Тема Искусственного Интеллекта (ИИ) доминировала в медийной новостной ленте на протяжении всего завершающегося года. Тон задают основные ньюсмейкеры - Илон Маск и Марк Цукерберг, обсуждая опасности и преимущества использования Искусственного Интеллекта в жизни человека. Россия и Китай заявили о развитии ИИ как о приоритетном направлении в сфере цифровой экономики. 2018 год станет годом развития и дальнейшего изучения возможностей применения ИИ, особенно метода глубокого обучения (deep learning), как наиболее перспективной ветви Искусственного Интеллекта. Расскажу подробнее об этом тренде в области высоких технологий на примере использования ИИ в сфере маркетинга.
Суть действия Искусственного Интеллекта состоит в создании настолько умных машин, что они будут превосходить мыслительные и аналитические способности человека. Машинное обучение (machine learning), базовый метод ИИ, обладает такими возможностями и уже широко используется во многих отраслях экономики и сферах жизни человека. Однако, стремительно развиваются и другие, более совершенные технологии.
Особенно это заметно по темпам развития глубокого обучения, почти полностью повторяющего принцип работы человеческого мозга в обработке данных и моделирования принятия решений. В 2017 году глубокое обучение стало неотъемлемой частью технологических процессов в здравоохранении и автомобилестроении. Маркетинг, как наиболее динамичная составляющая каждого бизнеса, тоже не остался в стороне от использования передовых технологий. Метод глубокого обучения оказал революционное влияние на всю рекламную отрасль.
Работа технологии, используемой в методе глубокого обучения, основана на принципах взаимодействия биологических нейронов. С помощью самообучающихся алгоритмов маркетологи теперь получают описания покупательского потенциала клиента без помощи человека. Например, RTB House недавно провел анализ огромного массива данных, наглядно продемонстрировавший: применение Искусственного Интеллекта вместо рекомендаций опытных маркетологов в ретаргетинговых кампаниях может улучшить результаты конверсии на 35%. И это еще не все. С помощью метода глубокого обучения рекламодатели получают прогноз действий пользователя, основанный на анализе его поведенческих особенностей и желаний. Это в разы упрощает работу маркетолога, предлагая оптимальные варианты целевых рекламных сообщений, где размещаются товары, о которых пользователь даже не догадывался или еще не видел.
Многие крупные бренды уже заметили выгоду от внедрения решений на основе метода глубокого обучения в свои продукты или инструменты маркетинга. В 2018 году мы ожидаем повсеместное использование метода глубокого обучения и увеличение инвестиций в развитие его потенциала.
От «контролируемого обучения» к новым горизонтам
В 2017 году произошел уход от так называемого «контролируемого обучения», типичного для процесса машинного обучения, в сторону более сложной системы «передачи обучения». Эта технология основана на передаче человеческих инструкций компьютеру: анализировать уже существующие модели принятия решений, примеры, наборы данных и их последующий анализ.
Принцип работы «передачи обучения» заключается в способности компьютера обрабатывать данные из симуляций, а не из реальности. Этот процесс намного проще и дешевле, а также быстрее, что очень важно при анализе огромного объема данных. Используя этот метод, машина учится принимать решения сама по себе: с логическими выводами, аналогией или же дедуктивным методом.
Например, при использовании старой модели машинного обучения, машина-автопилот может провезти человека на миллионы километров, пока записываются данные. Эти данные передаются автомобилю, которая понимает как управлять автомобилем на основе решений водителя. Благодаря «передаче обучения» уже отпадает необходимость в реальном водителе. Вместо этого могут быть взяты данные из различных симуляций вождения. Моделируя миллионы часов езды, машина сама понимает куда ей нужно двигаться, и уже она транслирует знания в реальный мир.
Второй подход называется «усиленным обучением». Его цель заключается в обучении компьютера принимать наилучшие решения, основываясь на обратной связи от окружающей среды и действиях, происходящих в ней. Например, как это происходит при участии в торгах за покупку рекламных мест. Аукционные системы очень сложны. Даже у специалистов часто возникают проблемы с определением оптимальной ставки, которая позволит им достичь желаемых результатов с минимальными затратами. Автомобиль столкнется с такими же препятствиями в начале своего движения. Однако, в отличие от человека, автомобиль может функционировать 24 часа в сутки в симуляционной среде. И также может научиться набору действий, причем намного быстрее человека. Возвращаясь к нашему примеру с покупкой рекламных мест, компьютер учится на моделировании аукционов, получая данные о том как действовать наиболее эффективно и, таким образом, выиграть аукцион.
Новые рабочие места и новые задачи
Действительно, принцип работы алгоритмов глубокого обучения абсолютно идентичен работе человеческого мозга. Но, в отличие от людей, компьютеры учатся намного быстрее и умеют анализировать огромнейшие объемы данных. Компьютеры не засыпают и не совершают множество ошибок. Именно здесь играет ведущую роль супер-производительность. Очень простым путем ИИ будет стремиться превзойти человеческие способности во многих областях. В настоящее время самообучающиеся алгоритмы способны намного точнее людей распознавать действия и образы.
Означает ли это, что существует опасность полностью заместить людей роботами? Не совсем. Согласно данным Всемирного экономического форума, 65% детей, поступающих в начальную школу сегодня, получат работу, которой в настоящее время не существует. Текущий уровень развития ИИ позволяет компаниям искать больше ИТ-специалистов, аналитиков данных, программистов. В следующем году у нас, вероятно, появится бум новых предложений о работе для ученых, работающих с данными. Хотя сейчас такое предложение еще не популярно.
Инновации 2017 года получат мощный импульс к развитию в 2018 году
Целями, которые преследует внедрение метода глубокого обучения, являются упрощение нашей жизни и повышение эффективности человеческой деятельности. Именно поэтому использование ИИ уже не стандарт, а необходимость для компаний, которые хотят быть конкурентоспособными на мировом рынке. Речь идет не о возможности персонализации или улучшения возможностей конечного продукта, а также о ряде других непрямых видов деятельности, таких как сбор и анализ данных. Уже сейчас у компаний есть такой большой объем данных к анализу, что они не справляются с их обработкой.
Такая ситуация напрямую влияет на решения, принятые их сотрудниками, и, следовательно, на финансовые результаты. Компании, чей бизнес специализируется на сборе и анализе данных для различных предприятий, будут все более востребованы. Предприятия с более крупными бюджетами будут использовать ИИ для классификации: что предлагать клиентам, какие рекомендовать условия для предоставления поставщикам, как инструктировать сотрудников, что говорить и делать в режиме реального времени. Следует также предположить, что в скором времени возникнет много новых стартапов, предлагающих решения на основе самообучающихся алгоритмов, поскольку эта технология будет широко распространяться.
Искусственный интеллект в 2017 году стал частью нашей повседневной жизни и публичных дискуссий. В ближайшие годы основное внимание будет уделено разработке различных технологий на основе ИИ, которые заменят людей во многих сложных отраслях, что в конечном итоге сделает нашу жизнь намного проще. Но для этого придется еще много трудиться.
Компания Ericsson назвала 10 самых популярных потребительских трендов следующего года
Искусственный интеллект и виртуальная реальность: 10 потребительских трендов 2017 года. Фото: elearningindustry.com
Компания Ericsson представила свой прогноз касательно самых популярных потребительских трендов следующего года. Топ-трендом 2017 года будет искусственный интеллект, который постепенно проникает в нашу повседневную жизнь.
Так, Ericsson назвала самые популярные потребительские тренды на 2017 год :
Все больше людей хотят проникновения искусственного интеллекта в их жизни. 35% пользователей интернета хотели бы видеть искусственный интеллект в роли своего рабочего ассистента, а 25% - в роли своего руководителя. Однако 50% респондентов считают искусственный интеллект опасным. В частности, данная технология может стать причиной того, что многие люди потеряют свои рабочие места, ведь их функции с легкостью смогут выполнять роботы.
Приложения активно используются для упрощения и автоматизации некоторых аспектов жизни. В то же время, наблюдается ускорение развития интернета вещей. 40% респондентов уверены в том, что придет такое время, когда смартфоны смогут изучать привычки и выполнять ряд функций своих владельцев.
И снова о потере рабочих мест - вскоре искусственный интеллект заменит и водителей. 25% респондентов поддерживают идею замены водителей на автопилоты, ведь считают, что это будет намного безопаснее для пешеходов. 65% опрошенных хотели бы приобрести автомобиль с автопилотом.
80% опрошенных убеждены, что всего через три года виртуальная реальность достигнет такого уровня развития, что ее невозможно будет отличить от физического мира.
Респонденты прогнозируют, что развитие новых технологий будет иметь негативное влияние на здоровье людей. В частности, использование приложений виртуальной и дополненной реальности будет вызывать укачивания, от которых 33% респондентов готовы принимать соответствующие таблетки.
Несмотря на то, что большинство людей пытаются обезопасить себя как можно сильнее, 60% респондентов признают, что пользование смартфонами несет в себе риск.
Более 50% респондентов хотели бы иметь очки дополненной реальности. Среди возможных вариантов их использования: подсвечивание темных участков, оповещение об опасности, возможность менять или устранять элементы окружающей среды, которые раздражают.
Более 30% опрошенных убеждены, что в интернете больше не существует такого понятия, как приватность, поэтому 50% участников исследования довольствуются «достаточно хорошим» уровнем приватности.
По прогнозам экспертов, всего через пять лет все интернет-пользователи будут обеспечены всеми продуктами и сервисами от пяти крупнейших ИТ-компаний.
СПРАВКА PAYSPACE MAGAZINE
Ранее мы писали о том, что .
Кай Фу Ли, председатель SinovationVentures, считает, что ИИ «направлен на крупномасштабное сокращение рабочих мест», при этом концентрируя богатства в руках компаний, которые развивают либо принимают ИИ. Другие считают, что подобные страхи присутствовали при появлении всех меняющих мир технологий вплоть до печатного станка в 15 веке.
Economist убеждает читателей в том, что «ИИ создает спрос на работу», и растущее число людей во всем мире «предоставляет цифровые услуги в Интернете». Какие компании и страны будут процветать в эпоху ИИ? Какие сегменты исчезнут, изменятся, будут созданы? Как изменится природа работы?
Военное дело
Сторонник боевых беспилотников утверждают, что такое оружие может поражать цели с гораздо более высокой точностью, чем люди; и чем крупнее роль, которую они играют в театре боевых действий, тем реже техники будут использовать их во вред.
Но что, если такое оружие станет независимым и будет работать самостоятельно, без вмешательства человека? Не приведет ли удаление людей из списка военного персонала к еще более суровой и неудержимой гонке вооружений?
Открытое письмо, опубликованное в ходе Международной совместной конференции по искусственному интеллекту в 2015 году, предупредило, что автономное оружие «не требует дорогостоящего или труднодоступного сырья, поэтому станет повсеместным и дешевым для всех значительных военных сил для массового производства». Будет ли эпоха с автоматизированным оружием более мирной или более воинственной?
Исследователи RAND призывают к аналитической структуре и международным усилиям, посвященным использованию боевых беспилотников высокой дальности в борьбе с терроризмом и точечных убийствах.
Принятие решений
Политики постоянно сталкиваются с огромным числом выборов и мотивов - в дни социальных сетей их много больше, чем двадцать лет назад. Такая информационная перегрузка не позволяет совладать с ситуацией во время кризиса, не говоря уж о множественных кризисах.
Недавно возникло предложение пропускать «все решения, которые принимает президент, через компьютер - не делать окончательный выбор, а помогать руководителю в лице человека».
Но хотя сейчас ИИ по большей части безгрешен, исследование RAND подчеркивает риски появления алгоритмических предубеждений в фильтрации новостей, влияния на уголовное правосудие и даже на предоставление пособий по социальному обеспечению и выдачу виз. Какие решения должны быть возложены на ИИ? Что должно оставаться в руках человека? В руках команды людей?
Творчество
Мир привык к ИИ, который может совершать захватывающие вычислительные подвиги и побеждать людей в популярных настольных играх (прошло чуть более 20 лет с тех пор, как суперкомпьютер IBMDeepBlue лихо победил шахматного гроссмейстера Гарри Каспарова). Как он будет дальше прогрессировать в творческом пространстве людей?
Исследователь искусственного интеллекта Джесси Энгель считает, что он «преобразит творческий процесс… дополнив его умными инструментами, предоставляющими новые возможности выражения». Другие не так оптимистичны. Журналист Адриенн Лафранс отмечает, что ИИ уже может «флиртовать», «писать романы» и «подделывать знаменитые картины с поразительной точностью». Что значит быть творческим? Более того, что значит быть человеком?
Обсуждения ИИ часто сводятся к крайностям, будь то обещание утопии, свободной от человеческих страданий, или опасности антиутопии, когда роботы поработят своих человеческих творцов. Необходим более сбалансированный и тщательный анализ, который поможет сформировать политику смягчения рисков и максимизации преимуществ. Необходимо предпринять определенные шаги для преодоления опасений на тему того, что ИИ поработать государство и общество.
Как ИИ может повлиять на национальные интересы страны? Какие типы ИИ, если таковые имеются, могут считаться стратегическими технологиями с учетом государственных критериев? Где должны сыграть рыночные силы, а где политика? Хотя ИИ по большей части остается уделом научной фантастики, эти вопросы приобретают все большую и большую значимость.
Прогнозами заниматься дело неблагодарное, тем более что прогресс в области современных методов машинного обучения обгоняет самые смелые ожидания в последние годы. Но некоторые направления в области обучения глубинных нейронных сетей, в которых можно ждать существенных продвижений в ближайшее время, я рискну назвать.
Во-первых, это развитие идей нейросетевого обучения с подкреплением, которое позволит разработать новые самообучающиеся алгоритмы для агентов, взаимодействующих с окружающей средой. Это могут быть как роботы, так и программы, действующие в виртуальном пространстве, например, играющие в интеллектуальные игры типа Го (уже сделано) или Starcraft (в процессе). Главной целью тут, конечно, станет создание алгоритма, умеющего «на ходу» приспосабливаться к новой сложной игре или окружению.
Во-вторых, это разработка новых методов обучения «на лету» и мета-обучения. Первое позволяет компьютеру схватывать новые понятия и смыслы по нескольким примерам, подобно тому, как это делает человек, и в отличие от современных нейронных сетей, которые выучивают новое понятие после демонстрации тысяч и десятков тысяч примеров.
Второе позволяет нейронной сети самой подбирать параметры своего метода обучения. Сейчас качество и скорость обучения нейронных сетей существенно зависит от выставления ряда параметров (обычно называемых гипер-параметрами, чтобы отличать их от весов сети, которые, собственно, и настраиваются в ходе обучения), а также от архитектуры самой сети. Сейчас они определяются человеком или полуавтоматичексим процедурами, далекими от оптимальных. Из-за этого нейросети учатся дольше и хуже, чем могли бы.
Появившиеся в 2016 году работы показывают, что эту работу в принципе можно передоверить вспомогательной нейронной сети. Как все мы помним со средней школы, признаком завершения промышленной революции является момент, когда «машины начинают производить машины». Возможно, в будущем такой же важной вехой станет момент, когда нейросети начнут обучать нейросети и есть основания полагать, что это случится уже в 2017 году.
В-третьих, нейронные сети научатся говорить с человеком (как в смысле генерации текстов реплик, так и в смысле синтеза речи, неотличимой от человеческой), генерировать фотореалистичные картинки и видеоряды по текстовому описанию, писать большие осмысленные тексты. Это станет нашим ближайшим будущим благодаря стремительному прогрессу в области т.н. генеративных моделей глубинного обучения. Конечно, это приведет к созданию новых бизнесов, появлению новых видов товаров и услуг, а также к росту производительности труда в традиционных отраслях экономики, типа мобильных операторов или банков, которым можно будет отказаться от дорогостоящих и неэффективных колл-центров.
Решение всех этих задач станет важным шагом на пути к Святому Граалю машинного обучения - созданию искусственного интеллекта. В следующем году ИИ, конечно, не появится, но через 5–10 лет он, несомненно, будет разработан. Тем более что уже имеющиеся элементы искусственного интеллекта будут помогать ученым в создании полноценного ИИ и, тем самым, позволят ускорить работу в этом направлении. Создание ИИ станет важнейшим достижением человечества и обеспечит ему мощный цивилизационный рывок вперед.
Важно отметить, что стремительный прогресс в области ИИ стал возможен во многом благодаря тому, что эти разработки ведутся открыто и любой человек, имеющий минимальную необходимую подготовку (например, выпускник факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ), может принять в них участие: даже у крупных IT-корпораций – лидеров в области глубинного обучения нет никаких секретов (кроме ближнесрочных коммерческих), программные реализации большинства методов доступны, так же как и математическое описание алгоритмов, оказывающихся на удивление не такими сложными, с учетом глобальности решаемых с их помощью задач. Это выгодно отличает машинное обучение, скажем, от космической или ядерной программ середины XX века.
Дополнительные материалы
Лекция Дмитрия Ветрова о машинном обучении (для того, чтобы понять, что это вообще такое)
Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) - наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.
Что такое искусственный интеллект
Интеллект (от лат. intellectus - ощущение, восприятие, разумение, понимание, понятие, рассудок), или ум - качество психики, состоящее из способности приспосабливаться к новым ситуациям, способности к обучению и запоминанию на основе опыта, пониманию и применению абстрактных концепций и использованию своих знаний для управления окружающей средой. Интеллект - это общая способность к познанию и решению трудностей, которая объединяет все познавательные способности человека: ощущение, восприятие, память, представление, мышление, воображение.
В начале 1980-х гг. ученые в области теории вычислений Барр и Файгенбаум предложили следующее определение искусственного интеллекта (ИИ):
Позже к ИИ стали относить ряд алгоритмов и программных систем, отличительным свойством которых является то, что они могут решать некоторые задачи так, как это делал бы размышляющий над их решением человек.
Основные свойства ИИ - это понимание языка, обучение и способность мыслить и, что немаловажно, действовать.
ИИ – комплекс родственных технологий и процессов, развивающихся качественно и стремительно, например:
- обработка текста на естественном языке
- экспертные системы
- виртуальные агенты (чат-боты и виртуальные помощники)
- системы рекомендаций.
Национальная стратегия развития искусственного интеллекта
- Основная статья: Национальная стратегия развития искусственного интеллекта
Исследования в сфере ИИ
- Основная статья: Исследования в сфере искусственного интеллекта
Стандартизация в области ИИ
2019: Эксперты ISO/IEC поддержали предложение о разработке стандарта на русском языке
16 апреля 2019 года стало известно, что подкомитет ISO /IEC по стандартизации в области искусственного интеллекта поддержал предложение Технического комитета «Кибер-физические системы », созданного на базе РВК , о разработке стандарта «Artificial intelligence. Concepts and terminology» на русском языке в дополнение к базовой английской версии.
Терминологический стандарт «Artificial intelligence. Concepts and terminology» является основополагающим для всего семейства международных нормативно-технических документов в области искусственного интеллекта. Кроме терминов и определений, данный документ содержит концептуальные подходы и принципы построения систем с элементами , описание взаимосвязи AI с другими сквозными технологиями, а также базовые принципы и рамочные подходы к нормативно-техническому регулированию искусственного интеллекта.
По итогам заседания профильного подкомитета ISO/IEC в Дублине эксперты ISO/IEC поддержали предложение делегации из России о синхронной разработке терминологического стандарта в сфере AI не только на английском, но и на русском языке. Ожидается, что документ будет утвержден в начале 2021 года.
| Развитие продуктов и услуг на базе искусственного интеллекта требует однозначной трактовки используемых понятий всеми участниками рынка. Стандарт терминологии позволит унифицировать «язык», на котором общаются разработчики, заказчики и профессиональное сообщество, классифицировать такие свойства продуктов на базе ИИ, как «безопасность», «воспроизводимость», «достоверность» и «конфиденциальность». Единая терминология также станет важным фактором для развития технологий искусственного интеллекта в рамках Национальной технологической инициативы – алгоритмы ИИ используют более 80% компаний в периметре НТИ. Кроме того, решение ISO/IEC позволит укрепить авторитет и расширить влияние российских экспертов при дальнейшей разработке международных стандартов. |
В ходе заседания эксперты ISO/IEC также поддержали разработку проекта международного документа Information Technology - Artificial Intelligence (AI) - Overview of Computational Approaches for AI Systems, в котором Россия выступает в качестве соредактора. Документ предоставляет обзор современного состояния систем искусственного интеллекта, описывая основные характеристики систем, алгоритмы и подходы, а также примеры специализированных приложений в области AI. Разработкой этого проекта документа займется специально созданная в рамках подкомитета рабочая группа 5 «Вычислительные подходы и вычислительные характеристики систем Искусственного интеллекта» (SC 42 Working Group 5 «Computational approaches and computational characteristics of AI systems»).
| В рамках работы на международном уровне делегации из России удалось добиться ряда знаковых решений, которые будут иметь долгосрочный эффект для развития в стране технологий искусственного интеллекта. Разработка русскоязычной версии стандарта, еще и со столь ранней фазы – гарантия синхронизации с международным полем, а развитие подкомитета ISO/IEC и инициация международных документов с российским соредакторством – это фундамент для дальнейшего продвижения интересов российских разработчиков за рубежом», - прокомментировал. |
Технологии искусственного интеллекта широко востребованы в самых разных отраслях цифровой экономики . Среди основных факторов, сдерживающих их полномасштабное практическое использование, - неразвитость нормативной базы. При этом именно проработанная нормативно-техническая база обеспечивает заданное качество применения технологии и соответствующий экономический эффект.
По направлению искусственный интеллект ТК «Кибер-физические системы» на базе РВК ведет разработку ряда национальных стандартов, утверждение которых запланировано на конец 2019 – начало 2020 года. Кроме того, совместно с рыночными игроками идет работа по формированию Плана национальной стандартизации (ПНС) на 2020 год и далее. ТК «Кибер-физические системы» открыт для предложений по разработке документов со стороны заинтересованных организаций.
2018: Разработка стандартов в области квантовых коммуникаций, ИИ и умного города
Технический комитет «Кибер-физические системы» на базе РВК совместно с Региональным инжиниринговым центром «СэйфНет» 6 декабря 2018 года начали разработку комплекса стандартов для рынков Национальной технологической инициативы (НТИ) и цифровой экономики . К марту 2019 года планируется разработать документы технической стандартизации в области квантовых коммуникаций , и , сообщили в РВК. Подробнее .
Влияние искусственного интеллекта
Риск для развития человеческой цивилизации
Влияние на экономику и бизнес
- Влияние технологий искусственного интеллекта на экономику и бизнес
Влияние на рынок труда
Предвзятость искусственного интеллекта
В основе всего того, что является практикой ИИ (машинный перевод, распознавание речи, обработка текстов на естественных языках, компьютерное зрение , автоматизация вождения автомобилей и многое другое) лежит глубинное обучение. Это подмножество машинного обучения , отличающееся использованием моделей нейронных сетей , о которых можно сказать, что они имитируют работу мозга, поэтому их с натяжкой можно отнести к ИИ. Любая модель нейронной сети обучается на больших наборах данных , таким образом, она обретает некоторые «навыки», но то, как она ими пользуется - для создателей остается не ясным, что в конечном счете становится одной из важнейших проблем для многих приложений глубинного обучения. Причина в том, что такая модель работает с образами формально, без какого-либо понимания того, что она делает. Является ли такая система ИИ и можно ли доверять системам, построенным на основе машинного обучения? Значение ответа на последний вопрос выходит за пределы научных лабораторий. Поэтому заметно обострилось внимание средств массовой информации к явлению, получившему название AI bias. Его можно перевести как «необъективность ИИ» или «пристрастность ИИ». Подробнее .
Рынок технологий искусственного интеллекта
Рынок ИИ в России
Мировой рынок ИИ
Сферы применения ИИ
Сферы применения ИИ достаточно широки и охватывают как привычные слуху технологии, так и появляющиеся новые направления, далекие от массового применения, иначе говоря, это весь спектр решений, от пылесосов до космических станций. Можно разделить все их разнообразие по критерию ключевых точек развития.
ИИ - это не монолитная предметная область. Более того, некоторые технологические направления ИИ фигурируют как новые подотрасли экономики и обособленные сущности, одновременно обслуживая большинство сфер в экономике.
Развитие применения использования ИИ ведет к адаптации технологий в классических отраслях экономики по всей цепочке создания ценности и преобразует их, приводя к алгоритмизированию практически всего функционала, от логистики до управления компанией.
Использование ИИ в целях обороны и в военном деле
Использование в образовании
Использование ИИ в бизнесе
ИИ в борьбе с мошенничеством
11 июля 2019 года стало известно о том, что всего через два года искусственный интеллект и машинное обучение будут использоваться для противодействия мошенничеству в три раза чаще, чем на июль 2019 года. Такие данные были получены в ходе совместного исследования компании SAS и Ассоциации сертифицированных специалистов по расследованию хищений и мошенничества (Association of Certified Fraud Examiners, ACFE). На июль 2019 года такие антифрод -инструменты уже используют в 13% организаций, принявших участие в опросе, и в еще 25% заявили, что планируют их внедрить в течение ближайшего года-двух. Подробнее .
ИИ в электроэнергетики
- На уровне проектирования: улучшенное прогнозирование генерации и спроса на энергоресурсы, оценка надежности энергогенерирующего оборудования, автоматизация повышения генерации при скачке спроса.
- На уровне производства: оптимизация профилактического обслуживания оборудования, повышение эффективности генерации, снижение потерь, предотвращение краж энергоресурсов.
- На уровне продвижения: оптимизация ценообразования в зависимости от времени дня и динамическая тарификация.
- На уровне предоставления обслуживания: автоматический выбор наиболее выгодного поставщика, подробная статистика потребления, автоматизированное обслуживание клиентов, оптимизация энергопотребления с учетом привычек и поведения клиента.
ИИ в производственной сфере
- На уровне проектирования: повышение эффективности разработки новых продуктов, автоматизированная оценка поставщиков и анализ требований к запчастям и деталям.
- На уровне производства: совершенствование процесса исполнения задач, автоматизация сборочных линий, снижение количества ошибок, уменьшение сроков доставки сырья.
- На уровне продвижения: прогнозирование объемов предоставления услуг поддержки и обслуживания, управление ценообразованием.
- На уровне предоставления обслуживания: улучшение планирования маршрутов парка транспортных средств, спроса на ресурсы автопарка, повышение качества подготовки сервисных инженеров.
ИИ в банках
- Распознавание образов - используется в т.ч. для узнавания клиентов в отделениях и передачи им специализированных предложений.
ИИ на транспорте
- Автоиндустрия на пороге революции: 5 вызовов эры беспилотного вождения
ИИ в логистике
ИИ в пивоварении
ИИ в судебной системе
Разработки в области искусственного интеллекта помогут кардинально изменить судебную систему, сделать ее более справедливой и свободной от коррупционных схем. Такое мнение высказал летом 2017 года доктор технических наук, технический консультант Artezio Владимир Крылов.
Ученый считает, что уже существующие сейчас решения в области AI можно успешно применять в разных сферах экономики и общественной жизни. Эксперт указывает, что AI успешно применяется в медицине, однако в будущем способен полностью изменить и судебную систему.
«Ежедневно просматривая новостные сообщения о разработках в области ИИ только поражаешься неисчерпаемости фантазии и плодотворности исследователей и разработчиков в этой области. Сообщения о научных исследований постоянно чередуются с публикациями о новых продуктах, врывающихся на рынок и сообщениями об удивительных результатах, полученных с помощью применения ИИ в различных областях. Если же говорить об ожидаемых событиях, сопровождаемых заметным хайпом в СМИ, в котором ИИ станет снова героем новостей, то я, наверное, не рискну делать технологических прогнозов. Могу предположить, что ближайшим событием станет появление где-то предельно компетентного суда в форме искусственного интеллекта, справедливого и неподкупного. Случится это, видимо, в 2020-2025 году. И процессы, которые пройдут в этом суде приведут к неожиданным рефлексиям и стремлению многих людей передать ИИ большинство процессов управления человеческим обществом».
Использование искусственного интеллекта в судебной системе ученый признает «логичным шагом» по развитию законодательного равенства и справедливости. Машинный разум не подвержен коррупции и эмоциям, может четко придерживаться законодательных рамок и выносить решения с учетом многих факторов, включая данные, которые характеризуют участников спора. По аналогии с медицинской сферой, роботы -судьи могут оперировать большими данными из хранилищ государственных служб. Можно предположить, что
Музыка
Живопись
В 2015 году команда Google тестировала нейронные сети на предмет возможности самостоятельно создавать изображения. Тогда искусственный интеллект обучали на примере большого количества различных картинок. Однако, когда машину «попросили» самостоятельно что-нибудь изобразить, то оказалось, что она интерпретирует окружающий нас мир несколько странно. Например, на задачу нарисовать гантели, разработчики получили изображение, в котором металл был соединён человеческими руками. Вероятно, произошло это из-за того, что на этапе обучения анализируемые картинки с гантелями содержали руки, и нейронная сеть неверно это интерпретировала.
26 февраля 2016 года в Сан-Франциско на специальном аукционе представители Google выручили с психоделических картин, написанных искусственным интеллектом, порядка $98 тыс. Данные средства были пожертвованы на благотворительность. Одна из наиболее удачных картин машины представлена ниже.
Картина, написанная искусственным интеллектом Google.
