Вице-премьер Дмитрий Чернышенко на конференции AI Journey, посвященной развитию искусственного интеллекта (ИИ), обозначил приоритеты правительства в этой сфере. Бурное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) и их применение в самых различных областях — главный технологический тренд уходящего года. В статье узнаете, какие возможности сегодня появились благодаря ИИ в сфере EdTech, как искусственный интеллект может помочь преподавателям и учащимся повысить эффективность и результативность учебного процесса в 2024 году. Во-вторых, технология искусственного интеллекта пока еще далеко не настолько совершенна, чтобы прийти на замену человеческому мышлению с его вариативностью.
«Сократят 300 млн человек по всему миру»: людей каких профессий совсем скоро могут заменить роботы
Вице-премьер Дмитрий Чернышенко на конференции AI Journey, посвященной развитию искусственного интеллекта (ИИ), обозначил приоритеты правительства в этой сфере. «Капсулы здоровья»: как искусственный интеллект изменит будущее медицины 18 апр. Среди тех, кто интересуется технологиями искусственного интеллекта и готов платить за них, 44,4% регулярно используют нейросети для решения задач. В каких отраслях, тесно связанных с искусственным интеллектом, Россия не только конкурирует, но и опережает Европу и США, в подробном обзоре от ФедералПресс. Актуальность работы: изучение и применение Искусственного интеллекта является важной частью стратегии развития цифровой экономики национального проекта «Искусственный интеллект» Российской Федерации. Оно оценивает состояние рынка искусственного интеллекта в России и мире, потенциальный экономический эффект от внедрения технологии и выделяет ключевые тренды и области применения ИИ.
Цифровые технологии и наработки в области искусственного интеллекта обсудили в Москве
ООO «Техкомпания Онор». Место нахождения: 121614, г. Москва, ул. Крылатская, д. Телефон: 495 234-06-86. ОГРН 1197746650595. ИНН 9731055266. ООO «Техкомпания Онор», honor.
ИИ-алгоритмические технологии способны обрабатывать огромные массивы данных, выявлять закономерности и осуществлять прогностические функции. Система анализирует характеристики покупателей и товаров и на основании данного анализа автоматически составляет качественные рекомендации [18] Sergeev, 2020.
Другой пример применения искусственного интеллекта в бизнесе — это Expedia, крупнейшая в мире онлайн-платформа по планированию путешествий. В рамках этой платформы осуществляется целый ряд процедур от бронирования отелей до аренды транспорта. Компанией довольно эффективно используется сеть машинного обучения для персонализации процесса планирования поездки каждого клиента. В отличие от традиционных типов прогнозирования, предиктивная аналитика легко адаптируется к изменениям поведения, используя массивы вновь поступающих данных. В результате применения возможностей анализа неструктурированных данных с помощью ИИ-сервисов в процессе распространения мобильного контента, в частности сообщений в мессенджерах, электронных писем, фото и видео, осуществляется структурирование сгенерированных данных и сведений в целях получения возможностей их дальнейшей обработки. Указанный принцип заложен в основе работы сервиса Siri, который с помощью алгоритмов программы позволяет обрабатывать и структурировать человеческую речь, обеспечивая тем самым ее подготовку к проведению дальнейшего анализа. В системах анализа неструктурированных данных заложен огромный потенциал для производственных и ресурсодобывающих предприятий, которые накапливают массивы смешанной информации в течение долгого периода времени. Такой анализ способен облегчить работу инженеров, в том числе сэкономить время на сортировку и организацию данных перед тем, как оценить их и выявить важные взаимосвязи. Кроме того, искусственный интеллект — это возможность делегировать роботам утомительные и трудоемкие для человека задачи.
Например, роботизированный онлайн-ритейлер Ocado разработал систему компьютерного зрения и сеть роботов в целях замены процесса сканирования баркодов на своих торговых складах. Это позволяет ускорить поиск и выдачу нужных товаров [21] Alizada, Muradli, 2020. Внедрение искусственного интеллекта в различные бизнес-сферы начинается, как было показано выше, со сбора и обработки необходимых данных, трансформирования и систематизации их в нужный структурированный вид. Следующим шагом является разработка ИИ-алгоритмов, которые будут способны к самообучению. Здесь необходимы квалифицированные ИТ-специалисты, которые смогут научить систему искусственного интеллекта всем необходимым для компании или бизнеса действиям. Сегодня на рынке создано достаточно большое количество готовых ИИ-решений, которые помогут настроить алгоритмы искусственного интеллекта быстрее и качественнее. После получения необходимой информации от системы искусственного интеллекта осуществляется перестройка всех технологических и бизнес-процессов, на которые оказывают влияние алгоритмы ИИ. На этом этапе, бесспорно, требуется участие не только машин, но и человека. Однако в дальнейшем ИИ с помощью нейронных сетей способен оптимизировать свою работу самостоятельно.
Применение цифровых продуктов и моделей искусственного интеллекта в компаниях по нефтепереработке В качестве примера применения возможностей искусственного интеллекта в различных сферах бизнеса в данном исследовании представлены результаты работы IT-компании DD, функционирующей в г. Екатеринбурге Свердловская область. Указанная компания занимается созданием моделей оптимизации процессов принятия ИИ-решений с 2018 г. В основе цифровых систем, разрабатываемых и внедряемых в проектах нефтепереработки, лежит цифровая платформа dataCORE. Этот объект интеллектуальной собственности создан непосредственно IT-специалистами компании [10]. Рассматриваемый цифровой продукт dataCORE представляет собой систему базовых IT-моделей, посредством которых возможно описание кинетических, физико-химических и термодинамических процессов, происходящих в производственных установках нефтеперерабатывающего цикла. Следует отметить, что сегодня dataCORE содержит в себе как отдельно функционирующие IT-элементы, так и готовые модули установки. При этом заказчик в качестве итогового цифрового продукта получает IT-решение, представляющее собой цифровую систему, которая решает конкретную проблему, но не набор кодов. К основным свойствам и характеристикам указанной цифровой системы следует отнести следующие: 1 запрограммированный и ограниченный функционал; 2 решение конкретной актуальной проблемы; 3 возможность модификации системы в зависимости от изменения входных параметров и факторов.
Базовый вариант системы dataCORE позволяет решать наиболее распространенные на сегодняшний день проблемы.
А вот виртуальное пространство, несмотря на увеличение нагрузки, благодаря ИИ станет безопаснее. Более глубокое внедрение технологий в интернет позволит повысить эффективность борьбы с пиратами, хакерами, автоматически осуществлять регулировку доступа к мультимедийным ресурсам, качественнее искать и подавать информацию. Развлечения Еще одним шагом в борьбе с растущим недовольством населения будет развитие индустрии видеоигр. В данной сфере ИИ и без того развивается сумасшедшими темпами, но теперь на него косвенно будет возложена социальная функция. Молодые люди, которые не смогут найти работу или получить образование, будут вымещать своё недовольство перед экранами мониторов, телевизоров, мобильных устройств. То, что вчера было нарушением социального поведения, к 2030-му станет нормой. Развитие будет поддержано на самом высшем уровне, киберспорт заменит спорт физический, а системы онлайн-услуг и дешевые электронные устройства ещё больше отвлекут внимание людей от растущего кризиса.
Социальная сфера С другой стороны, большее количество людей получит доступ к образовательным и информационным ресурсам, зависимость от местоположения и социального статуса будет снижена, что предоставит возможность большему количеству людей повысить свое благосостояние. Системы моделирования и прогнозирования выйдут на новый уровень; стихийные бедствия можно будет предвидеть еще раньше, социальную помощь оказывать адресно, городская инфраструктура будет развиваться эффективнее, статистические данные будут основываться на принципиально большей выборке. В 2030 для них всё ещё серьёзными проблемами будут преодоление физических препятствий вроде лестниц, бордюров и ям, взаимодействие с окружающим миром.
Таким образом снижается количество мошеннических операций и «ложных тревог». Искусственный интеллект в кредитных сервисах упрощает анализ истории заемщиков, ускоряет принятие решений по выдаче ссуд и снижает количество просроченных или невозвращенных платежей. Искусственный интеллект в бизнесе и торговле Искусственные нейронные сети активно используются в ритейле и бизнесе. Наиболее широкое применение ИИ нашла компания Walmart, владеющая крупной торговой сетью. С помощью нейросетей удалось автоматизировать систему оплаты, упростить учет товаров и обеспечить оперативную доставку дронами. С 2017 года в магазинах сети стали работать роботы Bossa Nova. Они три раза в день инспектируют все отделения супермаркетов, проверяя полки магазинов на наличие всего ассортимента, неправильных ценников или скупленных продуктов.
Сбор и анализ информации происходит благодаря специально разработанному программному обеспечению с элементами искусственного интеллекта. Данные передаются в отдел логистики. Особенность роботов состоит в том, что они не только оснащены датчиками для сканирования товаров, но также обладают специальной системой безопасности. Она отвечает за распознавание находящихся рядом объектов. Это исключает столкновение Bossa Nova с тележками, людьми, полками и товарными группами. В магазинах электроники сети Lowes в качестве дополнительных консультантов выступают роботы LoweBot. Они перемещаются по торговым залам, помогая клиентам находить нужные товары. Роботы задают покупателям простые вопросы, чтобы понять, какая техника им подойдет. В дальнейшем ИИ запоминает покупательскую активность и точнее понимает, какие товары следует предлагать в первую очередь. Также LoweBot рассказывают о действующих скидках.
Дополнительно роботы мониторят ассортимент продукции, чтобы сотрудники магазина своевременно производили выкладку недостающих товаров. Искусственный интеллект в медицине Искусственный интеллект распознает патологии на рентгеновских снимках, маммографии, МРТ, КТ. С помощью ИИ врачи выявляют заболевания легких, болезнь Альцгеймера. На изучение результатов исследования искусственному интеллекту требуются несколько секунды, а врачу — гораздо больше, например, 20-30 минут. Самый известный компьютерный диагност — IBM Watson. В его память загружены миллионы медицинских документов и истории болезней. Примечательно, что IBM Watson ставит диагнозы точнее врачей. Но непосредственный лечащий специалист лишь руководствуется советами ИИ, самостоятельно принимая решение о диагнозе и методах лечения. Другой пример отечественного ИИ — Botkin. AI, созданный для помощи онкологам.
Система проводит многосторонний анализ результатов обследований, дает подсказки и советы врачам. Используется искусственный интеллект и для ускорения восстановления спортсменов. На основе комплекса факторов ИИ подбирает наиболее эффективный комплекс лечения. Медицина активно развивается не только с помощью ИИ, но и с помощью метавселенных. Например, в начале 2022 года министр здравоохранения ОАЭ представил первый центр обслуживания клиентов в метавселенной. Metaverse-агентство Maff помогает брендам осваивать метавселенные : разработать концепцию и объект, провести мероприятие, арендовать землю, привлечь аудиторию на локацию компании и многое другое. Искусственный интеллект в обороне и военном деле Внедряют ИИ и в военно-промышленную сферу. В 2018 году стало известно, что в армии США ведутся разработки системы, которая сможет распознавать лица людей в темноте и сквозь стены, посредством тепловизора. Главным ее назначением станет выявление главарей банд в локациях, где проходят военные действия. Он предназначен для управления беспилотными истребителями и участия в военно-воздушных действиях.
Тестирование ALPHA на симуляторах привело к тому, что компьютер победил двух людей-противников, управляя одновременно четырьмя истребителями. Искусственный интеллект в системах безопасности ИИ используется в системах безопасности в первую очередь для распознавания лиц и идентификации личности.
Дмитрий Чернышенко обозначил основные тренды развития искусственного интеллекта
Статьи и новости | Искусственный интеллект становится неотъемлемой частью повседневной продуктивности для потребителей — 48,1% важно наличие ИИ-функций в смартфоне. |
Сферы применения систем искусственного интеллекта | Человечество потеряло монополию на интеллект — мысль, в которой многие могут усомниться. |
Технологии искусственного интеллекта. Обзор TAdviser | на помощь психологам придут инструменты, связанные с методами искусственного интеллекта, – машинное обучение, искусственные нейронные сети, когнитивные архитектуры, большие языковые модели. |
Как искусственный интеллект повлияет на нашу жизнь в будущем - Investlab | Актуальность данной статьи состоит в том, что в современном мире искусственный интеллект (ИИ) имеет довольно серьезную роль в выполнении множества процессов. |
Значимость искусственного интеллекта и нейронных сетей в современном мире | Неужели искусственный интеллект оказался таким же бестолковым хайпом, как NFT? |
2. DeepMind AlphaCode
- Искусственный интеллект: ближайшее будущее
- Все свое, родное
- 20% крупных российских компаний уже используют генеративный искусственный интеллект
- Дмитрий Чернышенко обозначил основные тренды развития искусственного интеллекта
- Как искусственный интеллект изменит мир к 2030 году
Вы находитесь здесь: итоги 2023 года в сфере ИИ
Топ-10 ИИ (AI) 2023 года: революция в технологии | Искусственным интеллектом пользуются уже свыше 90% российских компаний. |
Около 16% екатеринбуржцев не представляют свою жизнь без искусственного интеллекта | К 2024 г. искусственный интеллект сократил время медицинских скрининговых исследований на 60% и в 50 раз ускорил реакцию медицинской сестры на тревожные события. |
Искусственный интеллект, большие данные могут помочь здоровью планеты, говорит эксперт
Так скорость и стоимость создания онлайн-курса или целой программы снижается в десятки раз, а качество обучения только растет. ИИ может забрать на себя и другие процессы, которые происходят вне курса — создание маркетингового плана и креативов для продажи курса, подсчет рынка онлайн-образования и анализ результативности обучения. Преимущества генеративных сетей перед учителями Персонализация В мире нет двух одинаковых учеников, все мы разные. И ни один, даже самый хороший учитель, не может уделять каждому ученику то внимание, которое ему нужно. А Gen AI может. Он проанализиурет стиль обучения каждого студента и подстроит под него материалы и задания. Представьте себе мир, где отстающие и бегущие вперед ученики получают разные материалы и задания.
Такой мир уже близко. Сценарии для каждого Представьте, что вы учите итальянский язык. Вместо стандартных упражнений ИИ может создать реальную ситуацию, в которой вам нужно применить знания. Если вы учите язык для работы в фарме, то ИИ подстроит обучение под нужную вам сферу. Вы больше не зависите от общей программы и запросов других учащихся. Обновление учебных материалов Сколько времени уходит у людей, чтобы создать новый учебник?
Gen AI может автоматически интегрировать последние исследования и данные в учебные программы. Все, что увидит человек, всегда будет актуальным. Языковая доступность С Gen AI можно создать высококачественные учебные материалы на любом языке мира. Если раньше одни страны имели больше наработок в образовании, чем другие, то сейчас этот разрыв будет сокращаться: ИИ может мгновенно перевести любые знания на любой язык. Непрерывность Можно забыть о том, что учеба идет строго по расписанию, а задать вопрос преподавателю вы можете, только когда он на связи. ИИ на связи всегда.
Он ответит на любой вопрос в любое время суток, объяснит, распишет по шагам и даст рекомендации по дальнейшему обучению. Получается, человек совсем не нужен? Бизнес-школы Гарварда и Пенна выпустили исследование ИИ в бизнес-процессах на примере ежедневной работы консультантов BCG входит в тройку мировых топовых консалтинговых компаний. Если совсем просто, то исследователи сравнивали продуктивность сотрудников с GPT и без него.
Формулировка подразумевает, что руководство OpenAI в ходе обсуждения должно определять, какую часть ПО сделать открытой, а какую нет.
Илону Маску, по мнению стороны ответчика, также не удастся доказать, что OpenAI не имеет права лицензировать свою технологию сторонним компаниям а именно Microsoft , а также предоставлять им наблюдательное место в совете директоров. Впрочем, промежуточный исход спора двух субъектов может стать понятен уже в середине этой недели, когда состоится судебное заседание. Данный шаг объясняется необходимостью сокращения затрат на фоне ужесточения конкуренции на рынке ИИ со стороны таких компаний, как OpenAI и Mistral. Сотрудники, которых уже коснулось сокращение, в основном занимались операционной деятельностью и были уведомлены о своих увольнениях, сообщил источник ресурсу CNBC на условиях анонимности. Его уход последовал за публикациями СМИ, ставящими под сомнение полномочия гендиректора.
В июне 2023 года Forbes сообщил, что Мостак ввёл в заблуждение общественность, в том числе инвесторов, относительно получения степени магистра в Оксфордском университете, а также о характере партнёрства с Amazon. Stability AI охарактеризовала сделку с Amazon как стратегическую, хотя она представляла собой не что иное, как стандартный договор аренды облачной инфраструктуры. Кто из них вышел из схватки победителем, не уточняется, но испытания уже назвали прорывом в средствах ведения воздушного боя. Vista X-62A. Концепция мозаичной войны предполагает слаженные пилотируемые, полуавтоматические и автоматические действия управляемых пилотами и беспилотных воздушных боевых платформ.
Пилоты должны из тактиков стать стратегами, чтобы планировать бой в целом, тогда как беспилотные платформы займутся «чудесами на виражах». Первый бой между ИИ и пилотом состоялся в 2021 году на симуляторе. Машинный интеллект превзошёл опытного лётчика, выиграв у него практически все бои. В качестве пилота боевого истребителя F-16 — в виде испытательной платформы VISTA X-62A — ИИ осуществил первые полёты в начале 2023 года, проведя в воздухе под надзором инструктора в кабине 17 часов. По словам ответственных за программу лиц, ИИ уверенно выстроил как порядок оборонительных манёвров, так и наступательных.
Благодаря этому владельцы этих устройств получат быстрый доступ к данному сервису. Источник изображения: Nothing «Благодаря новой интеграции пользователи с новейшей платформой Nothing OS и приложением ChatGPT, установленными на их смартфонах Nothing, смогут общаться с самым популярным в мире потребительским инструментом искусственного интеллекта прямо через наушники Nothing», — сообщила компания в своём официальном блоге. Представитель компании в разговоре с порталом The Verge отметил, что «интеграция ChatGPT в продукты будет проходить постепенно. С 18 апреля поддержку ИИ-бота получит смартфон Phone 2. Через несколько недель такой же поддержкой обзаведутся смартфоны Phone 1 и Phone 2a ».
В блоге компании также сообщается, в новую версию Nothing OS будут добавлены виджеты для запуска ChatGPT, а в меню управления скриншотами и всплывающем окне буфера обмена появилась функция, позволяющая напрямую вставить изображения в запрос для ChatGPT. Чем раньше это сделать, тем выше вероятность выживания пациента. Но часто источник заболевания остаётся неизвестным, а узнают о нём по появлению клеток метастаз в лимфе или других биологических жидкостях человека. Врачи научились распознавать некоторые из них, но привязка клеток метастаз к видам онкологии остаётся непростой задачей, а ИИ — это тот инструмент, который может делать это лучше. Клетка метастаз рака молочной железы.
Они взяли за основу 12 типов наиболее распространённой онкологии, которые сопровождаются выбросом раковых клеток в лёгочную жидкость и жидкость брюшной полости, включая рак лёгких, яичников, молочной железы и желудка. Некоторые другие формы рака, в том числе те, которые возникают в предстательной железе и почках, включить в исследование не удалось, поскольку они обычно не сопровождаются выбросом клеток метастаз в биологические жидкости человека. По словам учёных, каждый год из 300 тыс. Против рака нет универсального метода лечения — оно своё для каждого случая, поэтому выживаемость среди больных без диагноза самая низкая. Исследователи обучили свою ИИ-модель примерно на 30 тыс.
Больше всего в ИИ в прошедшем году инвестировала медицинская отрасль. Она останется в лидерах и в будущем, ИИ будет применяться в диагностике, для поиска лекарств и при планировании лечения. Отрасли, которые привлекли наибольшие объемы инвестиций в ИИ в 2022 г.
Каждый пятый житель Новосибирска признаётся, что ему сложно представить жизнь без таких технологий. Респондент мог указать несколько вариантов ответа. ООO «Техкомпания Онор». Место нахождения: 121614, г. Москва, ул. Крылатская, д. Телефон: 495 234-06-86. ОГРН 1197746650595.
Искусственный интеллект, большие данные могут помочь здоровью планеты, говорит эксперт
Искусственный интеллект научился обрабатывать большие массивы данных, выстраивать их последовательность, выдавать результаты, генерировать идеи и даже делать предсказания. Apple разрабатывает собственный серверный процессор для искусственного интеллекта с использованием 3-нм техпроцесса TSMC. — Учебная дисциплина об искусственном интеллекте существует давно, ещё до основания СФУ. Что нужно знать о перспективах развития искусственного интеллекта и нейросетей. К 2024 г. искусственный интеллект сократил время медицинских скрининговых исследований на 60% и в 50 раз ускорил реакцию медицинской сестры на тревожные события. Искусственный интеллект становится неотъемлемой частью повседневной продуктивности для потребителей — 48,1% важно наличие ИИ-функций в смартфоне.
Рейтинг искусственного интеллекта 2022. Его составила нейросеть
Сочетая мозговые имплантаты, искусственный интеллект и электрическую стимуляцию, группа исследователей, инженеров и хирургов разработала новую технологию «двойного нейронного шунтирования». Двенадцатиярусные стеки памяти поднимают быстродействие в задачах искусственного интеллекта на 34 % в среднем по сравнению с 8-ярусными. — Учебная дисциплина об искусственном интеллекте существует давно, ещё до основания СФУ. Технологии искусственного интеллекта (далее — ИИ), которые еще вчера казались фантастикой, все более уверенно внедряются в различные сферы общественной жизни.
Инструмент или замена человеку: чем опасно развитие искусственного интеллекта
Представим, что по этой же дороге едет, например, «Тесла». Для ИИ автомобиля ребенка с мячиком не существует, пока он не попадет в объектив камеры. А как только он пропадет, ИИ забудет о нем сразу же. Конечно, ИИ способен моментально среагировать, если ребенок окажется на проезжей части. Конечно, ПО современных машин может даже предсказать траекторию полета мяча, скорость движения объекта и ребенка.
Но это возможно лишь в том случае, если объект и ребенок находятся в поле его видимости. В остальных случаях ничего за пределами камеры для ИИ не существует. Зачем нужен искусственный интеллект Для чего нужен ИИ? Чтобы улучшить человеческую жизнь.
Упростить ее там, где это возможно. Это может касаться таких вопросов, как экономия времени ИИ быстрее просчитывает информацию , работа в опасных условиях. Рассмотрим основные цели существования ИИ и его развития. ИИ может снизить количество человеческих ошибок.
ИИ не заменит человеческую интуицию и знания, но, в отличие от людей, ИИ не утомляется или не подвергается стрессу. ИИ может трудиться на опасных работах, например на заводах, где человек может получить травму или значительный вред здоровью. ИИ можно использовать на рутинной работе, например по сортировке мусора. Сейчас одно из самых активных направлений исследования ИИ — это чат-боты.
ИИ работает быстрее человека, может быстро диагностировать неисправности, используя комбинацию классических методов искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения, чтобы находить связи, недоступные людям. ИИ развивает социальные медиа. Сегодня почти каждая социальная сеть способна встретить пользователя уточняющими вопросами об интересах, а потом научиться подбирать контент, который будет ему важен. Ранее мы рассказывали: 7 невероятных историй, когда гаджеты спасли жизнь Сферы применения искусственного интеллекта Транспорт Хотя на совершенствование ИИ в этой сфере может уйти некоторое время, однажды беспилотные автомобили будут перевозить нас с места на место.
Возможно, не только по дорогам. С помощью различных программ болезни диагностируются быстрее и точнее, поиск лекарств ускоряется и упрощается. Виртуальные помощники медсестер наблюдают за пациентами, а анализ больших данных помогает создать более персонализированный подход к пациентам. Bloomberg использует технологию Cyborg, чтобы быстро разобраться в сложных финансовых отчетах.
The Associated Press использует возможности Automated Insights на естественном языке для создания 3700 отчетов о доходах в год — почти в четыре раза больше, чем в недавнем прошлом. Обслуживание клиентов Google, Яндекс, «Сбер» и ряд других компаний работают и развивают ИИ, который поможет человеку значительно сэкономить время в некоторых бытовых вещах. Уже сейчас ИИ может звонить, как человек, чтобы назначать прием, скажем, в ближайшей парикмахерской. Спорт Искусственный интеллект прямо во время матча анализирует действия, например, футболистов.
Где они чаще всего были на поле, как долго владели мячом, какую ногу чаще использовали, какова скорость бега и ускорения.
Искусственный интеллект поможет ученым КФУ прогнозировать поведение человека в цифровой среде и в реальной жизни Тема: Новости науки Дата публикации: 24. Победителем конкурса Российского научного фонда по приоритетному направлению деятельности РНФ «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами» стал проект «Психологическая модель поведения субъекта в цифровой среде». Руководителем проекта, реализуемого представителями Института психологии и образования, Института вычислительной математики и информационных технологий и Института математики и механики им. В связи с этим появился новый для психологии феномен — "цифровая личность", — говорит профессор.
Альянс в сфере ИИ совместно с Минобрнауки разработал рейтинг качества подготовки специалистов по искусственному интеллекту, который показывает, насколько образовательные программы различных вузов отвечают запросам рынка. По словам Дмитрия Чернышенко, топ-10 российских университетов в этом рейтинге уже серьёзно конкурируют за звание лучших и готовят высококвалифицированных специалистов. Третий тренд - развитие безопасного искусственного интеллекта. Речь идет о переходе от клиентоцентричной к человекоцентричной модели, когда приоритетами для государства и бизнеса становятся интересы конкретного человека. И здесь важно понимать, что при дальнейшем развитии ИИ всё большее значение приобретают вопросы этики искусственного интеллекта. За два года к Кодексу этики искусственного интеллекта присоединилось порядка 330 организаций, в том числе 23 зарубежные и около 60 российских органов исполнительной власти. Четвертый тренд - стремление научных исследователей в различных технологических областях использовать всё более мощные большие языковые модели и генеративный ИИ. По экспертным оценкам, в ближайшие 10 лет такие технологии добавят около 7 трлн долларов к мировому ВВП. В идеале, обратил внимание Дмитрий Чернышенко, каждый специалист должен использовать ИИ как своего помощника для прокачки своих возможностей и навыков. И пятый тренд - рост экономического эффекта от использования ИИ. По экспертным оценкам, к 2030 году в мировой экономике он превысит 15 трлн долларов.
Metaverse-агентство Maff помогает брендам осваивать метавселенные : разработать концепцию и объект, провести мероприятие, арендовать землю, привлечь аудиторию на локацию компании и многое другое. Искусственный интеллект в обороне и военном деле Внедряют ИИ и в военно-промышленную сферу. В 2018 году стало известно, что в армии США ведутся разработки системы, которая сможет распознавать лица людей в темноте и сквозь стены, посредством тепловизора. Главным ее назначением станет выявление главарей банд в локациях, где проходят военные действия. Он предназначен для управления беспилотными истребителями и участия в военно-воздушных действиях. Тестирование ALPHA на симуляторах привело к тому, что компьютер победил двух людей-противников, управляя одновременно четырьмя истребителями. Искусственный интеллект в системах безопасности ИИ используется в системах безопасности в первую очередь для распознавания лиц и идентификации личности. Дополнительно «умные» системы применяют с целью выявления опасных предметов и веществ. Кроме того, ИИ оказывает помощь и в кибер-безопасности. Анализируя массивы данных об угрозах, искусственный интеллект сокращает время отклика служб безопасности и расширяет их возможности для более быстрого реагирования. Например, компания IBM предлагает целый спектр решений для тех, кто занимается кибер-безопасностью. Технология Watson ищет взаимосвязи между угрозами и выдает применимые на практике рекомендации. В результате, можно быстрее и увереннее реагировать на угрозы. Искусственный интеллект в космических системах Один из примеров — робот NASA Curiosity, предназначен для исследования состава марсианских почв и компонентов атмосферы. Благодаря наличию ИИ, Curiosity может не только изучать местность, но и запоминать безопасные пути, а также прокладывать новые маршруты с учетом ранее полученных знаний о характере почвы или грунта. Другой робот, работающий на базе искусственного интеллекта, — Lauron. Он разработан в Технологическом институте Карлсруэ. Этот пешеходный робот был разработан для статически стабильной ходьбы по неровной местности. Благодаря гибкой системе управления адаптируется к разным ландшафтам. Особенность робота состоит в наличии шести ног со специальными зацепами. Lauron используется для исследования зон на космических объектах. Машина собирает информацию об окружающей среде и автономно планирует путь к цели. Во время передвижения Lauron «видит» препятствия, а затем либо проходит над ними, либо обходит их, если препятствия слишком высоки. Пешеходный робот предназначен для осмотра и обслуживания сложных и опасных для человека зон. Так, среди его задач исследование поверхностей вулканов и других планет. Искусственный интеллект в спорте Организаторы команд по бейсболу, футболу и баскетболу анализируют индивидуальные данные игроков, их технику, физическое состояние. Искусственный интеллект, используя эти данные, помогает предсказать потенциал спортсменов. Другой пример использования ИИ-технологий — прогнозирование результатов матчей. При проведении расчетов учитываются многие факторы, например, опыт и физическое состояние игроков, погодные условия, место проведения встреч. Все это используется для составления спортивных прогнозов. Искусственный интеллект в системе муниципального управления Внедрение ИИ в муниципальное управление призвано сделать его более эффективным, правильно влиять на аудиторию, повышая шансы на получение нужного результата. Барака Обама, на вторых президентских выборах, нанял команду профессионалов, которая использовала ИИ. Искусственный интеллект в культуре В октябре 2018 года была продана первая картина, над которой работал искусственный интеллект. При создании произведения использовался специальный алгоритм генеративной состязательной сети, который проанализировал более 15 000 портретов художников XV- XX веков. В музыкальной сфере звукозаписывающая студия Warner Music заключила долгосрочный контракт с робо-исполнителем Endel. Всего будет выпущено 20 альбомов. Особенность Endel состоит в том, что он создан на базе искусственного интеллекта со специальным алгоритмом. Нейросеть способна не только писать обычную музыку, но и создавать индивидуальные композиции в зависимости от настроения слушателя. В последнем случае анализируются личные данные человека, его самочувствие, местонахождение и другая информация.
Будущее искусственного интеллекта: перспективы и выгоды
Ключевые слова: искусственный интеллект, нейронные сети, интеграция, машинное обучение. Актуальность данной статьи состоит в том, что в современном мире искусственный интеллект ИИ имеет довольно серьезную роль в выполнении множества процессов. ИИ приобретает все большее значение поскольку он может революционизировать отрасли и улучшить качество жизни людей во всем мире. Важность ИИ заключается в его способности повышать эффективность, производительность и генерировать инновации в самых разных отраслях, что ведет к ускорению экономического роста и улучшению качества жизни людей во всем мире. Вот несколько причин, почему ИИ важен: Автоматизация. ИИ может автоматизировать многие задачи, которые в настоящее время выполняются людьми, такие как ввод и анализ данных, обслуживание клиентов и даже вождение. Это может сэкономить время и деньги для компаний и частных лиц. ИИ может анализировать огромные объемы данных, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации и опыт для отдельных лиц. Это может повысить удовлетворенность и лояльность клиентов. ИИ можно использовать в здравоохранении для диагностики заболеваний, выявления генетических маркеров и разработки индивидуальных планов лечения. Это может привести к более точным диагнозам и лучшим результатам для пациентов.
ИИ может оптимизировать процессы и в частности рабочие процессы, делая бизнес более эффективным и продуктивным. ИИ может помочь предприятиям и исследователям открыть для себя новые идеи и разработать новые продукты и услуги, которые ранее были невозможны [4]. Искусственный интеллект и нейронные сети — два термина, которые становятся все более распространенными в нашей повседневной жизни. От беспилотных автомобилей до технологии распознавания лиц — искусственный интеллект и нейронные сети позволили машинам имитировать человеческий интеллект и выполнять сложные задачи. Искусственный интеллект относится к способности машин или компьютеров имитировать человеческий интеллект и выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого познания, такие как принятие решений, урегулирование решения проблем, языковой перевод и распознавание образов. ИИ существует уже некоторое время, но недавние достижения в области вычислительной мощности и возможностей обработки данных позволили машинам выполнять все более сложные задачи. ИИ также используется для улучшения результатов здравоохранения. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать большие наборы данных медицинской информации для выявления закономерностей и прогнозирования результатов лечения пациентов.
Использование виртуальных помощников — это один из ИИ-инструментов, который со временем будет более широко внедряться в бизнес-процессы и повседневную жизнь современного человека. По статистике Facebook, более 10 тысяч компаний занимаются разработкой чат-ботов [8]. К примеру, Juniper Research отмечается высокая популярность применения виртуальных помощников. Использование чат-ботов в финансовом секторе и медицине способно сэкономить до 20 млн долл. США в год, к 2022 г. К текущему моменту времени на мощностях французской энергетической компании Engie успешно применяются дроны с программами распознавания изображений на основе машинного обучения, которые следят за оборудованием и изучают инфраструктуру в целях предотвращения технологических и иных нарушений. ИИ-системы контроля и мониторинга широко используются и в городской среде. Наиболее простой пример — система распознавания автомобильных номеров с помощью камер видеослежения, применяемая муниципальными организациями. Кроме того, подобные алгоритмы применяются для систем распознавания лиц [17] Porokhovskiy, 2020. Автоматизация ручного труда также является важной и неоднозначной темой, поскольку использование алгоритмов искусственного интеллекта в промышленности способно вытеснить из этой сферы человеческий труд. Автоматизированные технологии выполняют сложные процессы быстрее и качественнее, чем человек, они способны работать 24 часа в сутки. Следует подчеркнуть, что основная цель внедрения высокоинтеллектуальных решений сегодня — это не полная замена человека в производственных и бизнес-процессах, но повышение эффективности человеческого труда. Данная система анализирует данные медицинских полисов по операциям и процедурам в целях вычисления размеров страховых выплат. Еще одно направление применения алгоритмов искусственного интеллекта — это предиктивная аналитика. ИИ-алгоритмические технологии способны обрабатывать огромные массивы данных, выявлять закономерности и осуществлять прогностические функции. Система анализирует характеристики покупателей и товаров и на основании данного анализа автоматически составляет качественные рекомендации [18] Sergeev, 2020. Другой пример применения искусственного интеллекта в бизнесе — это Expedia, крупнейшая в мире онлайн-платформа по планированию путешествий. В рамках этой платформы осуществляется целый ряд процедур от бронирования отелей до аренды транспорта. Компанией довольно эффективно используется сеть машинного обучения для персонализации процесса планирования поездки каждого клиента. В отличие от традиционных типов прогнозирования, предиктивная аналитика легко адаптируется к изменениям поведения, используя массивы вновь поступающих данных. В результате применения возможностей анализа неструктурированных данных с помощью ИИ-сервисов в процессе распространения мобильного контента, в частности сообщений в мессенджерах, электронных писем, фото и видео, осуществляется структурирование сгенерированных данных и сведений в целях получения возможностей их дальнейшей обработки. Указанный принцип заложен в основе работы сервиса Siri, который с помощью алгоритмов программы позволяет обрабатывать и структурировать человеческую речь, обеспечивая тем самым ее подготовку к проведению дальнейшего анализа. В системах анализа неструктурированных данных заложен огромный потенциал для производственных и ресурсодобывающих предприятий, которые накапливают массивы смешанной информации в течение долгого периода времени. Такой анализ способен облегчить работу инженеров, в том числе сэкономить время на сортировку и организацию данных перед тем, как оценить их и выявить важные взаимосвязи. Кроме того, искусственный интеллект — это возможность делегировать роботам утомительные и трудоемкие для человека задачи. Например, роботизированный онлайн-ритейлер Ocado разработал систему компьютерного зрения и сеть роботов в целях замены процесса сканирования баркодов на своих торговых складах. Это позволяет ускорить поиск и выдачу нужных товаров [21] Alizada, Muradli, 2020. Внедрение искусственного интеллекта в различные бизнес-сферы начинается, как было показано выше, со сбора и обработки необходимых данных, трансформирования и систематизации их в нужный структурированный вид. Следующим шагом является разработка ИИ-алгоритмов, которые будут способны к самообучению. Здесь необходимы квалифицированные ИТ-специалисты, которые смогут научить систему искусственного интеллекта всем необходимым для компании или бизнеса действиям.
К примеру, чат-бот Олег, применяемый в приложении интернет-банка Тинькофф, с помощью распознавания речи общается с клиентами банка посредством цифровых устройств и выполняет стандартные банковские операции, например, осуществляет денежные переводы. Эти же функции осуществляются первым в мире семейством виртуальных ассистентов «Салют» экосистемы «Сбер» [7]. Использование виртуальных помощников — это один из ИИ-инструментов, который со временем будет более широко внедряться в бизнес-процессы и повседневную жизнь современного человека. По статистике Facebook, более 10 тысяч компаний занимаются разработкой чат-ботов [8]. К примеру, Juniper Research отмечается высокая популярность применения виртуальных помощников. Использование чат-ботов в финансовом секторе и медицине способно сэкономить до 20 млн долл. США в год, к 2022 г. К текущему моменту времени на мощностях французской энергетической компании Engie успешно применяются дроны с программами распознавания изображений на основе машинного обучения, которые следят за оборудованием и изучают инфраструктуру в целях предотвращения технологических и иных нарушений. ИИ-системы контроля и мониторинга широко используются и в городской среде. Наиболее простой пример — система распознавания автомобильных номеров с помощью камер видеослежения, применяемая муниципальными организациями. Кроме того, подобные алгоритмы применяются для систем распознавания лиц [17] Porokhovskiy, 2020. Автоматизация ручного труда также является важной и неоднозначной темой, поскольку использование алгоритмов искусственного интеллекта в промышленности способно вытеснить из этой сферы человеческий труд. Автоматизированные технологии выполняют сложные процессы быстрее и качественнее, чем человек, они способны работать 24 часа в сутки. Следует подчеркнуть, что основная цель внедрения высокоинтеллектуальных решений сегодня — это не полная замена человека в производственных и бизнес-процессах, но повышение эффективности человеческого труда. Данная система анализирует данные медицинских полисов по операциям и процедурам в целях вычисления размеров страховых выплат. Еще одно направление применения алгоритмов искусственного интеллекта — это предиктивная аналитика. ИИ-алгоритмические технологии способны обрабатывать огромные массивы данных, выявлять закономерности и осуществлять прогностические функции. Система анализирует характеристики покупателей и товаров и на основании данного анализа автоматически составляет качественные рекомендации [18] Sergeev, 2020. Другой пример применения искусственного интеллекта в бизнесе — это Expedia, крупнейшая в мире онлайн-платформа по планированию путешествий. В рамках этой платформы осуществляется целый ряд процедур от бронирования отелей до аренды транспорта. Компанией довольно эффективно используется сеть машинного обучения для персонализации процесса планирования поездки каждого клиента. В отличие от традиционных типов прогнозирования, предиктивная аналитика легко адаптируется к изменениям поведения, используя массивы вновь поступающих данных. В результате применения возможностей анализа неструктурированных данных с помощью ИИ-сервисов в процессе распространения мобильного контента, в частности сообщений в мессенджерах, электронных писем, фото и видео, осуществляется структурирование сгенерированных данных и сведений в целях получения возможностей их дальнейшей обработки. Указанный принцип заложен в основе работы сервиса Siri, который с помощью алгоритмов программы позволяет обрабатывать и структурировать человеческую речь, обеспечивая тем самым ее подготовку к проведению дальнейшего анализа. В системах анализа неструктурированных данных заложен огромный потенциал для производственных и ресурсодобывающих предприятий, которые накапливают массивы смешанной информации в течение долгого периода времени. Такой анализ способен облегчить работу инженеров, в том числе сэкономить время на сортировку и организацию данных перед тем, как оценить их и выявить важные взаимосвязи. Кроме того, искусственный интеллект — это возможность делегировать роботам утомительные и трудоемкие для человека задачи. Например, роботизированный онлайн-ритейлер Ocado разработал систему компьютерного зрения и сеть роботов в целях замены процесса сканирования баркодов на своих торговых складах. Это позволяет ускорить поиск и выдачу нужных товаров [21] Alizada, Muradli, 2020. Внедрение искусственного интеллекта в различные бизнес-сферы начинается, как было показано выше, со сбора и обработки необходимых данных, трансформирования и систематизации их в нужный структурированный вид.
В его память загружены миллионы медицинских документов и истории болезней. Примечательно, что IBM Watson ставит диагнозы точнее врачей. Но непосредственный лечащий специалист лишь руководствуется советами ИИ, самостоятельно принимая решение о диагнозе и методах лечения. Другой пример отечественного ИИ — Botkin. AI, созданный для помощи онкологам. Система проводит многосторонний анализ результатов обследований, дает подсказки и советы врачам. Используется искусственный интеллект и для ускорения восстановления спортсменов. На основе комплекса факторов ИИ подбирает наиболее эффективный комплекс лечения. Медицина активно развивается не только с помощью ИИ, но и с помощью метавселенных. Например, в начале 2022 года министр здравоохранения ОАЭ представил первый центр обслуживания клиентов в метавселенной. Metaverse-агентство Maff помогает брендам осваивать метавселенные : разработать концепцию и объект, провести мероприятие, арендовать землю, привлечь аудиторию на локацию компании и многое другое. Искусственный интеллект в обороне и военном деле Внедряют ИИ и в военно-промышленную сферу. В 2018 году стало известно, что в армии США ведутся разработки системы, которая сможет распознавать лица людей в темноте и сквозь стены, посредством тепловизора. Главным ее назначением станет выявление главарей банд в локациях, где проходят военные действия. Он предназначен для управления беспилотными истребителями и участия в военно-воздушных действиях. Тестирование ALPHA на симуляторах привело к тому, что компьютер победил двух людей-противников, управляя одновременно четырьмя истребителями. Искусственный интеллект в системах безопасности ИИ используется в системах безопасности в первую очередь для распознавания лиц и идентификации личности. Дополнительно «умные» системы применяют с целью выявления опасных предметов и веществ. Кроме того, ИИ оказывает помощь и в кибер-безопасности. Анализируя массивы данных об угрозах, искусственный интеллект сокращает время отклика служб безопасности и расширяет их возможности для более быстрого реагирования. Например, компания IBM предлагает целый спектр решений для тех, кто занимается кибер-безопасностью. Технология Watson ищет взаимосвязи между угрозами и выдает применимые на практике рекомендации. В результате, можно быстрее и увереннее реагировать на угрозы. Искусственный интеллект в космических системах Один из примеров — робот NASA Curiosity, предназначен для исследования состава марсианских почв и компонентов атмосферы. Благодаря наличию ИИ, Curiosity может не только изучать местность, но и запоминать безопасные пути, а также прокладывать новые маршруты с учетом ранее полученных знаний о характере почвы или грунта. Другой робот, работающий на базе искусственного интеллекта, — Lauron. Он разработан в Технологическом институте Карлсруэ. Этот пешеходный робот был разработан для статически стабильной ходьбы по неровной местности. Благодаря гибкой системе управления адаптируется к разным ландшафтам. Особенность робота состоит в наличии шести ног со специальными зацепами. Lauron используется для исследования зон на космических объектах. Машина собирает информацию об окружающей среде и автономно планирует путь к цели. Во время передвижения Lauron «видит» препятствия, а затем либо проходит над ними, либо обходит их, если препятствия слишком высоки. Пешеходный робот предназначен для осмотра и обслуживания сложных и опасных для человека зон. Так, среди его задач исследование поверхностей вулканов и других планет. Искусственный интеллект в спорте Организаторы команд по бейсболу, футболу и баскетболу анализируют индивидуальные данные игроков, их технику, физическое состояние. Искусственный интеллект, используя эти данные, помогает предсказать потенциал спортсменов. Другой пример использования ИИ-технологий — прогнозирование результатов матчей. При проведении расчетов учитываются многие факторы, например, опыт и физическое состояние игроков, погодные условия, место проведения встреч.
Лишённый чувств? Учёный — об искусственном интеллекте
Погружаясь в мир искусственного интеллекта, я нахожусь на пути открытий, постоянно поражаясь быстрому прогрессу и глубокому влиянию, которое ИИ оказывает на нашу жизнь. – Искусственный интеллект обращает внимание на то, каким словарным запасом владеют ученики, что им нравится, какой контент для них является сложным. Основные рассматриваемые темы: искусственный интеллект, нейронные сети (нейросети), машинное обучение, большие данные (big data), квантовые компьютеры, практическая реализация ИИ, новости науки за 2019 год. Руководитель лаборатории искусственного интеллекта "Яндекса" Александр Крайнов рассказал, как развивается искусственный интеллект и в каких сферах используется. Эксперты рекламируют искусственный интеллект (ИИ) как настоящий инструмент в борьбе за выживание планеты, но говорят, что комбинация с другими новыми технологиями может даже увеличить шансы.