Искусственный интеллект в жизни человека

Влияние на различные области

Машины применяют даже на производстве. Они отслеживают продуктивность работников и совершаемые ими действия. Новые технологические решения активно применяют в транспортной сфере. С помощью ИИ контролируют дорожное движение, фиксируют загруженность дорог и обнаруживают посторонние предметы.

Информация об искусственном интеллекте стала распространяться после появления научного труда и статей Алана Тьюринга «Вычислительные машины и интеллект» в 1950 году. В этой статье идет речь о том, могут ли думать машины и как можно использовать их возможности для помощи людям. Через 6 лет состоялась первая конференция на эту тему в 1956 году. И Джоном Маккарти впервые был употреблен термин ИИ.

Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения. Тем не менее, глубокое обучение может анализировать больше типов информации и выполнять более сложные операции. Процесс глубокого обучения вдохновлен структурой и функциями человеческого мозга — в частности, тем, как нейроны связаны между собой и работают вместе для обработки информации. Благодаря этому, глубокое обучение позволяет делать более тонкие и глубокие прогнозы на основе предоставленных данных.

Искусственные нейронные сети — это математические модели, обеспечивающие глубокое обучение. По своей сути они являются имитацией человеческого мозга. Состоящий из слоев взаимосвязанных узлов, называемых искусственными нейронами или перцептронами, каждый искусственный нейрон принимает входные данные, выполняет вычисления и генерирует выход. Затем полученные результаты передаются следующему слою перцептронов, создавая иерархическую структуру.

Самый частый вопрос, который задают в этой области, касается того, почему не все предприятия идут в ногу со временем и внедряют ИИ. Ответ прост. Потому что многие руководители концентрируют внимание на частных проблемах, а не глобальном развитии компании. Крупные концерны, например, Google и Facebook используют нейросети и программы для анализа спроса покупателей и удержания их на своих площадках. В результате люди переходят по большому количеству объявлений и приносят компании большую прибыль.

Например, в рамках базового машинного обучения компьютер может научиться распознавать птиц на фотографиях. Обучаясь на фотографиях птиц и других животных или предметов, машина учится различать их, знакомясь с уникальными птичьими особенностями, такими как крылья и клювы.

Проблемы машинного обучения

Многие компаниям приходится даже дополнительно обучать сотрудников и вкладывать деньги в их повышение квалификации. По словам экспертов, чтобы исключить нехватку специалистов, требуется приводить систему российского образования в соответствие с существующими запросами.

Нейросети моделируют работу нервной системы человека. Ее основная особенность — самообучаться с учетом предшествующего опыта. То есть нейронные сети раз за разом, выполняя другие функции, совершают меньшее число ошибок и вырабатывают свою систему. Нейросети — это не искусственный интеллект, но сейчас они активно захватили всеобщее внимание. Если сейчас компания или стартап заявляют о внедрении лучших решений, то с высокой долей вероятности их представители ведут речь о нейросетях. Эти программы — это математическая модель, работа которой основана на большом числе искусственных нейронов с исходными данными.

После качества еще одной важной характеристикой является количество. Чтобы отличить одно животное от другого, роботам понадобится больше 2 дней. Для этого им придется проанализировать десятки тысяч лучших фотографий из интернета. В это же самое время ребенок проанализировал бы эти данные за несколько секунд. То же самое касается и написания текстов.

Хотя это не всегда очевидно, искусственный интеллект уже давно стал неотъемлемой частью повседневной жизни миллионов людей. Виртуальные помощники, такие как Siri и Alexa, являются яркими примерами того, как искусственный интеллект может поддерживать человека в самых разных сферах — хотя бы тем, что делает жизнь более удобной.

Если вести речь о внедрениях, то десятая часть приложенных усилий тратится на создание алгоритма и системы. Пятую часть занимает построение технологии. На организацию же лучших бизнес-процессов требуется до 70 процентов усилий. По словам генерального директора Института Искусственного интеллекта Леонида Жукова для того, чтобы внедрение современных технологий в ближайшие годы принесло пользу компании, необходимо ее развитие на другом уровне.

Рассматривайте ее как дорожную карту для разумного использования ИИ по мере развития данной технологии. Система управления ИИ представляет собой структурированный способ управления рисками и возможностями, связанными с ИИ. Она включает в себя такие ключевые компоненты, как прозрачность, объясняемость и автономность, давая организациям четкие указания по использованию ИИ в соответствии с развивающимися нормативными актами (например, Законом ЕС об ИИ).