Какие виды искусственного интеллекта применяют в российских компаниях

Что такое искусственный интеллект?

Например, у нас во внутренней ERP-системе ремонта автомобилей есть обратная связь от каждого ремонтника по каждому автомобилю, и надо классифицировать этот текст и определить, о чем идет речь — о неисправности двигателя, о необходимости заказа деталей, о поломке в электронике или о том, что машина в отличном состоянии.

Однако самое удачное попадание случилось в сфере обработки Big Data. Способности ИИ анализировать потоки данных и выявлять определенные закономерности нашли активное применение в различных коммерческих проектах для исследования поведения потребителей. Алгоритмы ИИ могут анализировать платёжеспособность клиентов банков для выявления потенциальных злостных неплательщиков. Искусственный интеллект применяется в медицине для первоначального диагностирования различных заболеваний на основе определенных исследований (например, по снимкам томографии ИИ может определить вирусную пневмонию). В разгар коронавируса программы по телефону анализировали такие параметры, как голос и дыхание пациента, наличие кашля для выявления признаков инфекции. Есть программы, которые обрабатывают неограниченное объемы информации, изображений и других данных. Пишут статьи, делают переводы и многое другое. Голосовые помощники такие, как Siri или Алиса, облегчают навигацию пользователей и оптимизируют множество других процессов.

Еще несколько лет назад, в 1997 году искусственный интеллект был эксклюзивным и штучным, доступным только чемпионам вроде Каспарова для совместных турниров. С развитием техники ИИ в том или ином виде уже появляется в компьютерах и смартфонах обычных пользователей, не имеющих шахматных титулов или навыков программистов. Сейчас «слабый» искусственный интеллект выступает в качестве помощника и ассистента, однако прогресс неумолим и чем обернется для человечества интеллектуальный рост ИИ до ступени «супер», точно сказать никто не может. Однако многие эксперты (в том числе Илон Маск) предостерегают человечество, считая, что искусственный интеллект может оказаться проблемой страшнее атомной войны.

Рекомендательные системы набирают большую популярность среди digital-компаний. Например, рекомендательная система для киберспортивного портала делает так, чтобы пользователю показывались действительно интересные ему стримы. Или рекомендательная система для интернет-магазина одежды показывает пользователю ровно ту одежду, которую он наверняка купит.

На очень высоком уровне искусственный интеллект можно разделить на два основных типа, о которых речь и пойдет в этой статье. Какие-то из них уже находят практическое применение в маркетинге, экологии, технике, политике и других сферах жизни, другие же обладают пока чисто теоретическим потенциалом.

На рынке искусственного интеллекта нет консолидации, практически нет доминирующих тем, на которые приходится хотя бы 20% проектов по искусственному интеллекту. Примеры, которые я приведу в статье, — в подавляющем большинстве случаев либо проекты, которые мы внедряли, либо проекты, которые мы разрабатываем в данный момент. В меньшем числе случаев это будут проекты, обсуждаемые с компаниями в режиме консультаций, но не внедрённые непосредственно нами.

В чем отличие ИИ от нейросетей

Надеюсь, вам было полезно, и какие-то из названных мной направлений разработки AI подойдут вашей компании. В любом случае пришло время размышлять о применении искусственного интеллекта в компании, потому что в 2023-м году 99% компаний российского рынка, включая малый бизнес, смогут найти для себя выгодное и рентабельное применение искусственного интеллекта, которое значительно продвинет их вперед.

Это одна из простых, но распространенных тем. Есть изображение и ограниченное число классов, задача — определить, к какому классу относится это изображение. Например, квадрокоптер летит над лесом и снимает видео, а искусственный интеллект классифицирует тип деревьев — ели, сосны, лиственницы, березы.

Учитывая скептицизм лидеров в области современного искусственного интеллекта и совершенно иной характер современных узких систем искусственного интеллекта по сравнению с общим искусственным интеллектом, возможно, нет оснований опасаться, что общий искусственный интеллект в ближайшем будущем разрушит общество.

Если использовать метафору, то искусственный интеллект — это айсберг, а нейросети и машинное обучение — это та его часть, которая находится над водой и видна окружающим. По сути нейросети — это алгоритм, математическая модель, которая приводится в действие искусственно созданными нейронами. При этом работа алгоритма нейросети не требует предварительного программирования, она основана на способности модели обучаться на полученном опыте и самостоятельно производить определенные вычисления. Машинное обучение так же, как и нейросети, стало одним из проявлений искусственного интеллекта. Оно представляет собой технологию, которая позволяет системе анализировать полученные данные, выводить на их основе определенные закономерности и впоследствии решать имеющиеся проблемы с чудовищной нечеловеческой точностью. Таким образом, мы отчасти возвращаемся к началу статью с определениями, расширяя имеющееся понятие. Итак, искусственный интеллект — это свойство компьютерной системы, позволяющее, подобно человеческому мозгу, реализовывать сложные задачи. Выполнение, реализация этих задач осуществляется с помощью разного рода инструментов, математических алгоритмов, которыми в том числе являются нейросети и машинной обучение.

Современные определения более конкретны. Франсуа Шоле, исследователь искусственного интеллекта в Google и создатель библиотеки программного обеспечения для машинного обучения Keras, определил, что интеллект связан со способностью системы адаптироваться и импровизировать в новой среде, обобщать свои знания и применять их в незнакомых сценариях. «Интеллект — это эффективность, с которой вы приобретаете новые навыки в задачах, к которым раньше не готовились», — сказал он.

Это проекты на пересечении компьютерного зрения и обработки текстов — OCR (optical character recognition), оптическое распознавание символов. Это частый тип задач, особенно в юридической, банковской и подобных сферах. Типовые задачи — распознавание данных паспорта, СНИЛС, ПТС, СТС, фотографий документов ИП или распознавание чеков. Еще одна часто встречающаяся задача — распознавание показаний весов, когда товар кладется на весы и надо, чтобы камера визуально распознала результат взвешивания в цифрах.

Чем ИИ отличается от естественного

Этот тип машинного интеллекта проявляется в распознавании речи и языка виртуального помощника Siri на Apple iPhone, в системах распознавания зрения на беспилотных автомобилях или в механизмах рекомендаций, которые предлагают продукты, которые могут вам понравиться, на основе того, что вы купил в прошлом. В отличие от людей, эти системы можно научить выполнять только определенные задачи, поэтому их называют узким AI.

Опрос, проведенный исследователями искусственного интеллекта Винсентом К. Мюллером и философом Ником Бостромом, показал 50% вероятность того, что общий искусственный интеллект (AGI) будет разработан между 2040 и 2050 годами, а к 2075 году вырастет до 90%. Группа пошла еще дальше, предсказав, что так называемый «суперинтеллект», который Бостром определяет как «любой интеллект, который значительно превосходит когнитивные способности человека практически во всех областях, представляющих интерес», — ожидается примерно через 30 лет после достижения AGI.

Еще в 1950-х годах отцы науки Мински и Маккарти описывали искусственный интеллект (от англ. artificial intelligence, сокращенно AI) как любую задачу, выполняемую машиной, которая ранее требовала человеческого интеллекта. Это довольно широкое определение, поэтому иногда возникают споры о том, действительно ли что-то является искусственным интеллектом.

Искусственный интеллект уже сейчас нашел применение во многих сферах человеческой жизнедеятельности. Например, он мониторит дорожную ситуацию, выявляя пробки, нарушения ПДД, а также разгружая трафик и перенаправляя потоки машин по менее загруженным маршрутам. Кроме того, по сравнению со «Стэнфордской тележкой» за прошедшие десятилетия значительно выросли возможности ИИ в области беспилотного управления транспортными средствами.

Пришествие сильного искусственного интеллекта стоит ждать не раньше третьей четверти нынешнего века. Его отличительной чертой станет самосознание, поэтому своими интеллектуальными способностями он ничем не будет отличаться от возможностей человека. А вот супер-ИИ, появление которого ученые предсказывают уже в следующем веке, в интеллектуальном плане серьезно превзойдет человека, так как будет наделен способностью самосовершенствоваться и создавать параллельные алгоритмы.

Оптимизационные задачи решаются генетическими алгоритмами. Частая задача — подбор оптимальных настроек оборудования. Например, на химическом производстве под разный поступивший материал нужно по-разному настроить оборудование. Изначально это делают эксперты, а с помощью генетических алгоритмов можно настроить автоматический подбор параметров оборудования, которое оптимально проведет работу с данными типами сырья.