Téma umělé inteligence (AI) dominovalo médiím po celý rok. Tón udávají hlavní tvůrci zpráv – Elon Musk a Mark Zuckerberg, diskutující o nebezpečích a výhodách používání umělé inteligence v lidském životě. Rusko a Čína prohlásily rozvoj AI za prioritní směr v digitální ekonomice. Rok 2018 bude rokem rozvoje a dalšího studia možností využití AI, zejména metody hlubokého učení, jako nejperspektivnějšího odvětví umělé inteligence. O tomto trendu v oblasti špičkových technologií vám povím více na příkladu využití AI v marketingu.
Podstatou umělé inteligence je vytvářet stroje tak chytré, že předčí myšlení a analytické schopnosti lidí. Strojové učení, základní metoda umělé inteligence, takové schopnosti má a je již široce používáno v mnoha odvětvích ekonomiky a oblastech lidského života. Rychle se však rozvíjejí jiné, pokročilejší technologie.
Je to patrné zejména na tempu rozvoje hlubokého učení, které téměř zcela kopíruje princip fungování lidského mozku při zpracování dat a modelování rozhodování. V roce 2017 se hluboké učení stalo nedílnou součástí technologických procesů ve zdravotnictví a automobilové výrobě. Marketing, jako nejdynamičtější složka každého podnikání, také nezůstal stranou používání pokročilých technologií. Hluboké učení mělo revoluční dopad na celý reklamní průmysl.
Technologie použitá v metodě hlubokého učení je založena na principech interakce biologických neuronů. S pomocí samoučících se algoritmů nyní marketéři získávají popisy nákupního potenciálu zákazníka bez lidské pomoci. Například společnost RTB House nedávno analyzovala obrovské množství dat, která jasně prokázala, že používání umělé inteligence místo doporučení zkušených marketérů v retargetingových kampaních může zlepšit výsledky konverzí o 35 %. A to není vše. Pomocí metody hlubokého učení inzerenti obdrží předpověď akcí uživatele na základě analýzy jeho charakteristik chování a přání. To výrazně zjednodušuje práci marketéra tím, že nabízí ty nejlepší možnosti pro cílená reklamní sdělení obsahující produkty, o kterých uživatel ani nevěděl nebo je ještě neviděl.
Mnoho velkých značek již vidělo výhody implementace řešení hlubokého učení do svých produktů nebo marketingových nástrojů. V roce 2018 očekáváme široké využití hlubokého učení a zvýšené investice do rozvoje jeho potenciálu.
Od „učení pod dohledem“ k novým obzorům
V roce 2017 došlo k odklonu od takzvaného „učení pod dohledem“ typického pro proces strojového učení ke komplexnějšímu systému „přenosového učení“. Tato technologie je založena na přenosu lidských instrukcí do počítače: analyzovat existující modely rozhodování, příklady, soubory dat a jejich následnou analýzu.
Způsob, jakým funguje přenosové učení, je schopnost počítače zpracovávat data ze simulací spíše než z reality. Tento proces je mnohem jednodušší a levnější a také rychlejší, což je velmi důležité při analýze velkého množství dat. Pomocí této metody se stroj naučí rozhodovat sám: s logickými závěry, analogií nebo dedukcí.
Například pomocí staršího modelu strojového učení by auto s vlastním řízením mohlo urazit člověka miliony mil, zatímco se zaznamenávají data. Tato data jsou přenášena do vozu, který na základě rozhodnutí řidiče chápe, jak s autem řídit. Díky „přenosu učení“ již není potřeba skutečného řidiče. Místo toho lze data přebírat z různých simulací jízdy. Díky simulaci milionů hodin jízdy auto samo chápe, kam má jet, a znalosti již převádí do reálného světa.
Druhý přístup se nazývá „posílené učení“. Jeho cílem je vycvičit počítač, aby se co nejlépe rozhodoval na základě zpětné vazby z okolí a akcí v něm probíhajících. Například jak se to děje při účasti na nabídkách na nákup reklamní plochy. Aukční systémy jsou velmi složité. I odborníci mají často problémy s určením optimální míry, která jim umožní dosáhnout požadovaných výsledků s minimálními náklady. Auto narazí na stejné překážky na začátku svého pohybu. Na rozdíl od člověka však může auto fungovat 24 hodin denně v prostředí simulace. A také se dokáže naučit soubor akcí, mnohem rychleji než člověk. Vrátíme-li se k našemu příkladu nákupu reklamního prostoru, počítač se učí ze simulace aukcí, přijímá data o tom, jak jednat co nejefektivněji a vyhrát tak aukci.
Nová pracovní místa a nové výzvy
Princip fungování algoritmů hlubokého učení je skutečně naprosto identický s fungováním lidského mozku. Ale na rozdíl od lidí se počítače učí mnohem rychleji a mohou analyzovat obrovské množství dat. Počítače neusínají a dělají spoustu chyb. Zde přichází na řadu supervýkon. Velmi jednoduchým způsobem se AI bude snažit překonat lidské schopnosti v mnoha oblastech. V současnosti jsou samoučící se algoritmy schopny rozpoznávat akce a obrazy mnohem přesněji než lidé.
Znamená to, že hrozí úplné nahrazení lidí roboty? Spíš ne. Podle Světového ekonomického fóra 65 % dětí, které dnes nastupují do základní školy, dostane práci, která v současnosti neexistuje. Současná úroveň vývoje AI umožňuje společnostem hledat více IT specialistů, datových analytiků a programátorů. Příští rok pravděpodobně zaznamenáme boom nových pracovních nabídek pro datové vědce. I když nyní takový návrh ještě není populární.
Inovace roku 2017 dostanou v roce 2018 silný impuls pro rozvoj
Cíle, které implementace metody hlubokého učení sleduje, jsou zjednodušit náš život a zvýšit efektivitu lidské činnosti. To je důvod, proč používání AI již není standardem, ale nutností pro společnosti, které chtějí být konkurenceschopné na globálním trhu. Nejedná se o schopnost personalizovat nebo vylepšovat schopnosti finálního produktu, ale také o řadu dalších nepřímých činností, jako je sběr a analýza dat. Společnosti už mají k analýze tak velké množství dat, že si s jejich zpracováním neví rady.
Tato situace přímo ovlivňuje rozhodnutí jejich zaměstnanců a tím i jejich finanční výsledky. Společnosti, jejichž podnikání se specializuje na sběr a analýzu dat pro různé podniky, budou stále žádanější. Podniky s většími rozpočty budou používat AI ke klasifikaci: co nabídnout zákazníkům, jaké podmínky doporučit dodavatelům, jak instruovat zaměstnance, co říkat a dělat v reálném čase. Mělo by se také předpokládat, že se brzy objeví mnoho nových startupů nabízejících řešení založená na samoučicích algoritmech, jak se tato technologie rozšíří.
Umělá inteligence se v roce 2017 stala součástí našeho každodenního života a veřejných diskuzí. V nadcházejících letech se zaměříme na vývoj různých technologií založených na umělé inteligenci, které nahradí lidi v mnoha složitých průmyslových odvětvích, a nakonec nám značně usnadní život. To ale bude vyžadovat hodně práce.
Ericsson jmenoval 10 nejoblíbenějších spotřebitelských trendů pro příští rok
Umělá inteligence a virtuální realita: 10 spotřebitelských trendů pro rok 2017. Foto: elearningindustry.com
Ericsson představil svou předpověď nejoblíbenějších spotřebitelských trendů na příští rok. Top trendem roku 2017 bude umělá inteligence, která postupně proniká do našich každodenních životů.
Tak se ozval Ericsson nejoblíbenější spotřebitelské trendy pro rok 2017:
Stále více lidí chce, aby umělá inteligence pronikla do jejich životů. 35 % uživatelů internetu by rádo vidělo umělou inteligenci jako svého pracovního asistenta a 25 % jako manažera. 50 % dotázaných však považuje umělou inteligenci za nebezpečnou. Zejména tato technologie může způsobit, že mnoho lidí přijde o práci, protože jejich funkce mohou snadno vykonávat roboti.
Aplikace se aktivně používají ke zjednodušení a automatizaci určitých aspektů života. Zároveň se zrychluje rozvoj internetu věcí. 40 % dotázaných je přesvědčeno, že přijde doba, kdy se chytré telefony budou moci naučit návykům a plnit řadu funkcí svých majitelů.
A opět o ztrátě pracovních míst – umělá inteligence brzy nahradí i řidiče. 25 % respondentů podporuje myšlenku nahrazení řidičů autopiloty, protože věří, že to bude pro chodce mnohem bezpečnější. 65 % dotázaných by si přálo koupit auto s autopilotem.
80 % dotázaných je přesvědčeno, že za pouhé tři roky dosáhne virtuální realita takového stupně rozvoje, že ji nebude možné odlišit od fyzického světa.
Respondenti předpokládají, že vývoj nových technologií bude mít negativní dopad na zdraví lidí. Zejména používání aplikací pro virtuální a rozšířenou realitu způsobí kinetózu, na kterou je 33 % dotázaných ochotno brát odpovídající prášky.
Navzdory tomu, že se většina lidí snaží co nejvíce chránit, 60 % dotázaných přiznává, že používání chytrých telefonů s sebou nese rizika.
Více než 50 % dotázaných by chtělo mít brýle pro rozšířenou realitu. Mezi možné možnosti jejich použití: zvýraznění tmavých oblastí, varování před nebezpečím, možnost změnit nebo odstranit prvky prostředí, které dráždí.
Více než 30 % respondentů je přesvědčeno, že nic takového jako soukromí na internetu již neexistuje, takže 50 % účastníků studie je spokojeno s „přiměřeně dobrou“ úrovní soukromí.
Podle odborníků budou za pouhých pět let všem uživatelům internetu poskytovány všechny produkty a služby od pěti největších IT společností.
NÁPOVĚDA ČASOPISU PAYSPACE
Dříve jsme o tom psali.
Kai Fu Lee, předseda SinovationVentures, věří, že umělá inteligence je „zaměřena na rozsáhlou ztrátu pracovních míst“ a zároveň soustřeďuje bohatství do rukou společností, které vyvíjejí nebo přijímají umělou inteligenci. Jiní se domnívají, že podobné obavy byly přítomny s příchodem všech světově měnících technologií, až do tiskařského lisu v 15. století.
The Economist čtenáře ujišťuje, že „AI vytváří poptávku po pracovních místech“ a rostoucí počet lidí na celém světě „poskytuje digitální služby online“. Které společnosti a země budou v éře umělé inteligence prosperovat? Které segmenty zmizí, změní se nebo budou vytvořeny? Jak se změní povaha práce?
Válčení
Zastánci ozbrojených dronů tvrdí, že takové zbraně mohou zasáhnout cíle s mnohem vyšší přesností než lidé; a čím větší roli hrají v operačním sále, tím méně často je technici budou používat ke škodě.
Co když se ale takové zbraně osamostatní a budou fungovat samostatně, bez lidského zásahu? Povede odstranění lidí ze seznamu vojenského personálu k ještě tvrdším a nezastavitelným závodům ve zbrojení?
Otevřený dopis zveřejněný během Mezinárodní společné konference o umělé inteligenci v roce 2015 varoval, že autonomní zbraně „nevyžadují žádné drahé nebo těžko dostupné suroviny, a proto se stanou všudypřítomnými a levnými pro všechny významné armády pro hromadnou výrobu“. Bude éra s automatickými zbraněmi mírumilovnější nebo militantnější?
Výzkumníci RAND požadují analytický rámec a mezinárodní úsilí zaměřené na použití ozbrojených dronů na dlouhé vzdálenosti v boji proti terorismu a cílených atentátech.
Rozhodování
Politici neustále čelí obrovskému množství voleb a motivací – v době sociálních sítí mnohem více než před dvaceti lety. Takové informační přetížení ztěžuje zvládnutí krize, natož více krizí.
Nedávno se objevil návrh, aby se všechna rozhodnutí, která prezident učiní, procházela počítačem – nikoli proto, aby učinil konečnou volbu, ale aby pomohl vůdci v osobě člověka.
Ale zatímco umělá inteligence je nyní z velké části bez viny, studie RAND zdůrazňuje rizika algoritmických zkreslení při filtrování zpráv, ovlivňování trestního soudnictví a dokonce i poskytování dávek sociálního zabezpečení a víz. Jaká rozhodnutí by měla být svěřena AI? Co by mělo zůstat v rukou člověka? V rukou týmu lidí?
Stvoření
Svět si zvykl na AI, která dokáže předvádět dechberoucí výkony ve výpočtech a porážet lidi v oblíbených deskových hrách (je to něco málo přes 20 let, co superpočítač IBMDeepBlue slavně porazil šachového velmistra Garryho Kasparova). Jak se bude dále vyvíjet v kreativním prostoru lidí?
Výzkumník umělé inteligence Jesse Engel věří, že „promění tvůrčí proces... tím, že jej rozšíří o chytré nástroje, které poskytují nové možnosti vyjádření“. Ostatní tak optimističtí nejsou. Novinářka Adrienne Lafrance poznamenává, že umělá inteligence už umí „flirtovat“, „psát romány“ a „falšovat slavné obrazy s úžasnou přesností“. Co to znamená být kreativní? Navíc, co to znamená být člověkem?
Diskuse o umělé inteligenci se často obracejí do extrémů, ať už jde o příslib utopie bez lidského utrpení nebo o nebezpečí dystopie, kdy roboti zotročují své lidské stvořitele. Je zapotřebí vyváženější a důslednější analýzy, která pomůže utvářet politiky ke zmírnění rizik a maximalizaci přínosů. Je třeba podniknout určité kroky k překonání obav, že AI přemůže stát a společnost.
Jak může umělá inteligence ovlivnit národní zájmy země? Jaké typy AI, pokud vůbec nějaké, lze považovat za strategické technologie na základě vládních kritérií? Kde by měly hrát roli tržní síly a kde politika? I když umělá inteligence zůstává převážně sci-fi, tyto otázky jsou stále důležitější.
Vytváření předpovědí je nevděčný úkol, zvláště když pokrok v oblasti moderních metod strojového učení v posledních letech předčil naše nejdivočejší očekávání. Dovolil bych si ale vyjmenovat některé oblasti v oblasti trénování hlubokých neuronových sítí, ve kterých lze v blízké budoucnosti očekávat výrazné pokroky.
Za prvé se jedná o vývoj myšlenek učení posilování neuronových sítí, které umožní vývoj nových samoučících se algoritmů pro agenty interagující s prostředím. Mohou to být jak roboti, tak programy pracující ve virtuálním prostoru, například hraní intelektuálních her jako Go (již hotovo) nebo Starcraft (probíhá). Hlavním cílem zde samozřejmě bude vytvořit algoritmus, který se dokáže „za chodu“ adaptovat na novou komplexní hru nebo prostředí.
Za druhé je to vývoj nových metod učení za běhu a meta-learning. První umožňuje počítači pochopit nové pojmy a významy z několika příkladů, stejně jako to dělá člověk, a na rozdíl od moderních neuronových sítí, které se učí nový koncept poté, co byly vystaveny tisícům nebo desetitisícům příkladů.
Druhý umožňuje neuronové síti, aby si sama vybrala parametry své metody učení. Nyní kvalita a rychlost trénování neuronových sítí výrazně závisí na nastavení řady parametrů (obvykle nazývaných hyperparametry, abychom je odlišili od vah sítě, které se ve skutečnosti upravují během tréninku), a také na architektura samotné sítě. V současnosti je určují lidé nebo poloautomatické postupy, které zdaleka nejsou optimální. Kvůli tomu se neuronové sítě učí déle a hůře, než by mohly.
Práce, která se objevila v roce 2016, ukazuje, že tato práce může být v zásadě svěřena pomocné neuronové síti. Jak si všichni pamatujeme ze střední školy, konec průmyslové revoluce je, když „stroje začnou vyrábět stroje“. Možná v budoucnu bude neméně důležitým milníkem okamžik, kdy neuronové sítě začnou trénovat neuronové sítě, a je důvod se domnívat, že se tak stane již v roce 2017.
Za třetí, neuronové sítě se naučí mluvit s člověkem (jak ve smyslu generování replik textů, tak ve smyslu syntetizovat řeč nerozeznatelnou od lidské řeči), generovat fotorealistické obrázky a videosekvence na základě textových popisů a psát velké, smysluplné texty. . To se stane naší blízkou budoucností díky rychlému pokroku v oblasti tzv. generativní modely hlubokého učení. To samozřejmě povede ke vzniku nových podniků, vzniku nových druhů zboží a služeb a také ke zvýšení produktivity práce v tradičních odvětvích ekonomiky, jako jsou mobilní operátoři nebo banky, které budou moci opustit drahá a neefektivní call centra.
Vyřešení všech těchto problémů bude důležitým krokem ke svatému grálu strojového učení – vytvoření umělé inteligence. AI se určitě příští rok neobjeví, ale za 5-10 let bude nepochybně vyvinuta. Navíc již existující prvky umělé inteligence pomohou vědcům vytvořit plnohodnotnou AI a tím urychlí práci v tomto směru. Vytvoření umělé inteligence bude nejdůležitějším úspěchem lidstva a poskytne mu silný civilizační skok vpřed.
Je důležité poznamenat, že rychlý pokrok v oblasti umělé inteligence je možný především díky tomu, že tento vývoj probíhá otevřeně a každá osoba s minimálním nezbytným vzděláním (například absolvent Fakulty informatiky na může se jich zúčastnit National Research University High School of Economics): i velké IT - korporace - lídři v oblasti deep learningu nemají žádná tajemství (kromě krátkodobých komerčních), k dispozici jsou softwarové implementace většiny metod, stejně jako matematický popis algoritmů, které se překvapivě ukázaly jako ne tak složité, s přihlédnutím ke globální povaze problémů řešených s jejich pomocí. Tím se strojové učení odlišuje řekněme od vesmírných nebo jaderných programů poloviny 20. století.
Doplňkové materiály
Přednáška Dmitrije Vetrova o strojovém učení (abychom pochopili, co to je)
Umělá inteligence (AI, anglicky: Artificial intelligence, AI) - věda a technologie vytváření inteligentních strojů, zejména inteligentních počítačových programů. AI souvisí s podobným úkolem používání počítačů k pochopení lidské inteligence, ale není nutně omezena na biologicky věrohodné metody.
Co je umělá inteligence
inteligence(z lat. intellectus – pociťování, vnímání, chápání, chápání, pojem, rozum), nebo mysl – kvalita psychiky sestávající ze schopnosti přizpůsobit se novým situacím, schopnosti učit se a pamatovat si na základě zkušenosti, rozumět a aplikovat abstraktní pojmy a využít své znalosti pro environmentální management. Inteligence je obecná schopnost poznávat a řešit obtíže, která spojuje všechny lidské kognitivní schopnosti: pociťování, vnímání, paměť, představivost, myšlení, představivost.
Na počátku 80. let 20. století. Výpočetní vědci Barr a Fajgenbaum navrhli následující definici umělé inteligence (AI):
Později se řada algoritmů a softwarových systémů začala klasifikovat jako AI, jejichž charakteristickou vlastností je, že dokážou vyřešit některé problémy stejným způsobem, jako by to udělal člověk, který o jejich řešení přemýšlí.
Hlavními vlastnostmi AI jsou porozumění jazyku, učení a schopnost myslet a co je důležité, jednat.
AI je komplex souvisejících technologií a procesů, které se kvalitativně a rychle rozvíjejí, například:
- zpracování textu v přirozeném jazyce
- expertní systémy
- virtuální agenti (chatboti a virtuální asistenti)
- systémy doporučení.
Národní strategie rozvoje umělé inteligence
- Hlavní článek: Národní strategie rozvoje umělé inteligence
Výzkum AI
- Hlavní článek: Výzkum umělé inteligence
Standardizace v AI
2019: Odborníci ISO/IEC podpořili návrh na vytvoření normy v ruštině
Dne 16. dubna 2019 vyšlo najevo, že podvýbor ISO/IEC pro standardizaci v oblasti umělé inteligence podpořil návrh Technické komise „Kybernetické fyzické systémy“, vytvořený na základě RVC, vyvinout „Umělou inteligenci“ Standard. Pojmy a terminologie“ v ruštině kromě základní anglické verze.
Terminologický standard „Umělá inteligence. Koncepty a terminologie“ je zásadní pro celou rodinu mezinárodních regulačních a technických dokumentů v oblasti umělé inteligence. Kromě termínů a definic tento dokument obsahuje koncepční přístupy a principy pro konstrukci systémů s prvky, popis vztahu mezi AI a dalšími end-to-end technologiemi, stejně jako základní principy a rámcové přístupy k regulační a technické regulaci. umělé inteligence.
Po jednání příslušné subkomise ISO/IEC v Dublinu odborníci ISO/IEC podpořili návrh delegace z Ruska na souběžné vypracování terminologické normy v oblasti AI nejen v angličtině, ale i v ruštině. Očekává se, že dokument bude schválen na začátku roku 2021.
| Vývoj produktů a služeb založených na umělé inteligenci vyžaduje jednoznačný výklad pojmů používaných všemi účastníky trhu. Terminologický standard sjednotí „jazyk“, ve kterém vývojáři, zákazníci a odborná komunita komunikují, klasifikuje takové vlastnosti produktů založených na umělé inteligenci jako „bezpečnost“, „reprodukovatelnost“, „spolehlivost“ a „důvěrnost“. Jednotná terminologie se také stane důležitým faktorem pro rozvoj technologií umělé inteligence v rámci Národní technologické iniciativy – algoritmy AI používá více než 80 % společností v perimetru NTI. Rozhodnutí ISO/IEC navíc posílí autoritu a rozšíří vliv ruských odborníků na další vývoj mezinárodních norem. |
Během setkání odborníci ISO/IEC také podpořili vypracování návrhu mezinárodního dokumentu Informační technologie – umělá inteligence (AI) – Přehled výpočetních přístupů pro systémy umělé inteligence, ve kterém Rusko vystupuje jako spolueditor. Dokument poskytuje přehled současného stavu systémů umělé inteligence, popisuje hlavní charakteristiky systémů, algoritmy a přístupy a také příklady specializovaných aplikací v oblasti AI. Vývoj tohoto návrhu dokumentu bude provádět speciálně vytvořená pracovní skupina 5 „Výpočtové přístupy a výpočtové charakteristiky systémů AI“ v rámci podvýboru (SC 42 Pracovní skupina 5 „Výpočetní přístupy a výpočtové charakteristiky systémů AI“).
| Ruské delegaci se v rámci své práce na mezinárodní úrovni podařilo dosáhnout řady přelomových rozhodnutí, která budou mít dlouhodobý vliv na rozvoj technologií umělé inteligence v zemi. Vývoj ruskojazyčné verze normy již od takto rané fáze je zárukou synchronizace s mezinárodním polem a vývoj podvýboru ISO/IEC a iniciace mezinárodních dokumentů s ruskou spolueditací je základ pro další prosazování zájmů ruských vývojářů v zahraničí,“ komentoval. |
Technologie umělé inteligence jsou široce žádané v různých odvětvích digitální ekonomiky. Mezi hlavní faktory, které brání jejich plnému praktickému využití, patří nedostatečně rozvinutý regulační rámec. Zároveň je to dobře propracovaný regulační a technický rámec, který zajišťuje specifikovanou kvalitu aplikace technologie a odpovídající ekonomický efekt.
V oblasti umělé inteligence vyvíjí TC Cyber-Physical Systems na bázi RVC řadu národních standardů, jejichž schválení je plánováno na konec roku 2019 - začátek roku 2020. Spolu s účastníky trhu navíc probíhají práce na formulování národního plánu normalizace (NSP) na rok 2020 a dále. TC "Cyber-physical systems" je otevřeno návrhům na tvorbu dokumentů od zainteresovaných organizací.
2018: Vývoj standardů v oblasti kvantových komunikací, AI a smart city
Dne 6. prosince 2018 začala Technická komise „Cyber-Physical Systems“ založená na RVC spolu s Regionálním inženýrským centrem „SafeNet“ vyvíjet soubor standardů pro trhy Národní technologické iniciativy (NTI) a digitální ekonomiku. Do března 2019 je plánováno vypracování technických normalizačních dokumentů v oblasti kvantových komunikací, a, uvedla RVC. Přečtěte si více.
Vliv umělé inteligence
Riziko pro rozvoj lidské civilizace
Dopad na ekonomiku a podnikání
- Vliv technologií umělé inteligence na ekonomiku a podnikání
Dopad na trh práce
Předpojatost umělé inteligence
Základem všeho, co je praktikování umělé inteligence (strojový překlad, rozpoznávání řeči, zpracování přirozeného jazyka, počítačové vidění, automatizované řízení a mnoho dalšího), je hluboké učení. Jde o podmnožinu strojového učení, která se vyznačuje používáním modelů neuronových sítí, o nichž lze říci, že napodobují fungování mozku, takže klasifikovat je jako AI by bylo namáhavé. Jakýkoli model neuronové sítě je trénován na velkých souborech dat, takže získává určité „dovednosti“, ale jak je používá, zůstává jeho tvůrcům nejasné, což se nakonec stává jedním z nejdůležitějších problémů mnoha aplikací hlubokého učení. Důvodem je, že takový model pracuje s obrázky formálně, aniž by chápal, co dělá. Je takový systém AI a lze systémům postaveným na strojovém učení věřit? Důsledky odpovědi na poslední otázku přesahují vědeckou laboratoř. Mediální pozornost k fenoménu zvanému AI bias proto znatelně zesílila. Lze to přeložit jako „AI bias“ nebo „AI bias“. Přečtěte si více.
Trh technologií umělé inteligence
Trh AI v Rusku
Globální trh AI
Oblasti použití AI
Oblasti použití AI jsou poměrně široké a pokrývají jak známé technologie, tak vznikající nové oblasti, které mají daleko k masovému uplatnění, jinými slovy, jedná se o celou řadu řešení, od vysavačů po vesmírné stanice. Veškerou jejich rozmanitost můžete rozdělit podle kritéria klíčových bodů rozvoje.
AI není monolitní obor. Některé technologické oblasti umělé inteligence se navíc jeví jako nové podsektory ekonomiky a samostatné entity, přičemž současně slouží většině oblastí v ekonomice.
Rozvoj využití AI vede k adaptaci technologií v klasických sektorech ekonomiky v celém hodnotovém řetězci a transformuje je, což vede k algoritmizaci téměř všech funkcionalit, od logistiky až po řízení společnosti.
Použití AI pro obranu a vojenské záležitosti
Využití ve výchově
Použití AI v podnikání
AI v boji proti podvodům
11. července 2019 vyšlo najevo, že za pouhé dva roky bude umělá inteligence a strojové učení využíváno k boji proti podvodům třikrát častěji než v červenci 2019. Taková data byla získána během společné studie SAS a Asociace certifikovaných vyšetřovatelů podvodů (ACFE). K červenci 2019 takové nástroje proti podvodům používá již 13 % organizací, které se průzkumu zúčastnily, a dalších 25 % uvedlo, že je plánují zavést během příštího roku či dvou. Přečtěte si více.
AI v elektroenergetice
- Na úrovni návrhu: zlepšené předpovídání výroby a poptávky po energetických zdrojích, hodnocení spolehlivosti zařízení na výrobu energie, automatizace zvýšené výroby při nárůstu poptávky.
- Na úrovni výroby: optimalizace preventivní údržby zařízení, zvyšování účinnosti výroby, snižování ztrát, zamezení krádežím energetických zdrojů.
- Na úrovni propagace: optimalizace cen v závislosti na denní době a dynamické účtování.
- Na úrovni poskytování služeb: automatický výběr nejziskovějšího dodavatele, podrobné statistiky spotřeby, automatizovaný zákaznický servis, optimalizace spotřeby energie s přihlédnutím ke zvyklostem a chování zákazníka.
AI ve výrobě
- Na úrovni návrhu: zvýšení efektivity vývoje nových produktů, automatizované hodnocení dodavatelů a analýza požadavků na náhradní díly.
- Na úrovni výroby: zlepšení procesu plnění úkolů, automatizace montážních linek, snížení počtu chyb, snížení dodacích lhůt surovin.
- Na úrovni propagace: prognózování objemu služeb podpory a údržby, řízení cen.
- Na úrovni poskytování služeb: zlepšení plánování tras vozového parku, poptávka po vozových prostředcích, zkvalitnění školení servisních techniků.
AI v bankách
- Rozpoznávání vzorů - použité vč. rozpoznávat zákazníky v pobočkách a zprostředkovat jim specializované nabídky.
AI v dopravě
- Automobilový průmysl je na pokraji revoluce: 5 výzev éry bezpilotního řízení
AI v logistice
AI v pivovarnictví
AI v soudnictví
Vývoj v oblasti umělé inteligence pomůže radikálně změnit soudní systém, aby byl spravedlivější a bez korupčních schémat. Tento názor vyjádřil v létě 2017 Vladimír Krylov, doktor technických věd, technický konzultant společnosti Artezio.
Vědec věří, že stávající řešení AI lze úspěšně aplikovat v různých oblastech ekonomiky a veřejného života. Odborník upozorňuje, že AI se úspěšně využívá v medicíně, ale v budoucnu může zcela změnit soudní systém.
„Když se každý den díváte na zprávy o vývoji v oblasti umělé inteligence, jste jen ohromeni nevyčerpatelnou představivostí a plodností výzkumníků a vývojářů v této oblasti. Zprávy o vědeckém výzkumu jsou neustále prokládány publikacemi o nových produktech, které vtrhly na trh, a zprávami o úžasných výsledcích dosažených pomocí AI v různých oblastech. Pokud se budeme bavit o očekávaných událostech doprovázených znatelným humbukem v médiích, v nichž se AI opět stane hrdinou novinek, pak asi nebudu riskovat technologické předpovědi. Dokážu si představit, že další událostí bude vznik někde extrémně kompetentního soudu v podobě umělé inteligence, spravedlivého a neúplatného. Stane se tak zřejmě v letech 2020-2025. A procesy, které se budou odehrávat na tomto soudu, povedou k nečekaným úvahám a touze mnoha lidí přenést na AI většinu procesů řízení lidské společnosti.“
Vědec uznává použití umělé inteligence v soudním systému jako „logický krok“ k rozvoji legislativní rovnosti a spravedlnosti. Strojová inteligence nepodléhá korupci a emocím, dokáže se striktně držet legislativního rámce a rozhodovat se s přihlédnutím k mnoha faktorům, včetně dat, která charakterizují strany sporu. Analogicky s lékařskou oblastí mohou robotičtí soudci pracovat s velkými daty z úložišť vládních služeb. Dá se předpokládat, že
Hudba
Malování
V roce 2015 tým Google testoval neuronové sítě, aby zjistil, zda dokážou vytvářet obrázky samy. Poté byla umělá inteligence trénována pomocí velkého množství různých obrázků. Když však byl stroj „požádán“, aby něco zobrazil sám, ukázalo se, že svět kolem nás interpretuje poněkud zvláštním způsobem. Například za úkol nakreslit činky dostali vývojáři obrázek, na kterém byl kov spojen lidskýma rukama. Stalo se to pravděpodobně proto, že ve fázi tréninku analyzované obrázky s činkami obsahovaly ruce a neuronová síť to interpretovala nesprávně.
Dne 26. února 2016 na speciální aukci v San Franciscu zástupci Googlu vybrali zhruba 98 tisíc dolarů z psychedelických maleb vytvořených umělou inteligencí. Tyto prostředky byly věnovány na charitu. Jeden z nejúspěšnějších obrázků vozu je uveden níže.
Obraz namalovaný umělou inteligencí Google.
