Искусственный интеллект: понятие, типы, сферы применения, прогнозы на будущее

Источник: Videomatrix

Бизнес расширился — теперь Игорь работает со многими поставщиками, и не все они маркируют фрукты. Нужен более умный ИИ, который определит фрукт без штрихкода. Чтобы создать модель ML, человеку нужно запрограммировать характеристики каждого фрукта — размеры, цвета, формы и т. д.

В магазинах сети начали работать роботы Bossa Nova (с 2017 года) с искусственным интеллектом. Они курсируют по супермаркетам, отслеживают наличие всех товаров на полках, находят неверные ценники, раскупленные продуктовые позиции. Всё это – благодаря специальному ПО, в котором используются элементы ИИ. Собранная информация направляется затем к логистам.

Первую программу искусственного интеллекта разработал в 1951 году Кристофер Стрейчи. В 1952 она уже научилась играть в шашки с людьми, при этом великолепно предсказывая ходы партнеров. Алан Тьюринг даже специально рассказал о данной системе в вышедшей тогда статье, посвященной шахматному программированию.

Разумеется, у Google есть разработки, связанные с ИИ, ведь речь идет о гигантской технологической компании, владеющей самым популярным поисковиком и имеющей громадную мобильную ОС. У компании существует возможность применять собственные API (инструменты для создания программ с ИИ) в своих же продуктах и зарабатывать на этом деньги.

Впрочем, еще раньше, в 1935 году ученый Алан Тьюринг сформулировал идею создания «умной» вычислительной машины, которая будет оснащена неограниченной памятью и сканером, способным по этой памяти циркулировать и находить нужную информацию. И сам же Тьюринг в 1950 году вынес предложение называть интеллектуальными лишь системы, способные демонстрировать общение, максимально приближенное к человеческому.

Однако и для искусственного интеллекта существует специальный тест Тьюринга. По его результатам определяют уровень обучения машины и её способность перенимать манеру общения, максимально близкую к человеческой. Собственно, такую планку задают компьютерам люди.

IBM экономит более $100 000 000 в год благодаря ИИ в своем отделе кадров. Их системы анализируют сотрудников по сотням параметров и пишут менеджеру о тех, кто готов к повышению. Если же сотрудник косячит и одной ногой уже на пути к увольнению, система также это улавливает. Менеджеры могут вмешаться на ранней стадии, чтобы помочь сотруднику вернуться в нужное русло. Другой ИИ от IBM общается с сотрудниками и помогает им найти новые роли в компании, достигнуть более крупных карьерных целей — как коуч.

Российская компания VideoMatrix специализируется на создании систем видеоаналитики. Их системы с ИИ ведут учёт созданных изделий, выявляют брак и контролируют соблюдение правил промышленной безопасности. Такие системы предотвращают поломки стоимостью 100 000 000 рублей и выше.

Ведущие компании-разработчики искусственного интеллекта

В частности, ИИ от Google, сумел точнее, чем даже очень опытные доктора, диагностировать рак молочной железы. В исследовании было задействовано громадное число результатов скрининга. Информация от Американского онкологического общества такова: в 20% случаев онкологи не замечают рака или неверно диагностируют его. ИИ справился с задачей на 9,4% лучше и даже находил болезнь там, где врачи ее пропускали.

Очередной виток прогресса в сфере ИИ случился в середине 1990-х годов. В частности, в 1997-м большой интерес вызвал суперкомпьютер IBM Deep Blue, сумевший победить шахматиста Гарри Каспарова. Цифровая информация развивается сейчас очень стремительно, её становится больше, растет скорость обмена ею. Это способствует быстрому развитию и искусственных систем. Они способны быстро манипулировать данными, обучаться и демонстрировать способности, которые не так давно были присущи только людям.

В целом искусственный интеллект представляет собой набор моделей и методов, который способен на основе полученной информации сделать те или иные выводы. К примеру, это сортировка фотографий или текстов по заданным признакам, составление прогнозов по курсам валют и т.п. Общая характеристика для всех моделей – способность извлечь знания из набора данных. Что-то вроде вычисление значения функции с миллионами и миллиардами переменных.

Детище, принадлежащее данной корпорации и имеющее наибольшую популярность – нейросеть Azure. В большей степени она востребована у программных разработчиков. Система воспринимает речь, способна прогнозировать, ей доступны и другие интеллектуальные способности, аналогичные человеческим. Особое внимание компания уделяет AI, обученному видеть ошибки в кодах. Дело идет к созданию ИИ, который вообще сам будет писать программы.

Искусственные нейронные сети способны находить признаки патологий на маммографиях, МРТ, КТ, рентгеновских снимках. Системы с ИИ помогают врачам диагностировать болезнь Альцгеймера, проблемы с легкими. ИИ за считанные секунды способен оценить результаты исследований в то время, как врач потратит на это не меньше 20-30 минут.

Уже созданный человеком. Да, он лучше людей справляется с решением множества задач. К примеру, программа Deep Blue, обыгравшая в 1996 году Гари Каспарова в шахматы. Но Deep Blue только это и умеет и не способна научиться чему-то другому. Такие программы нашли применение в медицинской, банковской сфере, в бизнесе, логистике.