Главные достижения искусственного интеллекта в 2021 год

Искусственный интеллект и разработчики

Кроме ускорения постановки диагноза, в некоторых случаях ИИ позволяет еще и увеличить точность работы врача. Так исследователи из Военно-морского медицинского центра Сан-Диего и Google AI разработали алгоритм нахождения узловых метастазов рака молочной железы. Во время испытаний результат определения болезни составил 99%, в то время как врач делает это с точностью около 62% и при этом ему требуется в 5 раз больше времени.

Система искусственного интеллекта, разработанная компанией DeepMind, применялась группой исследователей из Сиднейского и Оксфордского университетов для решения математической задачи в области теории узлов, сформулированной 40 лет назад. Теория узлов применяется во многих науках, например генетике и гидродинамике, поэтому открытия в этой области могут повлиять и на другие науки. ИИ и раньше применялся в математике, но в отличии от других систем, решение от DeepMind самостоятельно создало гипотезу и вывело доказанную теорему. Часть данных выведенных ИИ была уже известна математикам, а другая содержала совершенно новые открытия. При этом система вывела сложные закономерности, которые на первый взгляд ученые не смогли понять. Чтобы понять на чем основывается доказательство теоремы, исследователям пришлось проводить дополнительные вычисления.
Кроме того, эту же систему использовали для своей работы и биологи из Вашингтонского университета. ИИ смог прогнозировать параметры белковых последовательностей, которые были подтверждены экспериментами. Таким образом DeepMind продемонстрировало что их ИИ способен решать многоуровневые задачи из разных областей знаний.

Использование систем с использованием искусственного интеллекта растет с каждым годом. Для того чтобы оставаться на конкурентном уровне крупные компании в любой отрасли вынуждены использовать ИИ, а внедрение таких систем увеличивается с каждым годом. Согласно исследованию IDC Worldwide Artificial Intelligence Spending Guide, рынок ИИ в мире в 2021 году составил 85,3 млрд долларов, и по оценкам IDC, к 2025 году достигнет стоимости в 204 млрд долларов с ежегодным ростом в 24,5%.

Многие компании, разрабатывают ИИ-модели для обнаружения на КТ, МРТ и рентгеновских снимков признаков различных заболеваний. Например, платформа Watson Health от IBM используется в больницах по всему миру и помогает обнаружить рак и сердечные заболевания. Другое решение от Google помогает врачам обнаруживать 50 офтальмологических заболеваний.

ИИ окружает нас практически повсюду и позволяет делать самые разные вещи. Сферы его использования включают беспилотные автомобили, умные дома и различные приложения. Глубокое обучение и обработка естественного языка крайне важны для ИИ, поскольку делают его более эффективным. Благодаря им компьютеры могут выполнять различные задачи, оперировать большими объемами данных и определять шаблоны.

Искусственный интеллект также успешно может ассистировать хирургу: в 2018 году вышла статья о результатах применения ИИ для прогнозирования развития гипотонии у пациентов во время операции. В результате точность предсказаний составила 88% за 15 минут до наступления гипотонии, 89% за 10 минут и 92% за 5 минут.

Идея создания машин, способных имитировать человеческий интеллект, появилась еще в древности, когда люди строили механические автоматы и роботов. Однако научное основание для ИИ было заложено в 20 веке, когда математик Алан Тьюринг предложил тест для определения интеллекта машины, а также сформулировал основные проблемы и цели ИИ. В 1956 году на Дартмутской конференции был введен термин «искусственный интеллект» и была запущена первая программа, способная играть в шахматы. С тех пор ИИ прошел несколько этапов развития, открывая новые возможности и сталкиваясь с новыми проблемами. Сейчас ИИ достиг уровня, когда он может не только решать конкретные задачи, но и обучаться на основе данных, адаптироваться к изменяющимся условиям и создавать новые знания.

Не так давно более 1000 экспертов, включая технологического магната Илона Маска, подписали открытое письмо с призывом приостановить на 6 месяцев разработку ИИ-систем, более мощных, чем популярный GPT-4. Ссылаясь на потенциальные риски для человечества, авторы призывают к осторожности.

Почему технологии ИИ стали так популярны?

Также растет и количество научных работ, связанных с искусственным интеллектом: согласно отчету AI Index Report 2022, с 2010 года по 2021 количество публикаций удвоилось и достигло 334,5 тысяч. Выросла также и относительная доля работ: если в 2010 году с ИИ было связано 1,5% от всех публикаций, то в 2021 этот процент вырос до 2,5.

Тем не менее, основной аргумент имеет смысл. Разумно разрабатывать рекомендации и меры безопасности для мощных ИИ-технологий. Если этого не сделать, фильмы «Матрица» и «Терминатор» могут когда-нибудь стать реальностью. В области ИИ необходима четкая стандартизация для повышения качества, безопасности, эффективности и совместимости ИИ-продуктов и услуг, а также укрепления доверия к ним со стороны пользователей и общества. Стандартизация в области ИИ также поможет решать этические, юридические и социальные вопросы, связанные с применением ИИ, такие как защита прав человека, приватности, справедливости и ответственности.

Есть ли у Маска скрытые мотивы? С одной стороны, возможности продвинутого ИИ вызывают тревогу. Но участие Маска настораживает. Его Tesla использует далеко не совершенный ИИ для автопилота. Приостановка продвижения ИИ могла бы дать Маску время догнать конкурентов. Такие себе «двойные стандарты» от самого богатого человека на Земле.

Однако в промышленности полностью автономный транспорт активно используется уже сейчас. Например, для перемещения грузов между производственными цехами или поднятия руды из шахты на поверхность. Эти задачи значительно проще и более предсказуемы, чем езда по дорогам общего пользования, что позволяет уже сегодня доверить эту задачу ИИ. При таком сценарии самоуправляемый транспорт оказывается более эффективен по сравнению с управляемым человеком: всегда выбирается наиболее оптимальный маршрут, различные маневры выполняются с высокой точность, что снижает расход топлива. Также такой транспорт может работать круглосуточно без остановок. Разработкой автопилота занимается множество компаний: Tesla, Ford, Audi.

Для реализации поставленных перед ними задач разработчикам нужны не только технические навыки, но и математические знания, логическое мышление, творческий подход, интуиция и коммуникативные способности – так называемые soft skills. Разработчикам также необходимо постоянно обучаться новым технологиям и тенденциям в области ИИ, так как она быстро меняется и развивается.

В 2020 году компания OpenAI представила самую крупную и продвинутую на текущий момент языковую модель GPT-3, способную генерировать тексты практически неотличимые от написанного человеком. На данный момент доступ к модели может получить любой желающий. Данное решение успешно применяется в нескольких проектах. В проекте GitHub Copilot GPT 3 помогает разработчикам ПО позволяя автоматически генерировать код для решения несложных задач только по их описанию. В другом проекте, Viable, ИИ используется для автоматического анализа обратной связи с клиентами.

Андрей Мельничук

Умные машины научились блефовать, иногда переигрывают профессионалов в шахматах, переводят тексты и распознают человеческий голос. Каждую неделю мы узнаем о новом достижении компьютерной программы или ИИ. Однако несмотря на многочисленные статьи по этой теме, она все еще окружена мифами. Давайте с ними разберемся. В кинематографе и книжках ИИ часто изображают в виде роботов-гуманоидов, которые пытаются захватить мир. Настоящий ИИ далеко не так страшен и не настолько умен (по крайней мере, на данном этапе его развития).

Говоря об ИИ, мы обычно имеем в виду умные машины. ИИ дает компьютерам возможность решать проблемы, которые требуют таких же способностей, какими обладает человек. ИИ понимает языковые команды, может учиться, умеет реагировать на речь и тесно связан с машинным обучением.

Сфера применения ИИ достаточно широка. Она охватывает как известные технологии, так и новые направления, о которых многие даже не слышали. Это широкий спектр решений, от пылесосов до космических станций. ИИ не стоит воспринимать как нечто монолитное и неделимое. Некоторые области, в которых применяется ИИ, становятся новыми подсекторами экономики и способствуют ее дальнейшему развитию. ИИ используется в здравоохранении, розничной торговле и многих других сферах повседневной жизни.

Развитие систем автоматического управления транспорта активно развивается. Если в 2010 никто не мог подумать об автомобиле без водителя, то спустя всего 12 лет, автоматические системы стали управлять транспортом лучше водителя-человека. Системы машинного зрения позволяют по видео с камер отслеживать информацию, происходящую вокруг транспортного средства, в то время как человек может смотреть только в одну определенную точку. Это позволяет автоматическим системам мгновенно реагировать на опасные ситуации на дороге. Практически любой современный автомобиль содержит в себе различные системы помощи водителю, хотя до момента, когда водитель не нужен будет вовсе еще далеко.

В промышленном секторе ИИ помогает значительно сокращать затраты, повышать эффективность производства, и уменьшить ущерб окружающей среде. ИИ способен на основании исторических данных о производстве выявлять закономерности и наиболее эффективно подбирать параметры производства, значительно лучше, чем человек. При этом обучение ИИ занимает часы или дни, в то время как на выработку сравнимых навыков у сотрудника могут уйти годы и даже десятилетия. На различных электростанциях и перерабатывающих предприятиях искусственный интеллект позволяет снизить затраты топлива, что не только снижает затраты, но и уменьшает выброс парниковых газов. Системы ИИ могут предсказывать выход из строя оборудования и соответственно заранее планировать техническое обслуживание, снижая затраты на ремонт и непредвиденные простои.

Искусственный интеллект – относительно новая технология, которая благодаря развитию компьютерных систем смогла за очень короткий промежуток времени проникнуть во все сферы жизни. Многие применения для ИИ еще только предстоит найти, чем и занимается множество исследователей по всему миру. Универсальность технологии позволяет быстро разрабатывать эффективные решения для многих задач, даже тех, которые раньше считались невозможными, например создание текстов и изображений подобно человеку.