Область применения что такое. Искусственный интеллект и компьютерная графика. Область применения

Области применения искусственного интеллекта

Сегодня уже сложно представить такую область деятельности, в которую бы ни проникли различные умные устройства, упрощающие нашу работу или берущие на себя часть наших обязанностей. Среди таких сфер – медицина, образование, бизнес, наука, развлечения, борьба с преступностью, решение многочисленных бытовых вопросов. Скорее всего, в будущем подобных разработок станет еще больше, и использоваться они, наверняка, будут повсеместно. Таким образом, уже в ближайшем будущем применение искусственного интеллекта качественно преобразит практически все сферы нашей жизни.

Столь широкое использование ИИ обусловлено двумя важнейшими факторами. С одной стороны, он способен автоматизировать даже те процессы, которые ранее требовали участия человека: например, управление роботизированными механизмами на производстве (то есть в данном случае ИИ берет на себя наши обязанности). С другой стороны, он может быстро обрабатывать и анализировать поистине гигантские объемы информации и просчитывать варианты, используя множество переменных. И по данному направлению ИИ дает качественно лучшие результаты по сравнению с человеком. Добавим к этому то, что машина не подвержена человеческому фактору, а ее работоспособность не зависит от эмоций и личных проблем. Как итог – области применения искусственного интеллекта очень широки и фактически ограничиваются только нашей фантазией и скоростью внедрения технологических новаций.

Несколько особенностей использования ИИ

Конечно, многие особенности применения ИИ зависят от конкретных проектов, разработок и задач, которые стоят перед умными устройствами. Но также можно выделить несколько аспектов, которые касаются практически любой сферы использования искусственного интеллекта.

В первую очередь – это ошибки. Безусловно, нельзя сказать, что ИИ никогда не ошибается и внешние факторы не способны повлиять на его действия (в том числе аварии или, например, хакерские атаки). Поэтому можно предположить, что даже когда умные машины намного прочнее войдут в нашу жизнь, человек все так же будет участвовать в принятии важных решений. Скорее всего, данный тезис будет актуален для любой сферы применения искусственного интеллекта, где на кону стоит что-либо серьезное.

Сейчас такой подход можно проиллюстрировать на примере суперкомпьютера-диагноста IBM Watson. Статистика говорит о том, что ИИ, в который загружены миллионы медицинских документов и историй болезней, часто ставит диагнозы точнее людей. Тем не менее пока последнее слово остается именно за лечащим врачом, а суперкомпьютер выступает как помощник, эффектный и полезный инструмент.

Следующий вопрос частично связан с предыдущим – ответственность. Например, уже сейчас разрабатываются и внедряются беспилотные личные автомобили и общественный транспорт. Но кто возьмет на себя ответственность, если такой автомобиль попадет в аварию? Или, предположим, будет создан высокоинтеллектуальный робот-хирург, который сможет самостоятельно проводить операции. На кого ляжет вина, если пациент умрет от неверного движения такого робота? Можно ли считать ответственным сам ИИ и что должно последовать из такого шага? Пока данные вопросы остаются открытыми, и, возможно, в этом одна из причин, почему деятельность и решения роботов контролируются людьми: так решать проблемы ответственности намного проще.

В каких сферах ИИ применяется уже сейчас?

Несмотря на сравнительную молодость данных технологий, ИИ уже нашел широкое применение в самых разных сферах, и многие проекты, будто пришедшие к нам из фантастических книг, становятся вполне реальными. Приведем интересные примеры применения искусственного интеллекта, которые внедрены на данный момент или планируются к внедрению в ближайшем будущем.

Медицина

В медицине особенно ценится отменная память искусственного интеллекта и его способность обрабатывать большое количество данных, сопоставлять и анализировать информацию. Так работает уже упомянутый выше IBM Watson или, например, DeepMind Health от компании Google. Эти и аналогичные им умные помощники не просто дают советы врачам, но и определяют предрасположенность к заболеваниям или выявляют их на очень ранних стадиях, когда они могут скрыться от человеческого глаза.

В конце 2017 года премьер-министр РФ Д. Медведев обозначил стратегию, которая в том числе подразумевает использование в российском здравоохранении возможностей искусственного интеллекта. Например, планируется развивать систему поддержки принятия решений врача «Третье мнение». Сейчас она умеет анализировать снимки клеток крови и глазного дна, УЗИ мочевого пузыря и рентгенограммы легких, а в будущем научится обрабатывать данные компьютерных томографов и МРТ. Еще одна аналогичная российская система – Botkin.AI. Среди ее задач – анализ диагностических данных, подсказки и советы врачам, мониторинг проводимого лечения. Пока Botkin.AI помогает онкологам, но планируется, что уже скоро он будет работать и в других областях.

Проект Face2Gene от компании FDNA обещает определить генетические заболевания по фото. По словам разработчиков, по чертам лица можно выявить около 3 500 генетических заболеваний, даже если по симптомам они себя еще не проявили. Приложение доступно для смартфонов на Andriod и iOS.

Искусственный интеллект помогает не только врачам, но и пациентам. В последние годы растет популярность телемедицины и соответствующих приложений. Они используют различные алгоритмы: некоторые собирают данные с носимых датчиков вроде фитнес-браслетов; другие, скорее, представляют собой опросники, цель которых – установить точные симптомы и проблемы пациентов. Некоторые ИИ распознают речь, и им можно отвечать устно, другие предпочитают письменную коммуникацию. Получив нужную информацию, приложения либо дают рекомендации, что делать дальше и как лечиться, либо отправляют соответствующие сведения лечащему врачу. Одни из самых известных интеллектуальных помощников такого рода – Ada и Your.MD (можно скачать в Google Play и App Store).

Промышленность и сельское хозяйство

В промышленности искусственный интеллект позволяет делать работу все более и более автоматизированной, вплоть до того что участие человека практически перестает требоваться. В частности, LG планирует в 2023 году открыть завод, где все процессы – от закупки расходных материалов до контроля выпускаемой продукции и ее отгрузки – будут осуществляться с помощью искусственного интеллекта. Также ИИ будет контролировать износ оборудования, выполнение поставленных планов и другие факторы, которые обычно отслеживает человек.

Согласно планам компании, частичный перевод производства со старых заводов на новый начнется уже в 2021 году. Возможно, уже тогда появится первая информация, насколько успешно функционирует умный завод.

Что касается сельского хозяйства, то тут искусственный интеллект используется для контроля за состоянием растений, уровнем влажности, наличием в почве необходимых питательных веществ и в принципе для надлежащего ухода за посадками. Например, роботы научились идентифицировать сорняки и аккуратно избавляться от них (выдергивая или обрабатывая химикатами). Умные помощники способны определять заболевания растений или напавших на них вредителей по фотографиям, а также точечно доставлять необходимые препараты. Это помогает экономнее расходовать пестициды и гербициды.

Дорожное движение

Во многих странах умение искусственного интеллекта обрабатывать огромные объемы данных используется для того, чтобы облегчить проблему пробок. В частности, в России ИИ помогает движению в крупных городах и на федеральных трассах. Компьютер анализирует данные со светофоров, собирает информацию о плотности движения, авариях, погодных условиях и иных причинах, которые могут повлиять на трафик. В итоге интеллектуальная система в режиме реального времени следит за дорогами, строит прогнозы, как будет развиваться ситуация, и в соответствии с этим переключает светофоры.

ИИ, следящий за дорожным движением, не только наблюдает за авариями, но и помогает водителям. Например, может вызвать эвакуатор.

Подобные системы работают во многих городах Европы, Азии, Северной Америки, для которых актуальна проблема пробок. Конечно, полностью избавиться от заторов в большинстве случаев не удается, однако ИИ позволяет улучшить ситуацию с дорожным движением, порой – значительно ускорить движение. Возможно, прогресс будет заметнее, когда в широкий обиход войдут автономные автомобили – еще одна сфера применения искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект в быту

Конечно, типичным примером использования ИИ в быту станут системы умных домов, которые получают все большее распространение. Задача большинства подобных разработок – максимально автоматизировать и облегчить наш быт. Например, с утра ИИ сможет раздвинуть занавески, чтобы в спальню проник солнечный свет, разбудить вас с помощью радио и включить кофеварку, чтобы на завтрак вас уже ждал ароматный кофе, а когда вы уйдете на работу, он активирует сигнализацию. В будущем функционал таких систем наверняка будет значительно расширен, вплоть до того, что холодильник сам закажет вашу любимую еду, а шкаф – отпарит одежду.

Умный дом оптимизирует энергопотребление, обогрев и вентиляцию, контролирует работу различных приборов, подстраиваясь под ваше расписание. В совокупности это не только делает быт удобнее, но и помогает экономнее расходовать электроэнергию.

Еще один пример бытового использования ИИ – автоматические переводчики. Если раньше качество пропущенного через них текста оставляло желать много лучшего, то сейчас ситуация меняется. Алгоритмы учатся подбирать правильный перевод в зависимости от контекста и согласовывать части предложения между собой. Как итог, вместо «машинного перевода» можно получить вполне читаемый текст. Внедрение ИИ в свой переводчик осенью 2017 года анонсировал «Яндекс». Алгоритм не разбивает текст на отдельные слова, а воспринимает предложение целиком, что позволяет получить текст более высокого качества.

Восстание машин или верные роботы: в каких сферах используется искусственный интеллект

Применение искусственного интеллекта

Цифровой разум перестал быть чем-то фантастическим и футуристичным. Появляется всё больше сфер, в которых осуществляется применение искусственного интеллекта. Промышленность, транспорт, добыча полезных ископаемых, банковские сервисы и электронная коммерция – это лишь малая часть направлений, в которых уже эффективно используется ИИ.

1. Яндекс [потребительские интернет-сервисы]

Яндекс – самый узнаваемый российский бренд, связанный с инновациями. Эта компания занимается машинным обучением, нейронными сетями и искусственным интеллектом, чтобы справляться с объёмами информации, которую она ежедневно получает и производит.

В той или иной степени, ИИ применяется в каждом проекте Яндекса:

• Яндекс.Переводчик, благодаря нейронной сети, переводит тексты с учётом контекста. Он рассматривает исходник полностью, а не по частям, поэтому точнее подбирает синонимы и составляет предложения.

• «Алиса» — голосовой помощник, который самостоятельно обучается и подстраивается под человека. «Алиса» учитывает свои прошлые ответы и тем самым приобретает опыт. Разработчики утверждают, что она понимает 89-95% человеческой речи. Для людей считается нормой 96-98%. «Алиса» может рассказать историю, поиграть в игры и просто поболтать с пользователем.

• Яндекс.Погода уже в 2015 году научилась предсказывать погоду (по крайней мере, так писала компания в своём блоге). Уникальная технология Meteum использует машинное обучение и классические метеорологические модели для прогноза погоды с точностью до района и дома.

• Яндекс.Пробки собирают данные с устройств пользователей, анализируют, а затем прогнозируют дорожную ситуацию, составляют оптимальные маршруты для поездок.

• Алгоритм «Королёв» улучшает поисковую выдачу за счёт анализа семантики страниц и учёта поведения пользователей. Асессорами служат миллионы человек. При поиске проверяется не только соответствие ключевым запросам, но и смысл контента.

2. Когнитивный геолог [нефть и полезные ископаемые]

Интеллектуальная система «Когнитивный геолог» применяется компанией «Газпром нефть». Её функции включают прогноз запасов, оценку рисков и планирование стратегии разработки. Для повышения точности анализа «Когнитивный геолог» не только использует исходную геологическую информацию и данные разведки, но и самообучается. Он накапливает опыт, анализирует его и устраняет недочёты.

Искусственный интеллект помогает «Газпром нефти» избегать грубых ошибок на ранних стадиях добычи, которые почти невозможно исправить в дальнейшем.

3. ABBYY [лингвистика и интеллектуальная обработка данных]

Эта российская компания осуществляет применение искусственного интеллекта в нескольких направлениях:

• Технология Adaptive Document Recognition распознаёт оформление страниц, отделяет текст от нетекстового контента, определяет роль таких элементов, как колонтитулы и проверяет логическую структуру.

• Банк «Точка» использует интеллектуальные решения ABBYY для поддержки клиентов. Система автоматически расставляет теги запросов, обрабатывая звонок или беседу в чате.

• Искусственный интеллект от ABBYY позволяет банку ВТБ обслуживать на 25% больше клиентов из малого и среднего бизнеса. Алгоритм сегментирует документы, проверяет их состав, сравнивает данные заявлений, выписок и справок.

• Compero – уникальная технология понимания текстов на естественном языке. Алгоритм анализирует семантику и синтаксис, извлекает события, связи между ними и распознаёт смысл текста.

4. Vision Labs [банковское обслуживание]

Этот стартап делает технологии распознавания лиц для бизнес-клиентов. Продукты ориентированы на системы безопасности, видеонаблюдение, банки, финансовый сектор и ритейл. Сама компания утверждает, что их система обрабатывает изображения в 200 раз быстрее, чем разработки конкурентов. По мнению MIT (Массачусетского технологического института), это одна из трёх лучших коммерческих систем по идентификации лиц в мире.

Продуктами VisionLabs пользуются крупнейшие компании России: Mail.Ru, МТС, Сбербанк, Тинькофф-банк, МТС. Технологическими партнёрами являются Intel, SAS, ABBYY. В 2016 году совместно с Google и Facebook запущена открытая платформа для разработчиков систем компьютерного зрения.

5. Home App [недвижимость]

Российский математик Алексей Игошин разработал и осуществил применение искусственного интеллекта, который помогает оценивать стоимость квартиры в Москве. Вот что делает система, основанная на машинном анализе больших данных:

• анализирует объявления с ЦИАН, «Авито» и шести десятков других платформ по продаже недвижимости;

• удаляет ложные объявления из выдачи;

• анализирует историю цен на квартиры в конкретном районе за последние годы;

• изучает динамику спроса;

• анализирует соотношение спроса и предложения на отдельные виды квартир или на жильё в конкретном районе.

HomeApp помогает всем: покупателям – найти хорошую недвижимость по оптимальной цене, продавцам – быстрее осуществить сделку, но не продешевить. Эффективность системы увеличивается за счёт того, что в результате анализа определяется целевая группа клиентов. Она получает предложения через таргетированную рекламу на сайтах, в социальных сетях и на самих площадках объявлений.

6. Ростелеком [подбор персонала]

В 2017 году «Ростелеком» начал набирать персонал на работу с помощью искусственного интеллекта. Система анализирует анкеты соискателей на конкретные должности с нескольких профильных ресурсов (Superjob, Headhunter, Avito), а также оценивает страницы в социальных сетях. Цель ИИ – найти таких кандидатов, которые смогут проработать на конкретной позиции не меньше 6 месяцев.

Сначала «Ростелеком» использовал технологию для подбора операторов в колл-центры. В этом направлении у компании большая текучка кадров. Машинный отбор кандидатов помог существенно сократить расходы на собеседования, оформления и увольнения сотрудников. Компания JungleJobs (создатель системы) сообщала, что так бюджет на поиск и найм персонала уменьшился в 1,5-2 раза.

7. Avito [онлайн-объявления]

Одна из главных площадок объявлений в России использует искусственный интеллект для точности рекомендаций на страницах, улучшения поисковой выдачи и удаления фейковых заявок. В мобильном приложении сервиса есть функция «Поиск по фото». Система использует компьютерное зрение, отбирая из базы товары с максимально похожим изображением.

8. Tesla [автомобилестроение]

Этот производитель электромобилей разрабатывает и осуществляет применение искусственного интеллекта для управления машинами. Элон Маск утверждает, что цифровое зрение Hardware 3 будет обрабатывать до 2 000 кадров в секунду. Это собственный продукт компании. Ранее Tesla пользовались Nvidia Drive, оборудование которое было менее эффективно (200 fps).

Прогнозы Элона Маска фантастические. Миллиардер говорит, что уже через 10 лет искусственный интеллект превзойдёт человека в безопасности и надёжности вождения автомобиля.

9. Amazon.com [электронная коммерция]

Amazon входит в число пионеров внедрения искусственного интеллекта в реальную деятельность. Компания использовала ИИ для отбора кандидатов на работу ещё в 2014. В следующем году нейронную сеть «уволили», когда оказалось, что она отдавала предпочтение мужчинам. Примечательно, что это не ошибка проектировщиков, а особенность, приобретённая при самообучении. Система анализировала резюме людей, принятых на работу в последние 10 лет, и в этой подборке просто было больше мужчин.

Этот пример говорит, что ИИ действительно способен упростить некоторые задачи. Главное, правильно его использовать, регулярно проверять и своевременно корректировать.

Вот ещё несколько проектов Amazon, связанных с искусственным интеллектом:

• Kiva. Amazon купили компанию-производителя складских роботов за $775 млн и стали производить их для себя. Kiva сокращает время на транспортировку, и помогают компании размещать на складах на 50% больше товара. Так, они снизили операционные расходы на 20%. Планируется внедрение роботов в этапы сортировки и упаковки.

• Alexa. Это интеллектуальный голосовой помощник от Amazon. Сейчас он доступен на iOS, в приложении Lexi и в браузерном интерфейсе. Функционал системы ограничен информацией о новостях, погоде и онлайн-покупками, но она явно будет совершенствоваться. Например, разработчики из Amazon трудятся над алгоритмом, который распознаёт не только текст, но и его эмоциональную окраску.

• В Берлине и Нью-Йорке работают исследовательские группы компании, которые с помощью искусственного интеллекта анализируют большие данные. Технология направлена на прогнозирование цены продуктов и поиск рыночных закономерностей. Управляющей директор центра развития Amazon в Германии говорит, что это ПО составляет сценарий поведения клиента как на ближайшие секунды, так и на недели.

Джефф Безос делает крупную ставку на ИИ. Сейчас в его бизнес-империи трудится более 100 инженеров, проектировщиков и учёных, создающих «умные» машины.

10. Netflix [развлекательные сервисы]

Крупнейший и один из самых успешных стриминговых сервисов осуществляет применение искусственного интеллекта, чтобы рекомендовать пользователям наиболее интересные сериалы и фильмы. Система опирается на историю просмотров человека, а также на привычки других людей (аудитория сегментируется по возрасту, географии, привычкам и расходам).

Netflix отчасти общается с ИИ более свободно и нетрадиционно. Так, в 2016 году в каталоге фильмов появилась короткометражка, созданная именно для ИИ. Фильм сделан для тестирования кодеков, которые используются для шифровки и дешифровки видеопотока. Они же проверяют качество вещания в 4K.

Другой проект компании – «Другая сторона ветра». Это фильм Орсона Уэллса, снятый в 1970-х, но не прошедший все этапы монтажа при жизни режиссёра. Система на базе ИИ делала монтаж уже в наши дни, и, по словам разработчиков, значительно улучшила качество изображения (до 4K).

И Искусственный интеллект

Искусственный интеллект – это технология, а точнее направление современной науки, которое изучает способы обучить компьютер, роботизированную технику, аналитическую систему разумно мыслить также как человек. Собственно мечта об интеллектуальных роботах-помощниках возникла задолго до изобретения первых компьютеров.

Людей в середине 50-х годов прошлого столетия сильно поразили возможности вычислительных машин, особенно способности ЭВМ, безошибочно выполнять множество задач одновременно. В головах ученых и писателей сразу возникли фантастические идеи о мыслящих машинах. Именно в этот период начинают зарождаться первые технологии искусственного интеллекта.

Исследования в сфере ИИ ведутся путем изучения умственных способностей человека и переложения полученных результатов в поле деятельности компьютеров. Таким образом, искусственный интеллект получает информацию из самых разных источников и дисциплин. Это и информатика, математика, лингвистика, психология, биология, машиностроение. На основе массива данных с помощью технологии машинного обучения компьютеры пытаются имитировать интеллект человека.

Главные цели ИИ достаточно прозрачны:

• Создание аналитических систем, которые обладают разумным поведением, могут самостоятельно или под надзором человека обучаться, делать прогнозы и строить гипотезы на основе массива данных.
• Реализация интеллекта человека в машине – создание роботов-помощников, которые могут вести себя как люди: думать, учиться, понимать и выполнять поставленные задачи.

История развития искусственного интеллекта

Авторство термина «искусственный интеллект» приписывают Джону Маккарти – основоположнику программирования, изобретателю языка Лисп. В 1956 году будущий лауреат престижной премии Тьюринга продемонстрировал в университете Карнеги-Меллон прототип программы на основе ИИ.

Умными роботами человечество начало грезить в первой четверти 20 века. Известный литератор Карел Чапек в 1924 года поставил в лондонском театре пьесу «Универсальные роботы». Представление поразило публику, а слово «робот» прочно вошло в обиход.

В 1943-45 годах закладываются основы для понимания и создания нейронных сетей, а уже в 1950 году Алан Тьюринг публикует в научном издании анализ интеллектуальной шахматной игры. В 1958 году появляется первый язык программирования искусственного интеллекта – Лисп.

В период с 1960 по 1970 ряд ученых доказали, что компьютеры способны понимать естественный язык на достаточно хорошем уровне. В 1965 году разработали Элизу – первого робота-помощника, который мог говорить на английском языке. В эти же годы направление ИИ стало привлекать правительственные и военные организации США, СССР и других стран. Так Министерство обороны США уже к 70-м годам запустило проект виртуальных уличных карт – прототип GPS.

В 1969 году ученые Стэнфордского университета создали Шеки – робота с ИИ, способного самостоятельно перемещаться, воспринимать некоторые данные и решать несложные задачи.

В Эдинбургском университете четырьмя годами позже (1973) был создан робот Фредди – это шотландский представитель семейства ИИ мог использовать компьютерное зрение для того, чтобы находить и собирать разные модели.

В СССР искусственный интеллект также развивался стремительно. Академики А.И. Берг и Г.С.Поспелов в 1954-64 годах создают программу «АЛПЕВ ЛОМИ», которая автоматически доказывает теоремы. В эти же годы советскими учеными был разработан алгоритм «Кора», который моделирует деятельность человеческого мозга при распознавании образов. В 1968 году Турчиным В.Ф создается символьный язык обработки данных РЕФАЛ.

80-е годы XX века стали прорывными для ИИ. Учеными были разработаны обучающие машины – интеллектуальные консультанты, которые предлагали варианты решений, умели самообучаться на начальном уровне, общались с человеком на ограниченном, но уже естественном языке.

В 1997 году создали известную шахматную программу – компьютер «Дип Блю», который обыграл чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. В эти же годы Япония приступает к разработке проекта компьютера 6-го поколения на основе нейросетей.

Интересен факт, что в 1989 году другая шахматная программа Deep Thought обыграла гроссмейстера международного уровня Бента Ларсена. После этого поединка машины и человека, Гарри Каспаров заявил:

«Если интеллектуальная машина сможет переиграть в шахматы лучшего из лучших, значит, она сможет писать самую лучшую музыку, сочинять самые лучшие книги. Я не могу в это поверить. Когда я узнаю, что ученые создали компьютер с рейтингом интеллекта 2800, то есть равному моему, я сам вызову машину на шахматный поединок, чтобы защитить человеческую расу»

В 2000-е годы вновь появился интерес к робототехнике. ИИ активно внедряется в космическую отрасль, а также осваивается в бытовой сфере. Появляются системы умного дома, «продвинутые» бытовые устройства. Роботы Кисмет и Номад исследуют районы Антарктиды.

С 2008 начинается эра технологической сингулярности, которая по расчетам экспертов должна выйти в зенит в 2030 году. Начинается интеграция человека с вычислительными машинами, увеличиваются возможности человеческого мозга, появляются биотехнологии.

Принципы ИИ

Прежде чем описываться технологические принципы, без которых немыслимо развитие искусственного интеллекта, стоит познакомиться с этическими законами робототехники. Их в 1942 году вывел Айзек Азимов в своём романе «Хоровод»:

• Робот или система с искусственным интеллектом не может навредить человеку своим действием или же своим бездействием допустить, чтобы человеку был приченен вред.
• Робот должен повиноваться приказам, которые получает от человека, кроме тех, которые противоречат Первому закону.
• Робот должен заботиться о своей безопасности, если это не противоречит Первому и Второму Законам.

До выхода в свет романа Азимова, искусственный интеллект ассоциировался с образом Франкенштейна Мэри Шелли. Искусственно созданное подобие человека с разумом восстает против людей. Эту же страшилку перенесли и в знаменитый блокбастер Голливуда «Терминатор».

Интересен факт, что в 1986 году Айзек Азимов дописал еще один пункт к законам робототехники. Писатель предпочел назвать его «нулевым»:

0. Робот не может навредить человеку, если только не докажет, что в конечном итоге это (вред) будет полезно для всего человечества.

Разобравшись с этическими законами, перейдем к технологическим принципам искусственного интеллекта:

Машинное обучение (МО) – принцип развития ИИ на основе самообучающихся алгоритмов. Участие человека при таком подходе ограничивается загрузкой в «память» машины массива информации и постановкой целей. Существует несколько методик МО: обучение с учителем – человек задает конкретную цель, хочет проверить гипотезу или подтвердить закономерность. Обучение без учителя – результат интеллектуальной обработки данных неизвестен – компьютер самостоятельно находит закономерности, учится думать как человек. Глубокое обучение – это смешанный способ, главное отличие в обработке больших массивов данных и использование нейросетей.

Нейросеть – математическая модель, которая имитирует строение и функционирование нервных клеток живого организма. Соответственно в идеале – это самостоятельно обучаемая система. Если перенести принцип на технологическую основу, то нейросеть – это множество процессоров, которые выполняют какую-то одну задачу в масштабном проекте. Другими словами суперкомпьютер – это сеть из множества обычных компьютеров.

Кроме того, трудно представить существование искусственного интеллекта без мощных графических процессоров, которые являются сердцем интерактивной обработки данных. Для интеграции ИИ в различные программы и устройства необходима технология API – программные интерфейсы приложений. Используя API можно без труда добавлять технологии искусственного интеллекта в любые компьютерные системы: домашняя безопасность, умный дом, оборудование на ЧПУ и прочее.

Сфера использования ИИ

Искусственный интеллект постепенно приходит во все отрасли человеческой деятельности, делая обычные программные комплексы интеллектуальными:

• Медицина и здравоохранение. Компьютерные системы ведут учет пациентов, помогают в расшифровке диагностических результатов. Например, снимки УЗИ, рентгена, томографа и другого медоборудования. Интеллектуальные системы даже могут по наличию признаков у пациента определять болезнь, предлагать оптимальные варианты лечения. В магазине приложений Гугла можно найти программы-помощники здорового образа жизни. Эти приложения считывают пульс и температуру тела при касании дисплея телефона палицами, чтобы определить уровень стресса человека и подсказать, как его снизить.
• Розничные продажи в онлайн-магазинах. Многим уже знакома релевантная реклама Гугла и Яндекса. С её помощью ритейлеры предлагают товары и услуги в соответствии с интересами пользователя. Например, вы посещали интернет-магазин купальников, какие-то модели рассматривали, читали характеристики и прочее. Покинув магазин, вы некоторое время будете видеть рекламу купальников на других сайтах. По схожему принципу работают блоки «похожие товары» в интернет-магазинах. Системы аналитики изучают поведенческие метрики пользователя, определяют его покупательские пристрастия и показывают релевантные (по их мнению) предложения.
• Политика. Интеллектуальные машины помогли Барак Обаме выиграть вторые президентские выборы. Для своей кампании тогда ещё действующий президент США нанял лучшую команду профессионалов в области анализа данных. Специалисты использовали возможности интеллектуальных машин, чтобы рассчитать наилучший день, штат и аудиторию для выступлений Обамы. По оценкам специалистов это дало перевес в 10-12%.
• Промышленность. Искусственный интеллект может анализировать данные с разных производственных участков и регулировать нагрузку на оборудование. Кроме того, интеллектуальные машины используются для прогнозирования спроса в разных отраслях промышленности.
• Игровая индустрия, образование. Искусственный интеллект активно применяется создателями игр. Умные машины, робототехника постепенно внедряются в образовательные процессы большинства государств.

Основные проблемы ИИ

Как вы понимаете возможности искусственного интеллекта на данной стадии развития не безграничны. Перечислим главные трудности:

1. Обучение машин возможно только на основе массива данных. Это означает, что любые неточности в информации сильно сказываются на конечном результате.
2. Интеллектуальные системы ограничены конкретным видом деятельности. То есть умная система, настроенная на выявление мошенничества в сфере налогообложения, не сможет выявлять махинации в банковской сфере. Мы имеем дело с узкоспециализированными программами, которым ещё далеко до многозадачности человека.
3. Интеллектуальные машины не являются автономными. Для обеспечения их «жизнедеятельности» необходима целая команда специалистов, а также большие ресурсы.

Резюме

Мы познакомились с понятием, что такое искусственный интеллект. Изучили основные принципы: этические и технологические. Рассмотрели главные препятствия на пути развития ИИ. Искусственный интеллект тесно связан с развитием компьютерной техники, а также таких наук как математика, статистика, комбинаторика и других.

Области применения искусственного интеллекта

экономические науки

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

• ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МАШИНЫ
• ТЕХНИКА
• НАУКА
• ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

Похожие материалы

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Список литературы

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

Электронное периодическое издание зарегистрировано в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор), свидетельство о регистрации СМИ — ЭЛ № ФС77-41429 от 23.07.2010 г.

Соучредители СМИ: Долганов А.А., Майоров Е.В.

Области применения искусственного интеллекта

В настоящее время трудно найти сферу работы людей, в которой не применяются разные механизмы и машины, облегчающие труд человека или выполняющие за него какие-либо действия. Вероятно, скоро количество таких агрегатов существенно возрастёт, и применяться они станут практически везде. И прежде всего надежды на качественный скачок в их развитии связаны с искусственным интеллектом. Повсеместное внедрение систем искусственного интеллекта сопряжено с тремя основными моментами:

1. Способность автоматизации практически любых действий, требовавших до этого присутствия человека. К примеру, автоматические металлообрабатывающие станочные системы.
2. Возможность перерабатывать и делать анализ огромных массивов данных и выполнять расчет вариантов при большом количестве переменных величин.
3. Нет влияния человеческого фактора, то есть это независимость от настроения, личных проблем и эмоций, которые присущи людям.

В итоге мы имеем практически неограниченную сферу использования искусственного интеллекта.

Попробуй обратиться за помощью к преподавателям

Особенности применения искусственного интеллекта

Естественно, что много нюансов использования искусственного интеллекта связаны с конкретикой каждой отдельной системы и решаемых ею задач. Но есть и общие положения, касающиеся фактически каждой области применения искусственного интеллекта:

Наличие ошибок в работе. Этот фактор пока нельзя полностью исключить, и, следовательно, даже при очень широком внедрении систем искусственного интеллекта, люди будут принимать участие в выработке важнейших решений. И это справедливо для любой области использования искусственного интеллекта, где последствия принятия определённого решения очень серьёзны. И прежде всего это медицина, где на кону стоит жизнь человека. Безопасность и ответственность. К примеру, уже тестируются многими фирмами беспилотные автомобили и общественный транспорт. Кто будет отвечать за последствия аварии такого транспортного средства?

Сферы применения искусственного интеллекта

Невзирая на сравнительно короткую историю развития, искусственный интеллект уже широко применяется в различных областях, и некоторые системы, казавшиеся вчера фантастикой, сегодня стали реальностью. Вот конкретные примеры использования искусственного интеллекта, которые уже работают или будут запущены в недалёком будущем.

Задай вопрос специалистам и получи
ответ уже через 15 минут!

Медицина.

Здесь самыми ценными качествами искусственного интеллекта выступают отличная память и возможность перерабатывать огромные объёмы информации, выполняя её анализ и поиск нужных решений. К примеру, так действуют система фирмы IBM, названная Watson, и фирмы Google с именем DeepMind Health. Они не только дают рекомендации докторам, но и выявляют вероятность заболевания пациента на сверх ранней стадии, когда выявить её человеку практически невозможно. Правительство России ещё в 2017 году приняло стратегическую линию на применение искусственного интеллекта в российской медицине. К примеру, внедрена и развивается система помощи в выработке решения доктора «Третье мнение». Сегодня она может обрабатывать снимки кровяных клеток и дна глаза, УЗИ мочевых пузырей и рентгеновские снимки лёгкого, а в ближайшее время сможет анализировать компьютерные томограммы и МРТ. Функционирует также другая отечественная разработка Botkin.AI. Помимо прочего, она может анализировать данные диагнозов, давать консультации докторам, отслеживать течение лечебных процедур. Сегодня Botkin.AI в основном применяется в области онкологии, но запланировано его использование и по другим направлениям.

Искусственный интеллект в состоянии помочь не только докторам, но и их пациентам. Набирает обороты направление телемедицины и её различных приложений. Применяются разные методы работы, такие как сбор информации с закреплённых на пациенте датчиков (например, фитнес-браслеты). Есть системы опроса, которые на основании полученных от пациента ответов, выдают вероятный диагноз, рекомендации по лечению или отсылают эти данные лечащему врачу. Приложение может работать в режиме распознавания речи или текстового общения.

Наиболее популярные интеллектуальные приложения этого типа – Ada и Your.MD (возможно найти их в Google Play и App Store).

Сельское хозяйство и промышленность.

В сельском хозяйстве искусственный интеллект применяется для слежения за развитием посадок, влажностью грунта и воздуха, присутствием в почве нужных удобрений и общего ухода за растениями. К примеру, машины обучились обнаруживать сорняки и очень осторожно удалять их (путём выдёргивания без повреждения остальных посадок или обработки ядохимикатами). Интеллектуальные машины в состоянии идентифицировать болезни растения или вредителей по изображениям, и кроме того целенаправленно доставить в нужную точку нужные химикаты. Это существенно экономит пестициды и гербициды.

Искусственный интеллект в области промышленного производства – это повсеместная автоматизация производства, вплоть до полного исключения людей из этого процесса. Например, компания LG запланировала к 2023 году запустить предприятие, которое будет полностью находиться под управлением искусственного интеллекта, который будет контролировать процесс от покупки необходимых материалов до контроля качества товара и его отправки по назначению. Кроме того, искусственный интеллект будет держать под контролем выработку (износ) производственных механизмов и другие параметры вплоть до контроля выполнения заданного плана.

Сфера дорожного движения.

В первую очередь, развитые страны стремятся использовать искусственный интеллект и его большие возможности для решения проблемы городских пробок. В нашей стране, например, искусственный интеллект уже регулирует передвижение транспорта в больших городах и основных общероссийских магистралях. Интеллектуальная система выполняет анализ информации от светофоров, получает данные об интенсивности транспортного потока, погоде и других событиях, которые влияют на общую скорость перемещения. Все эти данные позволяют искусственному интеллекту переключать светофоры в оптимальном для движения транспорта режиме.

Так и не нашли ответ
на свой вопрос?

Просто напиши с чем тебе
нужна помощь

Сферы применения Искусственного интеллекта

Вы узнаете:

• Каковы возможности искусственного интеллекта;
• В каких сферах используется искусственный интеллект;
• Каковы перспективы развития искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект

Ключевые понятия

Адаптивное обучение – adaptive learning

Игровой искусственный интеллект – game artificial intelligence

Искусственный интеллект все прочнее становиться частью нашей жизни. Технологический прогресс создал новые возможности во всех сферах жизнедеятельности.

Применение искусственного интеллекта в разных сферах набирает обороты с большой скоростью. Промышленность, образование, медицина, игровая индустрия, обеспечение безопасности – это лишь малая часть сфер, в которых эффективно используется искусственный интеллект.

Рассмотрим некоторые сферы применения искусственного интеллекта.

В образовании

Несмотря на то, что система образования одна из консервативных сфер жизнедеятельности человека, искусственный интеллект становится одним из важных атрибутов современного образования. Искусственный интеллект не заменит учителя, Наоборот, наставники на базе искусственного интеллекта помогут улучшить преподавание, указывая учителям на их упущения в занятиях с учащимися. При эффективном использовании ИИ может стать ценным инструментом для любого педагога, помогающим, путем анализа стиля обучения, стратегии и общего прогресса ученика, найти наиболее оптимальные стратегии обучения для повышения уровня учащегося

ИИ использует показатели того, что он считает эффективными методами преподавания, и помогает преподавателям наилучшим образом вести обучение, представлять информацию или давать задания.

Давайте познакомимся с теми направлениями, в которых искусственный интеллект уже успешно внедряется (рис. 1.2.1.).

Адаптивное обучение

Адаптивное обучение, пожалуй, одно из наиболее перспективных направлений применения искусственного интеллекта в образовании.

Уровень знаний у приступающих к изучению какой-либо дисциплины разный, и способности разные. Кроме этого разный жизненный опыт и разная мотивация. Поэтому кому-то из обучающихся программа всегда кажется слишком легкой, кому-то невыносимо трудной. Кому-то удобно воспринимать материал в одной форме, кому-то в другой. В результате, преподаватель всё время оказывается перед нерешаемой задачей: как обеспечить приемлемую успеваемость «слабых» учеников и не отбить желание учиться легким материалом у сильных?

Решить эту проблему должно применение адаптивных технологий. Предполагается, что искусственный интеллект будет отслеживать успеваемость каждого отдельного обучающегося и либо подстраивать представление учебного материала под его способности, либо информировать преподавателя о том, что хуже усвоено, а какой материал лучше.

Эксперименты по внедрению подобных программ в ранее консервативный процесс обучения ведутся многими передовыми технологическими компаниями. Однако у нас пока доминирует взгляд на высокотехнологическое образование как на просто дистанционное, сохраняющее парадигму онлайн курса.

Одна из немногих платформ, позволяющих создателям онлайн курсов использовать возможности адаптивных технологий с применением искусственного интеллекта – это Stepik. Но и на этой платформе подобных курсов пока создано меньше десяти.

Автоматический подсчет баллов

Автоматическая оценка письменных работ, например, эссе – это чрезвычайно сложная задача, с которой сталкиваются многие учителя.

Чтобы справиться с этой проблемой, новаторы работают с индустрией искусственного интеллекта, и решение относительно близко.

Проект быстро разрастается с 2012 года, когда Фонд Hewlett спонсировал конкуренцию между системами оценки эссе.

Тем не менее, существует сильная оппозиция к использованию технологий при выставлении оценок. Математик Г.Перельман решил разоблачить истинный характер алгоритмов оценки и успешно сумел указать на слабые места существующих систем.

Промежуточное интервальное обучение

Повторение старых уроков тогда, когда вы собираетесь их забыть, – это эффективное образовательное и технологическое решение.

Польский изобретатель Петр Возняк придумал учебное приложение, основанное на эффекте интервала. Это приложение отслеживает то, что вы изучаете, и когда вы его изучаете. Включая искусственный интеллект, приложение может узнать, когда вы, скорее всего, забыли информацию и рекомендовать вам повторить ее. Требуется всего несколько повторений, чтобы убедиться, что информация теперь сохранится в памяти долгие годы.

Прокторинг

Дистанционное обучение, локомотив современного высокотехнологического образования, подразумевает дистанционный экзамен. Как же провести его так, чтобы быть уверенным, что обучающийся не списывал? На помощь приходят системы прокторинга – слежки за студентом во время написания контрольных работ и сдачи экзаменов. В прошлом, под прокторингом подразумевалось, что на протяжении всего экзамена за сдающим наблюдают через веб-камеру.
​Сегодня ситуация поменялась. На помощь человеку пришел искусственный интеллект. Он способен отслеживать поведение одновременно множества сдающих:

нет ли «лишних» людей в кадре, нет ли «лишних» голосов в помещении, как часто сдающий отводит взгляд от монитора, не пытается ли сменить вкладку в браузере. Все эти действия фиксируются как нарушения. В особых случаях, система дает сигнал человеку-проктору обратить внимание на того или иного сдающего. Только тогда за ним начнут следить через веб-камеру.

Мы находимся в самом начале пути по внедрению новых технологий в сфере образования и возможно вскоре искусственный интеллект в этой сфере будет также обычен как привычное занятие с учителем.

В игровой индустрии

Рост технологических возможностей и интереса к игровой индустрии делает область интерактивных развлечений самой быстро развивающейся областью информационных технологий в мире.

На данный момент компьютерные игры – не просто фрагменты кода, а удачно аккумулированные методы выразительности и передачи информации, совокупность визуальной составляющей, которая представлена довольно развитыми технологиями компьютерной графики и визуализации анимационных эффектов, музыкального сопровождения и применения средств искусственного интеллекта. Игровой искусственный интеллект стал одним из основных средств выразительности в компьютерных играх и зачастую определяет уровень качества конечного продукта разработчиков.

Как отмечает Алекс Шампандар в своей книге «Искусственный интеллект в компьютерных играх: как обучить виртуальные персонажи реагировать на внешние воздействия»: «Средства искусственного интеллекта стали неотъемлемой частью любой компьютерной игры».

Игровой искусственный интеллект несколько отличается от привычного академического понимания искусственного интеллекта. Его основной целью и по сей день остается создать видимость интеллектуальности внутриигровых персонажей, естественности их поведения, реакций и адекватности их намерений. ИИИ довольно часто использует некоторые отрасли знаний искусственного интеллекта как науки в целом, включая разнообразные алгоритмы поиска оптимального маршрута, алгоритмы управления и принятия решений, однако игровая

индустрия также может похвастать и довольно сложными взаимосвязанными интеллектуальными системами, которые и выделяют ИИИ в совершенно самостоятельную область знаний. ИИИ часто описывают с помощью программных методик и другого технического инструментария, используемых разработчиками при написании компьютерной игры с целью создания так называемых интеллектуальных игровых систем, предназначенных, в первую очередь, для того, чтобы предоставить игроку интересный игровой процесс, ощущения и впечатления от игры.

На практике назначение интеллектуальной системы сводится к управлению поведенческими особенностями внутриигровых персонажей.

Вопрос

Приведите примеры необычного поведения ИИИ в компьютерных играх.

Говоря о ИИИ, можно с высокой степенью объективности отметить следующие базовые принципы, которые помогают игровым системам казаться более интеллектуальными и естественными по отношению к игроку (рис. 1.2.2).

Необходимость в таком разделении следующая:

1. игра должна реагировать не только на действия игрока, но и на изменения в виртуальном мире, за что отвечает периферийный ИИ;

2. в зависимости от действий игрока или обстоятельств и состояния виртуального мира персонажи должны принимать определенные решения, за что отвечает центральный ИИ;

3. все эти изменения должны иметь свое место на экране в виде визуальной анимации, озвучивания и т.п.;

4. при необходимости многие из этих аспектов могут быть жестко определены («заскриптованы») заранее разработчиком.

Таким образом, ИИИ должен обязательно выполнять три основные задачи:

• определять перемещение персонажей;

• управлять принятием собственных решений персонажей;

• отвечать за поведенческие особенности персонажей.

Необходимо отметить, что игры имеют неограниченный потенциал и всегда будут удивлять нас своими новыми достижениями, поэтому возможности применения искусственного интеллекта в игровой индустрии практически безграничны.