих и новых поколений, а также с услугами настоящего и будущего можно ознакомиться в книге "