Yapay Zeka (AI) konusu yıl boyunca medya haber akışında hakim oldu. Konuyu ana haber yapımcıları Elon Musk ve Mark Zuckerberg belirliyor ve yapay zekanın insan yaşamında kullanılmasının tehlikelerini ve faydalarını tartışıyor. Rusya ve Çin, yapay zekanın gelişimini dijital ekonomide öncelikli bir yön olarak ilan etti. 2018, Yapay Zekanın en umut verici dalı olarak yapay zekayı, özellikle de derin öğrenme yöntemini kullanma olanaklarının geliştirildiği ve daha fazla çalışıldığı bir yıl olacak. Yapay zekanın pazarlamada kullanımı örneğini kullanarak yüksek teknoloji alanındaki bu trend hakkında size daha fazla bilgi vereceğim.
Yapay Zekanın özü, insanların düşünme ve analitik yeteneklerini aşacak kadar akıllı makineler yaratmaktır. Temel bir yapay zeka yöntemi olan makine öğrenimi bu tür yeteneklere sahiptir ve halihazırda ekonominin birçok sektöründe ve insan yaşamının birçok alanında yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak daha ileri teknolojiler hızla gelişiyor.
Bu, özellikle veri işleme ve karar verme modellemede insan beyninin çalışma prensibini neredeyse tamamen kopyalayan derin öğrenmenin gelişme hızında fark edilir. 2017 yılında derin öğrenme, sağlık ve otomotiv üretiminde teknoloji süreçlerinin ayrılmaz bir parçası haline geldi. Her işletmenin en dinamik bileşeni olan pazarlama da ileri teknolojilerin kullanımından uzak durmamıştır. Derin öğrenmenin tüm reklamcılık sektörü üzerinde devrim niteliğinde bir etkisi oldu.
Derin öğrenme yönteminde kullanılan teknoloji, biyolojik nöronların etkileşimi esaslarına dayanmaktadır. Kendi kendine öğrenen algoritmaların yardımıyla, pazarlamacılar artık müşterinin satın alma potansiyelinin tanımlarını insan yardımı olmadan elde edebiliyor. Örneğin, RTB House yakın zamanda çok büyük miktarda veriyi analiz etti ve yeniden hedefleme kampanyalarında deneyimli pazarlamacıların önerileri yerine Yapay Zeka kullanmanın dönüşüm sonuçlarını %35 oranında artırabileceğini açıkça gösterdi. Ve hepsi bu değil. Reklamverenler, derin öğrenme yöntemini kullanarak, kullanıcının davranışsal özelliklerinin ve arzularının analizine dayalı olarak kullanıcı eylemlerine ilişkin bir tahmin alır. Bu, kullanıcının bilmediği veya henüz görmediği ürünleri içeren hedefli reklam mesajları için en iyi seçenekleri sunarak pazarlamacının işini büyük ölçüde basitleştirir.
Birçok büyük marka, derin öğrenme çözümlerini ürünlerine veya pazarlama araçlarına uygulamanın faydalarını zaten gördü. 2018 yılında derin öğrenmenin yaygınlaştırılmasını ve potansiyelinin geliştirilmesine yönelik yatırımların artmasını bekliyoruz.
“Denetimli öğrenmeden” yeni ufuklara
2017 yılında, makine öğrenimi sürecinin tipik özelliği olan "denetimli öğrenme" olarak adlandırılan sistemden, daha karmaşık bir "transfer öğrenimi" sistemine doğru bir geçiş yaşandı. Bu teknoloji, insan talimatlarının bir bilgisayara iletilmesine dayanmaktadır: mevcut karar verme modellerini, örnekleri, veri setlerini ve bunların sonraki analizlerini analiz edin.
Transfer öğreniminin çalışma şekli, bir bilgisayarın verileri gerçeklikten ziyade simülasyonlardan işleme yeteneğidir. Bu süreç çok daha basit, daha ucuz ve aynı zamanda daha hızlıdır; bu da büyük miktarda veriyi analiz ederken çok önemlidir. Bu yöntemi kullanarak makine kendi başına kararlar almayı öğrenir: mantıksal sonuçlarla, benzetmelerle veya çıkarımlarla.
Örneğin, daha eski bir makine öğrenimi modeli kullanıldığında, sürücüsüz bir araba, veriler kaydedilirken bir kişinin milyonlarca kilometre yol almasına neden olabilir. Bu veriler, sürücünün kararlarına göre arabanın nasıl sürüleceğini anlayan araca iletilir. “Öğrenme transferi” sayesinde artık gerçek bir sürücüye ihtiyaç yok. Bunun yerine çeşitli sürüş simülasyonlarından veriler alınabilir. Milyonlarca saatlik sürüşü simüle eden otomobil, nereye gitmesi gerektiğini kendisi anlıyor ve bilgiyi zaten gerçek dünyaya çeviriyor.
İkinci yaklaşıma “güçlendirilmiş öğrenme” adı veriliyor. Amacı, bir bilgisayarı çevreden gelen geri bildirimlere ve içinde gerçekleşen eylemlere dayanarak en iyi kararları verecek şekilde eğitmektir. Örneğin, reklam alanı satın almak için yapılan ihaleye katılırken bunun nasıl gerçekleştiği. Açık artırma sistemleri çok karmaşıktır. Uzmanlar bile, istenen sonuçları minimum maliyetle elde etmelerine olanak sağlayacak en uygun oranı belirlemede sıklıkla sorun yaşarlar. Araba, hareketinin başlangıcında aynı engellerle karşılaşacaktır. Ancak bir araba, insandan farklı olarak simülasyon ortamında günün 24 saati çalışabilir. Ayrıca bir dizi eylemi insandan çok daha hızlı bir şekilde öğrenebilir. Reklam alanı satın alma örneğimize dönecek olursak, bilgisayar açık artırmaları simüle ederek, en verimli şekilde nasıl hareket edeceğine ilişkin verileri alarak açık artırmayı kazanmayı öğrenir.
Yeni işler ve yeni zorluklar
Aslında derin öğrenme algoritmalarının çalışma prensibi insan beyninin işleyişiyle tamamen aynıdır. Ancak insanlardan farklı olarak bilgisayarlar çok daha hızlı öğrenir ve çok büyük miktarda veriyi analiz edebilir. Bilgisayarlar uykuya dalmaz ve birçok hata yapar. Süper performansın devreye girdiği yer burasıdır. Çok basit bir şekilde yapay zeka, birçok alanda insan yeteneklerini aşmaya çalışacak. Şu anda kendi kendine öğrenen algoritmalar, eylemleri ve görüntüleri insanlardan çok daha doğru bir şekilde tanıyabiliyor.
Bu, insanların yerini tamamen robotların alması tehlikesinin olduğu anlamına mı geliyor? Tam olarak değil. Dünya Ekonomik Forumu'na göre bugün ilkokula başlayan çocukların %65'ine şu anda mevcut olmayan işler verilecek. Yapay zeka gelişiminin mevcut seviyesi, şirketlerin daha fazla BT uzmanı, veri analisti ve programcı aramasına olanak tanıyor. Gelecek yıl veri bilimcilere yönelik yeni iş tekliflerinde büyük olasılıkla bir patlama göreceğiz. Her ne kadar şimdi böyle bir teklif henüz popüler olmasa da.
2017'deki yenilikler, 2018'deki gelişime güçlü bir ivme kazandıracak
Derin öğrenme yönteminin uygulanmasıyla izlenen hedefler hayatlarımızı kolaylaştırmak ve insan faaliyetinin verimliliğini arttırmaktır. Bu nedenle yapay zeka kullanımı artık bir standart değil, küresel pazarda rekabetçi olmak isteyen şirketler için bir zorunluluk haline geldi. Bu, nihai ürünün yeteneklerini kişiselleştirme veya geliştirme yeteneği ile ilgili değil, aynı zamanda veri toplama ve analiz gibi bir takım diğer dolaylı faaliyetlerle de ilgilidir. Zaten şirketlerin analiz etmesi gereken o kadar büyük miktarda veri var ki bunların işlenmesiyle baş edemiyorlar.
Bu durum çalışanlarının aldıkları kararları ve dolayısıyla finansal sonuçlarını doğrudan etkilemektedir. İşleri çeşitli işletmeler için veri toplama ve analiz etme konusunda uzmanlaşmış şirketler giderek daha fazla talep görecektir. Daha büyük bütçelere sahip işletmeler, müşterilere ne teklif edilecek, tedarikçilere hangi koşullar önerilecek, çalışanlara nasıl talimat verilecek, gerçek zamanlı olarak ne söylenecek ve yapılacak gibi konuları sınıflandırmak için yapay zekayı kullanacak. Bu teknolojinin yaygınlaşmasıyla birlikte yakın gelecekte kendi kendine öğrenen algoritmalara dayalı çözümler sunan birçok yeni girişimin ortaya çıkacağını da varsaymak gerekir.
2017 yılında yapay zeka günlük hayatımızın ve toplumsal tartışmalarımızın bir parçası haline geldi. Önümüzdeki yıllarda, birçok karmaşık endüstride insanın yerini alacak ve sonuçta hayatımızı çok daha kolaylaştıracak çeşitli yapay zeka tabanlı teknolojilerin geliştirilmesine odaklanılacak. Ancak bu çok fazla çalışma gerektirecektir.
Ericsson gelecek yılın en popüler 10 tüketici trendini belirledi
Yapay zeka ve sanal gerçeklik: 2017'nin 10 tüketici trendi. Fotoğraf: elearningindustry.com
Ericsson, gelecek yılın en popüler tüketici trendlerine ilişkin tahminlerini sundu. 2017 yılının en trendi, giderek günlük hayatımıza giren yapay zeka olacak.
Bunun üzerine Ericsson aradı 2017'nin en popüler tüketici trendleri:
Giderek daha fazla insan yapay zekanın hayatlarına nüfuz etmesini istiyor. İnternet kullanıcılarının %35'i yapay zekayı iş asistanı, %25'i ise yöneticisi olarak görmek istiyor. Ancak katılımcıların yüzde 50'si yapay zekanın tehlikeli olduğunu düşünüyor. Özellikle bu teknoloji, işlevlerinin robotlar tarafından kolaylıkla yerine getirilebilmesi nedeniyle pek çok kişinin işini kaybetmesine neden olabilir.
Uygulamalar, yaşamın belirli yönlerini basitleştirmek ve otomatikleştirmek için aktif olarak kullanılmaktadır. Aynı zamanda Nesnelerin İnterneti'nin gelişimi de hızlanıyor. Ankete katılanların %40'ı, akıllı telefonların sahiplerinin alışkanlıklarını öğrenebileceği ve bir dizi işlevi yerine getirebileceği zamanın geleceğinden emin.
Ve yine iş kaybı hakkında; yakında yapay zeka da sürücülerin yerini alacak. Ankete katılanların %25'i sürücülerin otopilotlarla değiştirilmesi fikrini destekliyor çünkü bunun yayalar için çok daha güvenli olacağına inanıyorlar. Ankete katılanların %65'i otomatik pilotlu bir araba satın almak istiyor.
Ankete katılanların yüzde 80'i, sanal gerçekliğin yalnızca üç yıl içinde fiziksel dünyadan ayırt edilmesinin imkansız hale gelecek bir gelişme düzeyine ulaşacağına inanıyor.
Katılımcılar, yeni teknolojilerin geliştirilmesinin insanların sağlığı üzerinde olumsuz etki yaratacağını öngörüyor. Özellikle sanal ve artırılmış gerçeklik uygulamalarının kullanımı hareket hastalığına neden olacak ve ankete katılanların %33'ü buna karşılık gelen hapları almaya istekli.
Çoğu insan kendini olabildiğince korumaya çalışsa da katılımcıların yüzde 60'ı akıllı telefon kullanmanın risk taşıdığını kabul ediyor.
Ankete katılanların %50'sinden fazlası artırılmış gerçeklik gözlüklerine sahip olmak istiyor. Kullanımları için olası seçenekler arasında: karanlık alanların vurgulanması, tehlike konusunda uyarı, rahatsız edici çevresel unsurları değiştirme veya ortadan kaldırma yeteneği.
Ankete katılanların %30'undan fazlası artık internette mahremiyet diye bir şeyin olmadığına inanıyor; dolayısıyla araştırmaya katılanların %50'si "oldukça iyi" düzeyde mahremiyetten memnun.
Uzmanlara göre, yalnızca beş yıl içinde tüm İnternet kullanıcılarına en büyük beş BT şirketinin tüm ürün ve hizmetleri sağlanacak.
PAYSPACE DERGİSİ YARDIMI
Daha önce bunun gerçekliğini yazmıştık.
SinovationVentures'ın başkanı Kai Fu Lee, yapay zekanın "büyük ölçekli iş kayıplarını hedeflediğine" ve serveti yapay zeka geliştiren veya benimseyen şirketlerin elinde yoğunlaştırdığına inanıyor. Bazıları da benzer korkuların, 15. yüzyılda matbaaya kadar dünyayı değiştiren tüm teknolojilerin ortaya çıkışıyla birlikte mevcut olduğuna inanıyor.
The Economist okuyucularına "Yapay zekanın iş talebi yarattığı" ve dünya çapında giderek artan sayıda insanın "çevrimiçi dijital hizmetler sağladığı" konusunda güvence veriyor. Yapay zeka çağında hangi şirketler ve ülkeler gelişecek? Hangi segmentler kaybolacak, değişecek veya yaratılacak? İşin doğası nasıl değişecek?
Savaş
Silahlı insansız hava araçlarının savunucuları, bu tür silahların hedefleri insanlardan çok daha yüksek doğrulukla vurabileceğini savunuyor; ve operasyon sahasında oynadıkları rol ne kadar büyük olursa, teknisyenler onları zarar vermek için o kadar az kullanacaklardır.
Peki ya bu tür silahlar bağımsız hale gelirse ve insan müdahalesi olmadan bağımsız çalışırsa? Kişilerin askeri personel listesinden çıkarılması daha da şiddetli ve durdurulamaz bir silahlanma yarışına yol açacak mı?
2015 Uluslararası Yapay Zeka Ortak Konferansı sırasında yayınlanan açık bir mektup, otonom silahların "pahalı veya bulunması zor hammaddeler gerektirmediği ve bu nedenle tüm önemli orduların seri üretimi için her yerde hazır ve ucuz hale geleceği" konusunda uyardı. Otomatik silahların olduğu bir dönem daha barışçıl mı yoksa daha militan mı olacak?
RAND araştırmacıları, uzun menzilli silahlı insansız hava araçlarının terörle mücadelede ve hedefli suikastlarda kullanımına odaklanan analitik bir çerçeve ve uluslararası çaba çağrısında bulunuyor.
Karar vermek
Politikacılar sürekli olarak çok sayıda seçenek ve motivasyonla karşı karşıya kalıyor; sosyal medyanın kullanıldığı günlerde, yirmi yıl öncesine göre çok daha fazla. Bu tür aşırı bilgi yüklemesi, bırakın birden fazla krizi, bir kriz sırasında bile başa çıkmayı zorlaştırıyor.
Son zamanlarda, "başkanın bilgisayar aracılığıyla aldığı tüm kararları - son seçimi yapmak için değil, lidere bir kişinin şahsında yardım etmek için" geçirmeye yönelik bir teklif ortaya çıktı.
Ancak yapay zeka artık büyük ölçüde suçsuz olsa da RAND çalışması, haberlerin filtrelenmesinde, ceza adaletinin etkilenmesinde ve hatta Sosyal Güvenlik yardımlarının ve vizelerin sağlanmasında algoritmik önyargıların risklerini vurguluyor. Yapay zekaya hangi kararlar verilmeli? İnsanın elinde ne kalmalı? Bir grup insanın elinde mi?
Yaratılış
Dünya, nefes kesen hesaplama becerileri gerçekleştirebilen ve popüler masa oyunlarında insanları yenebilen yapay zekaya alıştı (IBMDeepBlue süper bilgisayarının ünlü satranç ustası Garry Kasparov'u mağlup etmesinden bu yana 20 yıldan biraz fazla zaman geçti). İnsanların yaratıcı alanında nasıl daha fazla ilerleyecek?
Yapay zeka araştırmacısı Jesse Engel, bunun "yeni ifade olanakları sağlayan akıllı araçlarla zenginleştirerek yaratıcı süreci dönüştüreceğine" inanıyor. Diğerleri o kadar iyimser değil. Gazeteci Adrienne Lafrance, yapay zekanın zaten "flört edebileceğini", "roman yazabileceğini" ve "ünlü tabloların sahtesini inanılmaz bir doğrulukla yapabileceğini" belirtiyor. Yaratıcı olmak ne anlama geliyor? Üstelik insan olmak ne anlama geliyor?
İster insanların çektiği acılardan arınmış bir ütopya vaadi, ister robotların insan yaratıcılarını köleleştirdiği bir distopya tehlikesi olsun, yapay zeka tartışmaları çoğu zaman aşırı uçlara yöneliyor. Riskleri azaltmaya ve faydaları en üst düzeye çıkarmaya yönelik politikaların şekillendirilmesine yardımcı olmak için daha dengeli ve titiz analizlere ihtiyaç vardır. Yapay zekanın devleti ve toplumu ezeceği korkusunu yenmek için bazı adımların atılması gerekiyor.
Yapay zeka bir ülkenin ulusal çıkarlarını nasıl etkileyebilir? Varsa, hangi tür yapay zeka hükümet kriterlerine göre stratejik teknolojiler olarak kabul edilebilir? Piyasa güçleri nerede rol oynamalı ve politika nerede rol oynamalı? Yapay zeka büyük ölçüde bilim kurgu malzemesi olarak kalsa da bu sorular giderek daha önemli hale geliyor.
Tahmin yapmak nankör bir iştir, özellikle de modern makine öğrenimi yöntemleri alanındaki ilerleme son yıllarda en çılgın beklentilerimizi aştığı için. Ancak yakın gelecekte önemli ilerlemelerin beklenebileceği derin sinir ağlarının eğitimi alanında bazı alanların adını vermek isterim.
Birincisi, çevreyle etkileşime giren etmenler için yeni kendi kendine öğrenme algoritmalarının geliştirilmesine olanak sağlayacak olan sinir ağı takviyeli öğrenme fikirlerinin geliştirilmesidir. Bunlar hem robotlar hem de sanal alanda çalışan programlar olabilir; örneğin Go (zaten yapıldı) veya Starcraft (devam ediyor) gibi entelektüel oyunlar oynuyorlar. Buradaki asıl amaç elbette yeni, karmaşık bir oyun veya ortama “anında” uyum sağlayabilecek bir algoritma oluşturmak olacaktır.
İkincisi, anında öğrenme ve meta-öğrenme için yeni yöntemlerin geliştirilmesidir. Birincisi, binlerce veya onbinlerce örneğe maruz kaldıktan sonra yeni bir kavram öğrenen modern sinir ağlarından farklı olarak, tıpkı insanın yaptığı gibi, bilgisayarın birkaç örnekten yeni kavram ve anlamlar kavramasına olanak tanır.
İkincisi, sinir ağının öğrenme yönteminin parametrelerini kendisinin seçmesine olanak tanır. Artık sinir ağlarının eğitiminin kalitesi ve hızı önemli ölçüde bir dizi parametrenin (genellikle bunları eğitim sırasında ayarlanan ağ ağırlıklarından ayırmak için hiper parametreler olarak adlandırılır) ayarlanmasına ve ayrıca ağın kendisinin mimarisi. Şu anda bunlar insanlar tarafından veya optimal olmaktan uzak yarı otomatik prosedürler tarafından belirleniyor. Bu nedenle sinir ağları öğrenebileceklerinden daha uzun süre ve daha kötü öğrenirler.
2016 yılında ortaya çıkan çalışma, bu işin prensipte yardımcı bir sinir ağına emanet edilebileceğini gösteriyor. Hepimizin liseden hatırladığı gibi Sanayi Devrimi'nin sonu “makinelerin makine yapmaya başlaması”dır. Belki gelecekte, sinir ağlarının sinir ağlarını eğitmeye başladığı an da aynı derecede önemli bir dönüm noktası olacak ve bunun 2017 gibi erken bir tarihte gerçekleşeceğine inanmak için nedenler var.
Üçüncüsü, sinir ağları bir kişiyle konuşmayı (hem kopya metinler üretme hem de insan konuşmasından ayırt edilemeyen konuşmaları sentezleme anlamında), metin açıklamalarına dayalı fotogerçekçi resimler ve video dizileri üretmeyi ve büyük, anlamlı metinler yazmayı öğrenecek. . Bu sözde alandaki hızlı ilerleme sayesinde yakın geleceğimiz olacak. üretken derin öğrenme modelleri. Elbette bu, yeni işletmelerin yaratılmasına, yeni mal ve hizmet türlerinin ortaya çıkmasına ve ayrıca mobil operatörler veya bankalar gibi ekonominin geleneksel sektörlerinde işgücü verimliliğinde bir artışa yol açacaktır. Pahalı ve etkisiz çağrı merkezlerini terk edin.
Tüm bu sorunları çözmek, makine öğreniminin Kutsal Kâsesi olan yapay zekanın yaratılmasına doğru önemli bir adım olacaktır. Yapay zeka kesinlikle önümüzdeki yıl ortaya çıkmayacak, ancak 5-10 yıl içinde şüphesiz geliştirilecek. Dahası, halihazırda mevcut olan yapay zeka unsurları, bilim adamlarının tam teşekküllü yapay zeka oluşturmasına yardımcı olacak ve böylece bu yöndeki çalışmaları hızlandıracaktır. Yapay zekanın yaratılması insanlığın en önemli başarısı olacak ve ona güçlü bir uygarlık atılımı sağlayacak.
Yapay zeka alanında hızlı ilerlemenin büyük ölçüde bu gelişmelerin açık bir şekilde gerçekleştirilmesi ve herhangi bir kişinin gerekli minimum eğitime sahip olması (örneğin, Bilgisayar Bilimleri Fakültesi mezunu) sayesinde mümkün hale geldiğini belirtmek önemlidir. Ulusal Araştırma Üniversitesi İktisat Yüksek Okulu) bunlara katılabilir: büyük BT - şirketler - derin öğrenme alanında liderler bile sır yoktur (kısa vadeli ticari olanlar hariç), çoğu yöntemin yazılım uygulamaları mevcuttur, ve onların yardımıyla çözülen sorunların küresel doğası dikkate alındığında, şaşırtıcı derecede karmaşık olmadığı ortaya çıkan algoritmaların matematiksel bir açıklaması. Bu, makine öğrenimini örneğin 20. yüzyılın ortalarındaki uzay veya nükleer programlardan farklı kılıyor.
Ek materyaller
Dmitry Vetrov'un makine öğrenimi üzerine dersi (ne olduğunu anlamak için)
Yapay zeka (AI, İngilizce: Yapay zeka, AI) - akıllı makineler, özellikle akıllı bilgisayar programları oluşturma bilimi ve teknolojisi. Yapay zeka, insan zekasını anlamak için bilgisayarların kullanılmasına ilişkin benzer bir görevle ilişkilidir ancak biyolojik olarak makul yöntemlerle sınırlı olması şart değildir.
Yapay zeka nedir
İstihbarat(Lat. Intellectus'tan - duyum, algı, anlayış, anlayış, kavram, akıl) veya zihin - yeni durumlara uyum sağlama yeteneği, deneyime dayalı öğrenme ve hatırlama, anlama ve uygulama yeteneğinden oluşan ruhun bir kalitesi soyut kavramlar ve kişinin bilgilerini çevre yönetimi için kullanması. Zeka, insanın tüm bilişsel yeteneklerini birleştiren genel biliş ve zorlukları çözme yeteneğidir: duyum, algı, hafıza, temsil, düşünme, hayal gücü.
1980'lerin başında. Hesaplamalı bilim insanları Barr ve Fajgenbaum, yapay zekanın (AI) aşağıdaki tanımını önerdiler:
Daha sonra, bir dizi algoritma ve yazılım sistemi yapay zeka olarak sınıflandırılmaya başlandı; bunların ayırt edici özelliği, bazı sorunları, çözümleri hakkında düşünen bir kişinin yapacağı gibi çözebilmeleridir.
Yapay zekanın temel özellikleri dili anlamak, öğrenmek ve düşünme ve en önemlisi hareket etme yeteneğidir.
Yapay zeka, niteliksel ve hızlı bir şekilde gelişen, ilgili teknolojiler ve süreçlerden oluşan bir komplekstir, örneğin:
- doğal dilde metin işleme
- uzman sistemler
- sanal aracılar (sohbet robotları ve sanal asistanlar)
- öneri sistemleri.
Yapay zekanın geliştirilmesine yönelik ulusal strateji
- Ana makale: Yapay zekanın geliştirilmesine yönelik ulusal strateji
Yapay Zeka Araştırması
- Ana makale: Yapay Zeka Araştırması
Yapay zekada standardizasyon
2019: ISO/IEC uzmanları Rusça bir standart geliştirme önerisini destekledi
16 Nisan 2019'da, ISO/IEC yapay zeka alanında standardizasyon alt komitesinin, RVC temelinde oluşturulan "Siber-fiziksel sistemler" Teknik Komitesinin "Yapay zeka" geliştirme önerisini desteklediği öğrenildi. standart. Temel İngilizce versiyonuna ek olarak Rusça Kavramlar ve Terminoloji.
Terminolojik standart “Yapay zeka. Kavramlar ve terminoloji", yapay zeka alanındaki tüm uluslararası düzenleyici ve teknik belgeler ailesinin temelini oluşturur. Bu belge, terimler ve tanımlara ek olarak, öğeler içeren sistemler oluşturmaya yönelik kavramsal yaklaşımlar ve ilkeleri, yapay zeka ile diğer uçtan uca teknolojiler arasındaki ilişkinin bir tanımını ve düzenleyici ve teknik düzenlemeye ilişkin temel ilkeleri ve çerçeve yaklaşımlarını içerir. yapay zeka.
İlgili ISO/IEC alt komitesinin Dublin'deki toplantısının ardından ISO/IEC uzmanları, Rusya'dan gelen heyetin eş zamanlı olarak yapay zeka alanında sadece İngilizce değil, Rusça da terminolojik bir standart geliştirme önerisini destekledi. Belgenin 2021 başlarında onaylanması bekleniyor.
| Yapay zekaya dayalı ürün ve hizmetlerin geliştirilmesi, tüm piyasa katılımcılarının kullandığı kavramların net bir şekilde yorumlanmasını gerektirir. Terminoloji standardı, geliştiricilerin, müşterilerin ve profesyonel topluluğun iletişim kurduğu "dili" birleştirecek ve yapay zeka tabanlı ürünlerin bu tür özelliklerini "güvenlik", "tekrarlanabilirlik", "güvenilirlik" ve "gizlilik" olarak sınıflandıracak. Ulusal Teknoloji Girişimi çerçevesinde yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesinde birleşik bir terminoloji de önemli bir faktör haline gelecektir - AI algoritmaları, NTI çevresindeki şirketlerin %80'inden fazlası tarafından kullanılmaktadır. Ayrıca ISO/IEC kararı, uluslararası standartların daha da geliştirilmesinde Rus uzmanların otoritesini güçlendirecek ve nüfuzunu genişletecek. |
Toplantı sırasında ISO/IEC uzmanları, Rusya'nın ortak editör olarak görev yaptığı Bilgi Teknolojisi - Yapay Zeka (AI) - Yapay Zeka Sistemleri için Hesaplamalı Yaklaşımlara Genel Bakış adlı uluslararası belge taslağının geliştirilmesine de destek verdi. Belge, yapay zeka sistemlerinin mevcut durumuna genel bir bakış sunarak sistemlerin temel özelliklerini, algoritmalarını ve yaklaşımlarını ve ayrıca yapay zeka alanındaki özel uygulama örneklerini açıklıyor. Bu taslak belgenin geliştirilmesi, alt komite (SC 42 Çalışma Grubu 5 “Yapay zeka sistemlerinin hesaplamalı yaklaşımları ve hesaplamalı özellikleri”) bünyesinde özel olarak oluşturulmuş 5 “Yapay zeka sistemlerinin hesaplamalı yaklaşımları ve hesaplamalı özellikleri” çalışma grubu tarafından gerçekleştirilecektir.
| Rus heyeti, uluslararası düzeydeki çalışmalarının bir parçası olarak, ülkedeki yapay zeka teknolojilerinin gelişimi üzerinde uzun vadeli etki yaratacak bir dizi dönüm noktası niteliğinde karar almayı başardı. Standardın Rusça versiyonunun geliştirilmesi, bu kadar erken bir aşamadan itibaren bile, uluslararası alanla senkronizasyonun garantisidir ve ISO/IEC alt komitesinin geliştirilmesi ve uluslararası belgelerin Rusça ortak düzenlemeyle başlatılması, uluslararası alanla senkronizasyonun garantisidir. yurtdışındaki Rus geliştiricilerin çıkarlarını daha da ilerletmenin temelidir” yorumunu yaptı. |
Yapay zeka teknolojileri dijital ekonominin çeşitli sektörlerinde büyük talep görüyor. Bunların tam ölçekli pratik kullanımını engelleyen ana faktörler arasında düzenleyici çerçevenin az gelişmiş olması yer almaktadır. Aynı zamanda, teknoloji uygulamasının belirtilen kalitesini ve buna karşılık gelen ekonomik etkiyi sağlayan, iyi geliştirilmiş düzenleyici ve teknik çerçevedir.
Yapay zeka alanında, RVC'ye dayanan TC Siber-Fiziksel Sistemler, 2019 sonu - 2020 başı için onaylanması planlanan bir dizi ulusal standart geliştiriyor. Ayrıca, 2020 ve sonrası için Ulusal Standardizasyon Planının (NSP) formüle edilmesi amacıyla piyasa oyuncularıyla birlikte çalışmalar sürdürülmektedir. TC "Siber-fiziksel sistemler" ilgili kuruluşların dokümanlarının geliştirilmesine yönelik tekliflere açıktır.
2018: Kuantum iletişimi, yapay zeka ve akıllı şehir alanında standartların geliştirilmesi
6 Aralık 2018'de, RVC'ye dayalı "Siber-Fiziksel Sistemler" Teknik Komitesi, Bölgesel Mühendislik Merkezi "SafeNet" ile birlikte Ulusal Teknoloji Girişimi (NTI) pazarları ve dijital ekonomi için bir dizi standart geliştirmeye başladı. RVC'nin bildirdiğine göre, Mart 2019'a kadar kuantum iletişimi alanında teknik standardizasyon belgelerinin geliştirilmesi planlanıyor. Devamını oku.
Yapay zekanın etkisi
İnsan uygarlığının gelişimine yönelik risk
Ekonomi ve iş dünyası üzerindeki etkisi
- Yapay zeka teknolojilerinin ekonomi ve iş dünyasına etkisi
İşgücü piyasasına etkisi
Yapay Zeka Önyargısı
Yapay zeka uygulaması olan her şeyin (makine çevirisi, konuşma tanıma, doğal dil işleme, bilgisayarlı görme, otomatik sürüş ve çok daha fazlası) temelinde derin öğrenme yer alır. Bu, beynin işleyişini taklit ettiği söylenebilecek sinir ağı modellerinin kullanımıyla karakterize edilen, makine öğreniminin bir alt kümesidir, dolayısıyla bunları yapay zeka olarak sınıflandırmak zor olacaktır. Herhangi bir sinir ağı modeli büyük veri kümeleri üzerinde eğitilir, dolayısıyla bazı "beceriler" kazanır, ancak bunları nasıl kullandığı yaratıcıları için belirsiz kalır ve bu da sonuçta birçok derin öğrenme uygulaması için en önemli sorunlardan biri haline gelir. Bunun nedeni, böyle bir modelin, ne yaptığına dair herhangi bir anlayışa sahip olmadan, resmi olarak görsellerle çalışmasıdır. Böyle bir sistem yapay zeka mıdır ve makine öğrenimi üzerine kurulu sistemlere güvenilebilir mi? Son sorunun cevabının sonuçları bilimsel laboratuvarın ötesine uzanıyor. Bu nedenle, medyanın AI önyargısı olarak adlandırılan olguya olan ilgisi gözle görülür şekilde yoğunlaştı. “AI önyargısı” veya “AI önyargısı” olarak tercüme edilebilir. Devamını oku.
Yapay Zeka Teknoloji Pazarı
Rusya'da yapay zeka pazarı
Küresel yapay zeka pazarı
Yapay zekanın uygulama alanları
Yapay zekanın uygulama alanları oldukça geniştir ve hem tanıdık teknolojileri hem de kitlesel uygulamadan uzak, ortaya çıkan yeni alanları kapsamaktadır; diğer bir deyişle, bu, elektrikli süpürgelerden uzay istasyonlarına kadar tüm çözüm yelpazesini kapsamaktadır. Tüm çeşitliliklerini, gelişimin kilit noktalarının kriterlerine göre bölebilirsiniz.
Yapay zeka yekpare bir konu alanı değildir. Dahası, yapay zekanın bazı teknolojik alanları ekonominin yeni alt sektörleri ve ayrı varlıklar olarak ortaya çıkarken aynı zamanda ekonominin çoğu alanına da hizmet ediyor.
Yapay zeka kullanımının gelişmesi, ekonominin klasik sektörlerindeki teknolojilerin tüm değer zinciri boyunca uyarlanmasına ve bunları dönüştürmesine yol açarak lojistikten şirket yönetimine kadar neredeyse tüm işlevlerin algoritmalaştırılmasına yol açıyor.
Savunma ve Askeri İşler için Yapay Zekanın Kullanımı
Eğitimde kullanım
Yapay zekayı iş hayatında kullanma
Dolandırıcılıkla mücadelede yapay zeka
11 Temmuz 2019'da yapay zeka ve makine öğreniminin sadece iki yıl içinde dolandırıcılıkla mücadelede Temmuz 2019'a göre üç kat daha sık kullanılacağı öğrenildi. Bu tür veriler, SAS ve Sertifikalı Sahtekarlık Denetçileri Birliği'nin (ACFE) ortak çalışması sırasında elde edildi. Temmuz 2019 itibarıyla, ankete katılan kuruluşların %13'ünde bu tür dolandırıcılıkla mücadele araçları halihazırda kullanılıyor ve diğer %25'i de bunları önümüzdeki veya iki yıl içinde uygulamayı planladıklarını söyledi. Devamını oku.
Elektrik enerjisi endüstrisinde yapay zeka
- Tasarım düzeyinde: enerji kaynaklarına yönelik üretim ve talebin iyileştirilmiş tahmini, güç üreten ekipmanın güvenilirliğinin değerlendirilmesi, talep arttığında artan üretimin otomasyonu.
- Üretim düzeyinde: ekipmanların koruyucu bakımının optimizasyonu, üretim verimliliğinin artırılması, kayıpların azaltılması, enerji kaynaklarının çalınmasının önlenmesi.
- Promosyon düzeyinde: günün saatine ve dinamik faturalandırmaya bağlı olarak fiyatlandırmanın optimizasyonu.
- Hizmet sunumu düzeyinde: en karlı tedarikçinin otomatik seçimi, ayrıntılı tüketim istatistikleri, otomatik müşteri hizmetleri, müşterinin alışkanlıkları ve davranışları dikkate alınarak enerji tüketiminin optimizasyonu.
Üretimde yapay zeka
- Tasarım düzeyinde: yeni ürün geliştirmenin verimliliğinin artırılması, otomatik tedarikçi değerlendirmesi ve yedek parça gereksinimlerinin analizi.
- Üretim düzeyinde: Görevleri tamamlama sürecinin iyileştirilmesi, montaj hatlarının otomatikleştirilmesi, hata sayısının azaltılması, hammaddelerin teslimat sürelerinin kısaltılması.
- Promosyon düzeyinde: destek ve bakım hizmetlerinin hacminin tahmin edilmesi, fiyatlandırma yönetimi.
- Hizmet sunumu düzeyinde: Araç filosu rotalarının planlanmasının iyileştirilmesi, filo kaynaklarına yönelik talep, servis mühendislerinin eğitim kalitesinin artırılması.
Bankalarda yapay zeka
- Desen tanıma - dahil kullanılır. Şubelerdeki müşterileri tanımak ve onlara özel teklifler iletmek.
Taşımacılıkta yapay zeka
- Otomobil endüstrisi bir devrimin eşiğinde: İnsansız sürüş çağının 5 zorluğu
Lojistikte yapay zeka
Bira üretiminde yapay zeka
Yargıda AI
Yapay zeka alanındaki gelişmeler yargı sistemini kökten değiştirecek, onu daha adil ve yolsuzluk planlarından arınmış hale getirecek. Bu görüş 2017 yazında Artezio'nun teknik danışmanı Teknik Bilimler Doktoru Vladimir Krylov tarafından dile getirildi.
Bilim adamı, yapay zeka alanındaki mevcut çözümlerin ekonominin ve kamusal yaşamın çeşitli alanlarında başarıyla uygulanabileceğine inanıyor. Uzman, yapay zekanın tıpta başarıyla kullanıldığına ancak gelecekte yargı sistemini tamamen değiştirebileceğine dikkat çekiyor.
“Her gün yapay zeka alanındaki gelişmelerle ilgili haberlere baktığınızda, bu alandaki araştırmacıların ve geliştiricilerin tükenmez hayal gücüne ve üretkenliğine hayran kalacaksınız. Bilimsel araştırmalara ilişkin raporlar, piyasaya çıkan yeni ürünler hakkındaki yayınlar ve yapay zekanın çeşitli alanlarda kullanılmasıyla elde edilen şaşırtıcı sonuçların raporlarıyla sürekli olarak serpiştirilmektedir. Yapay zekanın yeniden haberlerin kahramanı olacağı, medyada gözle görülür abartılı bir heyecanın eşlik ettiği beklenen olaylardan bahsedersek, o zaman muhtemelen teknolojik tahminlerde bulunma riskini almayacağım. Bir sonraki olayın yapay zeka biçiminde son derece yetkin, adil ve dürüst bir mahkemenin bir yerde ortaya çıkacağını hayal edebiliyorum. Görünüşe göre bu 2020-2025'te gerçekleşecek. Ve bu mahkemede gerçekleşecek süreçler, beklenmedik yansımalara ve birçok insanın, insan toplumunu yönetme süreçlerinin çoğunu yapay zekaya aktarma arzusuna yol açacak.”
Bilim insanı, yapay zekanın yargı sisteminde kullanılmasının yasama eşitliğini ve adaleti geliştirmek için "mantıklı bir adım" olduğunu kabul ediyor. Makine zekası yolsuzluğa ve duygulara tabi değildir, yasal çerçeveye sıkı sıkıya bağlı kalabilir ve anlaşmazlığın taraflarını karakterize eden veriler de dahil olmak üzere birçok faktörü dikkate alarak kararlar verebilir. Tıp alanına benzer şekilde robot hakimler, devlet hizmet havuzlarından gelen büyük verilerle çalışabiliyor. Öyle varsayılabilir ki
Müzik
Tablo
2015 yılında Google ekibi, kendi başlarına görsel oluşturup oluşturamayacaklarını görmek için sinir ağlarını test etti. Daha sonra çok sayıda farklı resim kullanılarak yapay zeka eğitildi. Ancak makineden bir şeyi kendi başına tasvir etmesi "istendiğinde", etrafımızdaki dünyayı biraz tuhaf bir şekilde yorumladığı ortaya çıktı. Örneğin, dambıl çizme görevi için geliştiriciler, metalin insan eliyle bağlandığı bir görüntü aldı. Bunun nedeni muhtemelen eğitim aşamasında analiz edilen dambıllı resimlerin el içermesi ve sinir ağının bunu yanlış yorumlamasıydı.
26 Şubat 2016'da San Francisco'daki özel bir müzayedede Google temsilcileri, yapay zeka tarafından oluşturulan psychedelic resimlerden yaklaşık 98 bin dolar topladı ve bu fonlar hayır kurumlarına bağışlandı. Arabanın en başarılı resimlerinden biri aşağıda sunulmuştur.
Google'ın yapay zekası tarafından yapılmış bir tablo.
