Интересно, что в 1989 году другая шахматная программа, Deep Thought, победила в Международном Гранд Ларсен Гранд Ларсен. После этой дуэли между машиной и человеком Гарри Каспаров сказал:.
Технологии искусственного интеллекта: что умеют, где используются
Технология искусственного интеллекта — это окно, через которое мы можем увидеть будущее. Мы мечтали о покорении звезд и Вселенной. Но более близкий к реальности и прекрасный сценарий — это использование технологии искусственного интеллекта практически во всех областях человеческой деятельности.
Хорошо это или плохо — вопрос философский. Он уже существует и быстро развивается. Сейчас еще есть возможность вскочить на поезд прибыли и оседлать волну. Из нашего материала вы узнаете, что такое искусственный интеллект, где он применяется и где можно узнать о профессиях, связанных с этими технологиями.
Возможности искусственного интеллекта
Не секрет, что в современном мире многие задачи выполняют автоматизированные машины. Ученые не останавливаются и продолжают работать в этом направлении, чтобы улучшить нашу жизнь. Все больше и больше людей, не имеющих прямого отношения к науке, прислушиваются к искусственному интеллекту и нейронным сетям.
Это связано с тем, что технология машинного обучения начала занимать серьезное место в повседневной жизни. Необходимо понять терминологию, процессы новых технологий и способы, с помощью которых мы можем построить будущее в нашем взаимодействии с ними.
Конечно, потенциал новых технологий искусственного интеллекта несколько ограничен. Как и люди, искусственный интеллект склонен совершать ошибки, но последние достижения в области технологий вывели его на гораздо более высокий уровень.
Сила искусственного интеллекта
Искусственный интеллект помогает специалистам работать над задачами, которые не так просты, как понимание, осмысление и учет множества переменных. Если все условия созданы, машине легче понять алгоритм.
Основной целью разработки искусственного интеллекта является упрощение задач, основанных на многих переменных, и включение в них решений, которые трудно понять, сложны и очень трудно алгоритмизировать вручную.
Ученые и исследователи имеют прекрасные планы в области машинного обучения. Есть большое желание постоянно нуждаться в объяснении конкретных алгоритмов.
Получите его бесплатно (PDF 2,5 МБ)
Гарантированная прибыльная работа за 1-2 дня
Гарантированная прибыльная работа за 1-2 дня
Подход активной разработки имеет «черный ящик», где людям не нужно тратить много времени на программирование алгоритмов. Как только код создан, машина сама понимает сложный код. Компетентные «обучающие» данные о системе помогают «планировать» машину, выполняя задачи разработчика.
Сферы использования технологий искусственного интеллекта
IBM Watson (суперкомпьютер с искусственным интеллектом) приобрел популярность в 2011 году благодаря победе в игре Jeopardy. Алгоритмы машинного обучения, используемые IBM Watson, очень популярны, но были несколько изменены и в новых формах используются в качестве стандартных в различных коммерческих программах.
Искусственный интеллект влияет практически на все сферы жизни.
- ИИ в медицине и здравоохранении – речь идет об аппаратах УЗИ, о рентгене и о прочем медицинском оборудовании. Благодаря точной работе ИИ у пациента находят проблемы со здоровьем, а обнаружив таковые – могут подобрать оптимальное лечение. Сюда же можно отнести приложения, помогающие вести ЗОЖ: следить за пульсом, давлением, температурой, даже определять уровень кислорода в крови.
- ИИ в онлайн-магазинах – речь идет о той самой рекламе, которая постоянно возвращает нас к тем товарам, характеристики которых мы недавно изучали. На поисковиках предлагаются вещи, к которым проявили интерес пользователи. Машиной изучаются покупательские пристрастия человека, а потом предлагаются релевантные (по их мнению) товары.
- ИИ в политике – речь идет о работе в области сбора и анализа собранных данных. Вспомним, что Барак Обама стал второй раз президентом, поскольку его специалисты использовали ИИ при расчете наилучшего дня, штата и аудитории для публичного выступления Обамы. По оценкам, это обеспечило преимущество в 10-12 процентов.
- ИИ в промышленности – речь идет о возможностях ИИ собирать и анализировать данные с разных участков производства и, тем самым, грамотно распределять нагрузку на оборудование.
- ИИ в образовании и игровой индустрии – речь идет о создании игр, а также об активном продвижении ИИ в образовательных программах развитых стран.
В простой трехслойной модели первым слоем является входной слой, за ним следует скрытый слой, а затем выходной матрас. Каждый уровень содержит по крайней мере один нейрон.
Выберите ошибочное утверждение из списка предложенных:
Искусственный интеллект — это набор технологических решений, которые имитируют практически безграничный интеллект, подражающий когнитивным функциям человека и способный быстро решить все наши проблемы. Искусственный интеллект наследует убеждения и стереотипы своих создателей
Вариант CULOTTET: почти бесконечный интеллект может быстро решить все наши проблемы
Расставьте следующие понятия об областях знаний ИИ в хронологической последовательности возникновения терминов
- Машинное обучение, глубокое обучение, искусственный интеллект
- Глубокое обучение, машинное обучение, искусственный интеллект
- Искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение
Кулотовский вариант: 2. Глубокое обучение, машинное обучение, искусственный интеллект
● Искусственный интеллект используется в основном в сельском хозяйстве, медицине, экономике, промышленности, робототехнике и других областях.
● Тюрьмы Нью-Йорка и других штатов страны используют технологию распознавания для сбора баз данных с «голосовыми отпечатками пальцев» заключенных.
Только первое утверждение истинно, если оба утверждения истинны Второе утверждение истинно, а два утверждения ложны
Вариант CULOTTET: оба утверждения ИСТИННЫ
В 1969 году ученые из Стэнфордского университета создали Шеки, искусственно интеллектуального робота, который мог самостоятельно передвигаться, распознавать некоторые данные и решать простые задачи.
5 технологий искусственного интеллекта, которые изменят бизнес в ближайшем будущем
Технология искусственного интеллекта постепенно достигает плато производительности. Первым появился сервис распознавания речи, используемый в качестве основы для чат-ботов. Технологии автоматизированного машинного обучения и бизнес-приложения с механизмами интеграции также представляют интерес для пользователей. Растет спрос на платформы искусственного интеллекта, предлагаемые как услуга, и связанные с ними облачные сервисы. Однако некоторые приложения, например, самоуправляемые автомобили, не будут реализованы на десятилетие вперед.
Недавнее исследование Gartner, посвященное развитию искусственного интеллекта, показывает целый ряд применений искусственного интеллекта в бизнесе. И это имеет смысл, поскольку ее исследование показывает, что процент организмов, применяющих искусственный интеллект в 2019 году, увеличился с 4% до 14% по сравнению с прошлым годом. И несмотря на относительную молодость всего рынка TN, аналитики Gartner одновременно поместили две технологии в раздел «плато продуктивности» — «распознавание речи» и «ускорители на базе TNS» (последние гораздо больше подходят для создания «процессоров общего назначения»).
Другие приложения искусственного интеллекта, которые будут достигнуты в ближайшее время, включают инструменты разговорного искусственного интеллекта, чему способствует успех виртуальных помощников, таких как Amazon Alexa и Google Assistant. Есть интерес к новым технологиям, таким как дополненный интеллект, конец TN. Это становится все более популярным, наряду с самими вычислительными конечностями, автоматизированной маркировкой данных и «объясняющими» TN (системы искусственного интеллекта, которые могут объяснять решения). Однако самоуправляемые автомобили, которые, по мнению многих, появятся на дорогах более чем через десять лет, врежутся в плато производительности, по мнению Gartner.
«Голубые фишки» ИИ
В целом, на «кривой рекламных кампаний» искусственного интеллекта есть несколько новых технологий, и значительная часть из них отмечена синими кружками, что указывает на то, что Gartner ожидает скорого достижения плато производительности. И многие все еще не теряют надежды, прогнозируя «от двух до пяти лет до внедрения».
Однако, как одновременно отмечают аналитики, не все новые технологии имеют четкое применение и возможности принести пользу бизнесу. И мы должны стараться быть реалистами в прогнозировании и анализе перспектив.
В любом случае, компаниям, желающим идти в ногу со временем, аналитики рекомендуют хотя бы сделать финансово-экономические предположения о применении искусственного интеллекта. Те, кто уже подал первоначальные заявки, также должны рассмотреть возможность расширения своих проектов.
Кривая Gartner для искусственного интеллекта
Технологии искусственного интеллекта, на которые стоит обратить особое внимание
Аналитики Gartner определили пять технологий искусственного интеллекта, которые могут радикально изменить бизнес-процессы в ближайшем будущем, и советуют ИТ-директорам внимательно следить за их развитием.
Повышение уровня интеллекта
Аналитики относят улучшенный интеллект к средствам автоматизации, которые помогают повысить производительность труда человека. Они берут на себя инициативу и помогают создать «партнерство» между людьми и искусственным интеллектом.
Использование искусственного интеллекта в этой функции уменьшает количество рутинных задач и, соответственно, количество ошибок при выполнении. Участие человека снижает риски, связанные с автоматизированным принятием решений. Это связано с тем, что люди могут решать вопросы, на которые искусственный интеллект еще не обучен отвечать.
Чатботы, «лицо» искусственного интеллекта, с которым мы сталкиваемся практически ежедневно, также меняют процессы, связанные с взаимодействием с клиентами. Например, компания Kia каждую неделю помогает 115 000 автовладельцев решить их проблемы. Тем временем в немецкой сети Lidl робот по имени Марго консультирует покупателей по вину и закускам.
Чатбот может отвечать на стандартные вопросы с помощью текста или голоса, следуя заранее разработанным сценариям, основанным на опыте живых операторов. Их можно использовать для решения кадровых задач и справочных служб, помогая сотрудникам адаптироваться к новой работе. Однако самое главное, что эти решения в области искусственного интеллекта изменили процесс обслуживания клиентов. Если раньше пользователям обычно приходилось изучать интерфейс для взаимодействия с системой, то чат-боты «учатся», «угадывая» намерения пользователя и предлагая ему выполнить дальнейшие действия.
Машинное обучение
Машинное обучение используется для решения целого ряда проблем, включая персонализацию обслуживания клиентов, динамическое выставление счетов, диагностику заболеваний и предотвращение отмывания денег. Машинное обучение работает с использованием математических моделей для поиска закономерностей в данных. Машинное обучение находит все большее применение, чему способствует быстрый рост объема данных в организациях и активное развитие вычислительной инфраструктуры.
Машинное обучение может помочь оптимизировать процессы и найти новые решения бизнес-задач в самых разных отраслях. Например, в American Express алгоритмы машинного обучения и аналитика выявляют попытки мошенничества практически в режиме реального времени, что позволяет компании экономить миллионы евро, предотвращая убытки. В компании Volvo аналитическая система также прогнозирует возможные поломки и необходимость технического обслуживания различных компонентов автомобиля, что помогает повысить безопасность.
Системы управления искусственным интеллектом
Эксперты считают, что создание системы управления TN для компаний нельзя игнорировать. Interalia необходимо понимать и контролировать потенциальные риски, связанные с регулированием и возможностью нанесения ущерба репутации. Gartner говорит, что управление искусственным интеллектом основано на политике, специально разработанной для предотвращения системных ошибок («предвзятости») в искусственном интеллекте, дискриминации пользователей или групп пользователей на основе определенных характеристик, а также других негативных последствий использования искусственного интеллекта. Политика объясняет, что она основана на.
В 1997 году была создана знаменитая шахматная программа. Компьютер Deep Blue победил чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. В том же году Япония начала разработку компьютерной программы шестого поколения, основанной на нейронных сетях.
Сфера использования ИИ
Искусственный интеллект постепенно входит во все сферы человеческой деятельности и делает обычное программное обеспечение интеллектуальным.
- 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 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 видите, потенциал искусственного интеллекта на данном этапе развития не безграничен. Перечислим основные трудности.
- Обучение машин возможно только на основе массива данных. Это означает, что любые неточности в информации сильно сказываются на конечном результате.
- 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.
- Интеллектуальные машины не являются автономными. Для обеспечения их «жизнедеятельности» необходима целая команда специалистов, а также большие ресурсы.
