Темата за изкуствения интелект (AI) доминираше в емисиите новини в медиите през цялата година. Тонът се задава от главните нюзмейкъри - Илон Мъск и Марк Зукърбърг, обсъждащи опасностите и ползите от използването на изкуствения интелект в човешкия живот. Русия и Китай обявиха развитието на ИИ като приоритетно направление в цифровата икономика. 2018 ще бъде година на развитие и по-нататъшно проучване на възможностите за използване на AI, особено на метода за дълбоко обучение, като най-обещаващия клон на изкуствения интелект. Ще ви разкажа повече за тази тенденция в областта на високите технологии на примера с използването на AI в маркетинга.
Същността на изкуствения интелект е да създава толкова умни машини, че да надминават мисленето и аналитичните способности на хората. Машинното обучение, основен AI метод, има такива възможности и вече се използва широко в много сектори на икономиката и области на човешкия живот. Други, по-напреднали технологии обаче се развиват бързо.
Това е особено забележимо в темповете на развитие на дълбокото обучение, което почти напълно възпроизвежда принципа на работа на човешкия мозък при обработка на данни и моделиране на вземане на решения. През 2017 г. дълбокото обучение стана неразделна част от технологичните процеси в здравеопазването и автомобилното производство. Маркетингът, като най-динамичният компонент на всеки бизнес, също не е останал настрана от използването на модерни технологии. Дълбокото обучение има революционно въздействие върху цялата рекламна индустрия.
Технологията, използвана в метода на дълбоко обучение, се основава на принципите на взаимодействие на биологичните неврони. С помощта на самообучаващи се алгоритми търговците вече получават описания на покупателния потенциал на клиента без човешка помощ. Например RTB House наскоро анализира огромно количество данни, ясно демонстрирайки, че използването на изкуствен интелект вместо препоръки от опитни търговци в кампании за пренасочване може да подобри резултатите от реализациите с 35%. И това не е всичко. Използвайки метода на дълбоко обучение, рекламодателите получават прогноза за действията на потребителя въз основа на анализ на неговите поведенчески характеристики и желания. Това значително улеснява работата на маркетолога, като предлага най-добрите опции за насочени рекламни съобщения, които поставят продукти, за които потребителят дори не е знаел или все още не е виждал.
Много големи марки вече са видели ползите от внедряването на решения за дълбоко обучение в своите продукти или маркетингови инструменти. През 2018 г. очакваме широко използване на дълбокото обучение и увеличени инвестиции в развитието на неговия потенциал.
От „учене под наблюдение“ до нови хоризонти
През 2017 г. се отклони от т. нар. „наблюдавано обучение“, типично за процеса на машинно обучение, към по-сложна система на „трансферно обучение“. Тази технология се основава на предаване на човешки инструкции към компютър: анализ на съществуващи модели за вземане на решения, примери, набори от данни и техния последващ анализ.
Начинът, по който работи трансферното обучение, е способността на компютъра да обработва данни от симулации, а не от реалност. Този процес е много по-прост и по-евтин, както и по-бърз, което е много важно при анализиране на огромни количества данни. Използвайки този метод, машината се научава да взема решения сама: с логически заключения, аналогия или дедукция.
Например, използвайки по-стар модел за машинно обучение, самоуправляваща се кола може да отведе човек на милиони мили, докато данните се записват. Тези данни се предават на автомобила, който разбира как да управлява автомобила въз основа на решенията на водача. Благодарение на „прехвърлянето на обучение“ вече няма нужда от истински шофьор. Вместо това могат да се вземат данни от различни симулации на шофиране. Симулирайки милиони часове шофиране, самата кола разбира къде трябва да отиде и вече превежда знанията в реалния свят.
Вторият подход се нарича „подсилено обучение“. Неговата цел е да обучи компютър да взема най-добрите решения въз основа на обратна връзка от околната среда и действията, извършващи се в нея. Например как става това при участие в наддаване за закупуване на рекламни площи. Системите за търгове са много сложни. Дори експертите често имат проблеми с определянето на оптималната скорост, която ще им позволи да постигнат желаните резултати с минимални разходи. Колата ще срещне същите препятствия в началото на движението си. Въпреки това, за разлика от човек, колата може да работи 24 часа в денонощието в симулационна среда. Освен това може да научи набор от действия, много по-бързо от човек. Връщайки се към нашия пример за закупуване на рекламно пространство, компютърът се учи от симулирането на търгове, получавайки данни как да действа най-ефективно и по този начин да спечели търга.
Нови работни места и нови предизвикателства
Всъщност принципът на работа на алгоритмите за дълбоко обучение е абсолютно идентичен с функционирането на човешкия мозък. Но за разлика от хората, компютрите учат много по-бързо и могат да анализират огромни количества данни. Компютрите не заспиват и правят много грешки. Това е мястото, където супер производителността влиза в игра. По много прост начин AI ще се стреми да надмине човешките способности в много области. В момента самообучаващите се алгоритми са в състояние да разпознават действия и изображения много по-точно от хората.
Означава ли това, че има опасност хората да бъдат изцяло заменени от роботи? Не точно. Според Световния икономически форум 65% от децата, които днес влизат в началното училище, ще получат работа, която в момента не съществува. Настоящото ниво на развитие на ИИ позволява на компаниите да търсят повече ИТ специалисти, анализатори на данни и програмисти. Следващата година вероятно ще видим бум на нови предложения за работа за специалисти по данни. Въпреки че сега такова предложение все още не е популярно.
Иновациите от 2017 г. ще получат мощен тласък за развитие през 2018 г
Целите, преследвани от прилагането на метода за дълбоко обучение, са да опрости живота ни и да повиши ефективността на човешката дейност. Ето защо използването на AI вече не е стандарт, а необходимост за компаниите, които искат да бъдат конкурентоспособни на световния пазар. Тук не става въпрос за възможността за персонализиране или подобряване на възможностите на крайния продукт, а и за редица други косвени дейности като събиране и анализ на данни. Компаниите вече имат толкова голямо количество данни за анализ, че не могат да се справят с обработката им.
Тази ситуация пряко засяга решенията, взети от техните служители и следователно техните финансови резултати. Компаниите, чийто бизнес е специализиран в събирането и анализирането на данни за различни предприятия, ще бъдат все по-търсени. Бизнесите с по-големи бюджети ще използват AI, за да класифицират: какво да предложат на клиентите, какви условия да препоръчат на доставчиците, как да инструктират служителите, какво да кажат и направят в реално време. Трябва също така да се предположи, че скоро ще се появят много нови стартиращи компании, предлагащи решения, базирани на самообучаващи се алгоритми, тъй като тази технология става широко разпространена.
Изкуственият интелект през 2017 г. стана част от нашето ежедневие и обществени дискусии. През следващите години фокусът ще бъде върху разработването на различни технологии, базирани на AI, които ще заменят хората в много сложни индустрии, като в крайна сметка ще направят живота ни много по-лесен. Но това ще изисква много работа.
Ericsson посочи 10-те най-популярни потребителски тенденции за следващата година
Изкуствен интелект и виртуална реалност: 10 потребителски тенденции за 2017 г. Снимка: elearningindustry.com
Ericsson представи своята прогноза за най-популярните потребителски тенденции през следващата година. Топ тенденцията на 2017 ще бъде изкуственият интелект, който постепенно навлиза в нашето ежедневие.
И така, Ericsson се обади най-популярните потребителски тенденции за 2017 г:
Все повече хора искат изкуственият интелект да проникне в живота им. 35% от интернет потребителите биха искали да видят изкуствения интелект като свой работен асистент, а 25% като свой мениджър. Въпреки това 50% от анкетираните смятат изкуствения интелект за опасен. По-специално, тази технология може да накара много хора да загубят работата си, тъй като техните функции могат лесно да се изпълняват от роботи.
Приложенията се използват активно за опростяване и автоматизиране на определени аспекти от живота. В същото време развитието на интернет на нещата се ускорява. 40% от анкетираните са убедени, че ще дойде време, когато смартфоните ще могат да научат навиците и да изпълняват редица функции на своите собственици.
И отново за загубата на работни места - скоро изкуственият интелект ще измести и шофьорите. 25% от анкетираните подкрепят идеята шофьорите да бъдат заменени с автопилоти, защото смятат, че това ще бъде много по-безопасно за пешеходците. 65% от анкетираните биха искали да си купят кола с автопилот.
80% от анкетираните са убедени, че само за три години виртуалната реалност ще достигне такова ниво на развитие, че ще бъде невъзможно да се различи от физическия свят.
Анкетираните прогнозират, че развитието на новите технологии ще има отрицателно въздействие върху здравето на хората. По-специално, използването на приложения за виртуална и разширена реалност ще доведе до болест на движението, за която 33% от анкетираните са готови да приемат съответните хапчета.
Въпреки факта, че повечето хора се опитват да се защитят колкото е възможно повече, 60% от анкетираните признават, че използването на смартфони носи рискове.
Повече от 50% от анкетираните биха искали да имат очила с добавена реалност. Сред възможните варианти за тяхното използване: подчертаване на тъмни зони, предупреждение за опасност, възможност за промяна или премахване на елементи на околната среда, които дразнят.
Повече от 30% от анкетираните са убедени, че вече няма такова нещо като поверителност в интернет, така че 50% от участниците в проучването са доволни от „сравнително добро“ ниво на поверителност.
Според експерти само след пет години всички интернет потребители ще бъдат снабдени с всички продукти и услуги от петте най-големи ИТ компании.
ПОМОЩ ЗА СПИСАНИЕТО PAYSPACE
По-рано писахме за това.
Кай Фу Лий, председател на SinovationVentures, вярва, че AI е „насочен към мащабни загуби на работни места“, като същевременно концентрира богатството в ръцете на компании, които разработват или приемат AI. Други смятат, че подобни страхове са били налице с навлизането на всички променящи света технологии, чак до печатарската преса през 15 век.
The Economist успокоява читателите, че „AI създава търсене на работни места“ и все по-голям брой хора по света „предоставят цифрови услуги онлайн“. Кои компании и държави ще процъфтяват в ерата на AI? Кои сегменти ще изчезнат, ще се променят или ще бъдат създадени? Как ще се промени естеството на работата?
Война
Привържениците на въоръжените дронове твърдят, че такива оръжия могат да удрят цели с много по-висока точност от хората; и колкото по-голяма роля играят в театъра на операциите, толкова по-рядко техниците ще ги използват, за да навредят.
Но какво ще стане, ако такива оръжия станат независими и работят самостоятелно, без човешка намеса? Дали премахването на хора от списъка на военния персонал ще доведе до още по-тежка и неудържима надпревара във въоръжаването?
Отворено писмо, публикувано по време на Международната съвместна конференция за изкуствен интелект през 2015 г., предупреди, че автономните оръжия „не изискват скъпи или трудни за намиране суровини и следователно ще станат повсеместни и евтини за всички значими военни за масово производство“. Ще бъде ли една ера с автоматизирани оръжия по-мирна или по-войнствена?
Изследователите на RAND призовават за аналитична рамка и международни усилия, фокусирани върху използването на въоръжени дронове с голям обсег в борбата с тероризма и целенасочените убийства.
Взимам решения
Политиците постоянно са изправени пред огромен брой избори и мотивации - много повече в дните на социалните медии, отколкото преди двадесет години. Такова претоварване с информация затруднява справянето по време на криза, да не говорим за множество кризи.
Наскоро възникна предложение „всички решения, които президентът взема, да се предават през компютър - не за да направи окончателния избор, а за да помогне на лидера в лицето на човек“.
Но докато изкуственият интелект вече е до голяма степен безупречен, проучването на RAND подчертава рисковете от алгоритмични пристрастия при филтриране на новини, влияние върху наказателното правосъдие и дори предоставянето на социалноосигурителни обезщетения и визи. Какви решения трябва да бъдат поверени на AI? Какво трябва да остане в ръцете на човека? В ръцете на екип от хора?
Създаване
Светът е свикнал с AI, който може да извършва спиращи дъха изчисления и да побеждава хората в популярните настолни игри (изминаха малко повече от 20 години, откакто суперкомпютърът IBMDeepBlue победи известния гросмайстор по шах Гари Каспаров). Как ще се развива по-нататък в творческото пространство на хората?
Изследователят на изкуствения интелект Джеси Енгел вярва, че ще „трансформира творческия процес... като го допълни с интелигентни инструменти, които предоставят нови възможности за изразяване“. Други не са толкова оптимистични. Журналистката Адриен Лафранс отбелязва, че AI вече може да „флиртува“, „пише романи“ и „фалшифицира известни картини с невероятна точност“. Какво означава да си креативен? Освен това какво означава да си човек?
Дискусиите за ИИ често стигат до крайности, било то обещанието за утопия без човешко страдание или опасността от дистопия, при която роботите поробват своите човешки създатели. Необходим е по-балансиран и строг анализ, за да се подпомогне формирането на политики за смекчаване на рисковете и максимизиране на ползите. Трябва да се предприемат определени стъпки за преодоляване на страховете, че ИИ ще завладее държавата и обществото.
Как AI може да повлияе на националните интереси на една страна? Какви видове ИИ, ако има такива, могат да се считат за стратегически технологии въз основа на правителствени критерии? Къде трябва да играят роля пазарните сили и къде политиката? Въпреки че изкуственият интелект остава до голяма степен част от научната фантастика, тези въпроси стават все по-важни.
Правенето на прогнози е неблагодарна задача, особено след като прогресът в областта на съвременните методи за машинно обучение надхвърли и най-смелите ни очаквания през последните години. Но бих си позволил да назова някои области в областта на обучението на дълбоки невронни мрежи, в които може да се очаква значителен напредък в близко бъдеще.
Първо, това е развитието на идеите за обучение за подсилване на невронни мрежи, което ще позволи разработването на нови алгоритми за самообучение за агенти, взаимодействащи с околната среда. Това могат да бъдат както роботи, така и програми, работещи във виртуално пространство, например да играят интелектуални игри като Go (вече готово) или Starcraft (в процес). Основната цел тук, разбира се, ще бъде да се създаде алгоритъм, който може да се адаптира „в движение“ към нова сложна игра или среда.
Второ, това е разработването на нови методи за учене в движение и метаобучение. Първият позволява на компютъра да схваща нови концепции и значения от няколко примера, точно както прави човек, и за разлика от съвременните невронни мрежи, които научават нова концепция, след като са били изложени на хиляди или десетки хиляди примери.
Вторият позволява на невронната мрежа сама да избира параметрите на своя метод на обучение. Сега качеството и скоростта на обучение на невронни мрежи зависи значително от настройката на редица параметри (обикновено наричани хиперпараметри, за да ги разграничим от теглата на мрежата, които всъщност се коригират по време на обучението), както и от архитектура на самата мрежа. В момента те се определят от хора или полуавтоматизирани процедури, които далеч не са оптимални. Поради това невронните мрежи учат по-дълго и по-зле, отколкото биха могли.
Работата, която се появи през 2016 г., показва, че тази работа по принцип може да бъде поверена на спомагателна невронна мрежа. Както всички помним от гимназията, краят на индустриалната революция е, когато „машините започват да правят машини“. Може би в бъдеще също толкова важен крайъгълен камък ще бъде моментът, когато невронните мрежи започнат да обучават невронни мрежи и има причина да се смята, че това ще се случи още през 2017 г.
Трето, невронните мрежи ще се научат да говорят с човек (както в смисъл на генериране на реплики на текстове, така и в смисъл на синтезиране на реч, неразличима от човешката реч), генериране на фотореалистични картини и видео последователности въз основа на текстови описания и писане на големи, смислени текстове . Това ще стане нашето близко бъдеще благодарение на бързия прогрес в областта на т.нар. генеративни модели на дълбоко обучение. Разбира се, това ще доведе до създаване на нови бизнеси, появата на нови видове стоки и услуги, както и повишаване на производителността на труда в традиционни сектори на икономиката, като мобилните оператори или банките, които ще могат да изоставете скъпите и неефективни кол центрове.
Решаването на всички тези проблеми ще бъде важна стъпка към Светия Граал на машинното обучение – създаването на изкуствен интелект. AI със сигурност няма да се появи през следващата година, но след 5-10 години несъмнено ще бъде разработен. Освен това вече съществуващите елементи на изкуствения интелект ще помогнат на учените да създадат пълноценен AI и по този начин ще ускорят работата в тази посока. Създаването на AI ще бъде най-важното постижение на човечеството и ще му осигури мощен цивилизационен скок напред.
Важно е да се отбележи, че бързият напредък в областта на ИИ стана възможен до голяма степен благодарение на факта, че тези разработки се извършват открито и всяко лице с минимално необходимото обучение (например възпитаник на Факултета по компютърни науки в Националният изследователски университет Висше училище по икономика) могат да участват в тях: дори големи IT - корпорации - лидери в областта на дълбокото обучение няма тайни (с изключение на краткосрочните комерсиални), налични са софтуерни реализации на повечето методи, както и математическо описание на алгоритмите, които учудващо се оказват не толкова сложни, имайки предвид глобалния характер на проблемите, решавани с тяхна помощ. Това отличава машинното обучение от, да речем, космическите или ядрените програми от средата на 20 век.
Допълнителни материали
Лекция на Дмитрий Ветров за машинно обучение (за да разберете какво е това)
Изкуствен интелект (AI, английски: Artificial intelligence, AI) - наука и технология за създаване на интелигентни машини, особено интелигентни компютърни програми. AI е свързан с подобна задача за използване на компютри за разбиране на човешкия интелект, но не е непременно ограничен до биологично правдоподобни методи.
Какво е изкуствен интелект
Интелигентност(от лат. intellectus - усещане, възприятие, разбиране, разбиране, концепция, разум), или ум - качество на психиката, състоящо се от способността за адаптиране към нови ситуации, способността за учене и запомняне въз основа на опит, разбиране и прилагане абстрактни понятия и да използва знанията си за управление на околната среда. Интелигентността е общата способност за познание и разрешаване на трудности, която обединява всички човешки познавателни способности: усещане, възприятие, памет, представяне, мислене, въображение.
В началото на 1980г. Компютърните учени Бар и Файгенбаум предложиха следното определение за изкуствен интелект (AI):
По-късно редица алгоритми и софтуерни системи започват да се класифицират като AI, чието отличително свойство е, че могат да решават някои проблеми по същия начин, както би направил човек, който мисли за тяхното решение.
Основните свойства на AI са разбирането на езика, ученето и способността да се мисли и, което е важно, да се действа.
AI е комплекс от свързани технологии и процеси, които се развиват качествено и бързо, например:
- обработка на текст на естествен език
- експертни системи
- виртуални агенти (чат ботове и виртуални асистенти)
- системи за препоръки.
Национална стратегия за развитие на изкуствения интелект
- Основна статия:Национална стратегия за развитие на изкуствения интелект
AI изследвания
- Основна статия:Изследвания на изкуствения интелект
Стандартизация в AI
2019: Експертите на ISO/IEC подкрепиха предложението за разработване на стандарт на руски език
На 16 април 2019 г. стана известно, че подкомитетът по стандартизация на ISO/IEC в областта на изкуствения интелект подкрепи предложението на Техническия комитет „Киберфизични системи“, създаден на базата на RVC, за разработване на „Изкуствен интелект“ стандартен. Понятия и терминология“ на руски в допълнение към основната английска версия.
Терминологичен стандарт „Изкуствен интелект. Понятия и терминология“ е основополагащ за цялото семейство международни нормативни и технически документи в областта на изкуствения интелект. В допълнение към термините и дефинициите, този документ съдържа концептуални подходи и принципи за изграждане на системи с елементи, описание на връзката между AI и други технологии от край до край, както и основни принципи и рамкови подходи към регулаторното и техническо регулиране на изкуствения интелект.
След срещата на съответния подкомитет ISO/IEC в Дъблин, експертите на ISO/IEC подкрепиха предложението на делегацията от Русия за едновременно разработване на терминологичен стандарт в областта на ИИ не само на английски, но и на руски език. Очаква се документът да бъде одобрен в началото на 2021 г.
| Разработването на продукти и услуги, базирани на изкуствен интелект, изисква недвусмислено тълкуване на концепциите, използвани от всички участници на пазара. Терминологичният стандарт ще обедини „езика“, на който комуникират разработчиците, клиентите и професионалната общност, ще класифицира такива свойства на базирани на AI продукти като „сигурност“, „възпроизводимост“, „надеждност“ и „конфиденциалност“. Единната терминология също ще се превърне във важен фактор за развитието на технологиите за изкуствен интелект в рамките на Националната технологична инициатива - AI алгоритмите се използват от повече от 80% от компаниите в периметъра на NTI. В допълнение, решението на ISO/IEC ще укрепи авторитета и ще разшири влиянието на руските експерти в по-нататъшното развитие на международните стандарти. |
По време на срещата експертите на ISO/IEC подкрепиха и разработването на проект на международен документ „Информационни технологии – изкуствен интелект (AI) – преглед на изчислителните подходи за системи с изкуствен интелект“, в който Русия действа като съредактор. Документът предоставя преглед на текущото състояние на системите с изкуствен интелект, като описва основните характеристики на системите, алгоритмите и подходите, както и примери за специализирани приложения в областта на ИИ. Разработването на този проектодокумент ще бъде извършено от специално създадена работна група 5 „Изчислителни подходи и изчислителни характеристики на AI системи“ в рамките на подкомитета (SC 42 Working Group 5 „Изчислителни подходи и изчислителни характеристики на AI системи“).
| Като част от работата си на международно ниво руската делегация успя да постигне редица знакови решения, които ще имат дългосрочен ефект върху развитието на технологиите за изкуствен интелект в страната. Разработването на рускоезична версия на стандарта, дори от такава ранна фаза, е гаранция за синхронизация с международното поле, а разработването на подкомитета ISO/IEC и инициирането на международни документи с руско съвместно редактиране е основата за по-нататъшно насърчаване на интересите на руските разработчици в чужбина“, коментира той. |
Технологиите за изкуствен интелект са широко търсени в различни сектори на цифровата икономика. Сред основните фактори, възпрепятстващи пълноценното им практическо използване, е неразвитостта на нормативната база. В същото време именно добре развитата нормативна и техническа база осигурява определеното качество на прилагане на технологията и съответния икономически ефект.
В областта на изкуствения интелект TC Cyber-Physical Systems, базирана на RVC, разработва редица национални стандарти, чието одобрение е планирано за края на 2019 г. - началото на 2020 г. Освен това се работи съвместно с участниците на пазара за формулиране на Национален план за стандартизация (НСП) за 2020 г. и след това. TC "Cyber-physical Systems" е отворен за предложения за разработване на документи от заинтересовани организации.
2018: Разработване на стандарти в областта на квантовите комуникации, AI и интелигентния град
На 6 декември 2018 г. Техническият комитет „Кибер-физически системи“, базиран на RVC, съвместно с Регионалния инженерен център „SafeNet“ започна разработването на набор от стандарти за пазарите на Националната технологична инициатива (NTI) и цифровата икономика. До март 2019 г. се планира да се разработят документи за техническа стандартизация в областта на квантовите комуникации и, съобщи RVC. Прочетете още.
Въздействие на изкуствения интелект
Риск за развитието на човешката цивилизация
Въздействие върху икономиката и бизнеса
- Влиянието на технологиите с изкуствен интелект върху икономиката и бизнеса
Въздействие върху пазара на труда
Пристрастия към изкуствения интелект
В основата на всичко, което е практиката на AI (машинен превод, разпознаване на реч, обработка на естествен език, компютърно зрение, автоматизирано шофиране и много повече) е дълбокото обучение. Това е подмножество на машинното обучение, характеризиращо се с използването на модели на невронни мрежи, за които може да се каже, че имитират работата на мозъка, така че би било трудно да ги класифицираме като AI. Всеки модел на невронна мрежа се обучава на големи набори от данни, така че придобива някои „умения“, но как ги използва остава неясно за неговите създатели, което в крайна сметка се превръща в един от най-важните проблеми за много приложения за дълбоко обучение. Причината е, че такъв модел работи с изображения формално, без никакво разбиране какво прави. Дали такава система е AI и може ли да се вярва на системи, изградени върху машинно обучение? Последствията от отговора на последния въпрос се простират отвъд научната лаборатория. Поради това медийното внимание към явлението, наречено AI bias, значително се засили. Може да се преведе като „пристрастие на AI“ или „пристрастие на AI“. Прочетете още.
Пазар на технологии за изкуствен интелект
AI пазар в Русия
Глобален AI пазар
Области на приложение на AI
Областите на приложение на AI са доста широки и обхващат както познати технологии, така и възникващи нови области, които са далеч от масово приложение, с други думи, това е цялата гама от решения, от прахосмукачки до космически станции. Можете да разделите цялото им разнообразие според критерия за ключови точки на развитие.
AI не е монолитна предметна област. Освен това някои технологични области на ИИ се появяват като нови подсектори на икономиката и отделни единици, като същевременно обслужват повечето области в икономиката.
Развитието на използването на AI води до адаптиране на технологиите в класическите сектори на икономиката по цялата верига на стойността и ги трансформира, което води до алгоритмизиране на почти всички функционалности, от логистиката до управлението на компанията.
Използване на AI за отбрана и военни въпроси
Използване в образованието
Използване на AI в бизнеса
AI в борбата срещу измамите
На 11 юли 2019 г. стана известно, че само след две години изкуственият интелект и машинното обучение ще бъдат използвани за борба с измамите три пъти по-често, отколкото през юли 2019 г. Такива данни са получени по време на съвместно проучване на SAS и Асоциацията на сертифицираните специалисти по измами (ACFE). Към юли 2019 г. такива инструменти за борба с измамите вече се използват в 13% от организациите, участвали в проучването, а други 25% заявяват, че планират да ги внедрят в следващите година или две. Прочетете още.
ИИ в електроенергетиката
- На ниво проектиране: подобрено прогнозиране на производството и търсенето на енергийни ресурси, оценка на надеждността на оборудването за производство на електроенергия, автоматизация на увеличеното производство при скокове на търсенето.
- На производствено ниво: оптимизиране на превантивната поддръжка на оборудването, повишаване на ефективността на производството, намаляване на загубите, предотвратяване на кражби на енергийни ресурси.
- На ниво промоция: оптимизиране на ценообразуването в зависимост от времето на деня и динамично таксуване.
- На ниво предоставяне на услугата: автоматичен избор на най-печелившия доставчик, подробна статистика на потреблението, автоматизирано обслужване на клиенти, оптимизиране на потреблението на енергия, като се вземат предвид навиците и поведението на клиента.
AI в производството
- На ниво проектиране: повишаване на ефективността на разработването на нови продукти, автоматизирана оценка на доставчиците и анализ на изискванията за резервни части.
- На производствено ниво: подобряване на процеса на изпълнение на задачи, автоматизиране на поточните линии, намаляване на броя на грешките, намаляване на времето за доставка на суровини.
- На ниво промоция: прогнозиране на обема на услугите за поддръжка и поддръжка, управление на цените.
- На ниво предоставяне на услуги: подобряване на планирането на маршрутите на автомобилния парк, търсенето на ресурси на автопарка, подобряване на качеството на обучение на сервизните инженери.
AI в банките
- Разпознаване на образи - използва се вкл. да разпознава клиентите в клоновете и да им предава специализирани оферти.
AI в транспорта
- Автомобилната индустрия е на прага на революция: 5 предизвикателства на ерата на безпилотното шофиране
AI в логистиката
AI в пивоварството
ИИ в съдебната система
Развитието в областта на изкуствения интелект ще помогне за радикална промяна на съдебната система, правейки я по-справедлива и свободна от корупционни схеми. Това мнение изрази през лятото на 2017 г. Владимир Крилов, доктор на техническите науки, технически консултант в Artezio.
Ученият смята, че съществуващите решения в областта на AI могат да бъдат успешно приложени в различни сфери на икономиката и обществения живот. Експертът посочва, че AI се използва успешно в медицината, но в бъдеще може напълно да промени съдебната система.
„Гледайки всеки ден новинарските репортажи за развитието в областта на ИИ, оставате само изумени от неизчерпаемото въображение и плодотворността на изследователите и разработчиците в тази област. Докладите за научни изследвания са непрекъснато осеяни с публикации за нови продукти, излизащи на пазара, и доклади за невероятни резултати, получени чрез използването на AI в различни области. Ако говорим за очаквани събития, придружени от забележим шум в медиите, в които AI отново ще стане герой на новините, тогава вероятно няма да рискувам да правя технологични прогнози. Мога да си представя, че следващото събитие ще бъде появата някъде на изключително компетентен съд под формата на изкуствен интелект, справедлив и неподкупен. Това ще се случи, очевидно, през 2020-2025 г. И процесите, които ще се случват в този съд, ще доведат до неочаквани разсъждения и желанието на много хора да прехвърлят на AI повечето от процесите на управление на човешкото общество.“
Ученият признава използването на изкуствен интелект в съдебната система като „логична стъпка“ за развитие на законодателно равенство и справедливост. Машинният интелект не е обект на корупция и емоции, може стриктно да се придържа към законодателната рамка и да взема решения, като взема предвид много фактори, включително данни, които характеризират страните в спора. По аналогия с медицинската област, съдиите-роботи могат да работят с големи данни от хранилища на държавни услуги. Може да се предположи, че
Музика
Рисуване
През 2015 г. екипът на Google тества невронни мрежи, за да види дали могат да създават изображения сами. Тогава изкуственият интелект беше обучен с помощта на голям брой различни картини. Когато обаче машината беше „помолена“ да изобрази нещо сама, се оказа, че тя интерпретира света около нас по малко странен начин. Например, за задачата да нарисуват дъмбели, разработчиците получиха изображение, в което металът беше свързан от човешки ръце. Това вероятно се е случило поради факта, че на етапа на обучение анализираните снимки с дъмбели съдържат ръце и невронната мрежа интерпретира това неправилно.
На 26 февруари 2016 г. на специален търг в Сан Франциско представители на Google събраха около 98 хиляди долара от психеделични картини, създадени от изкуствен интелект. Тези средства бяха дарени за благотворителност. Една от най-успешните снимки на автомобила е представена по-долу.
Картина, нарисувана от изкуствения интелект на Google.
