Как искусственный интеллект учится летать: настоящее и будущее нейросетей в авиации

Продвижение технологий и научных исследований

Медицина — одна из областей, где искусственный интеллект демонстрирует значительные результаты. Алгоритмы машинного обучения анализируют медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки и МРТ, позволяя выявлять заболевания на ранних стадиях с высокой точностью. ИИ также помогает разрабатывать персонализированные планы лечения, анализируя данные о пациентах и предлагая наиболее эффективные подходы. В будущем ИИ может существенно улучшить качество медицинского обслуживания и сократить расходы на лечение.

Интересно, что процесс машинного обучения нейросетей с подкреплением имеет прямую аналогию из жизни человека. Его можно сравнить с обучением ребёнка, который учится ходить. Делая первые шаги в жизни, ребёнок не имеет никакого ранее полученного опыта, он не имеет представления о физике процесса. Природа заставляет действовать его по принципу: «Не важно, что ты делаешь, пробуй как угодно, но достигни цели». Такая парадигма машинного обучения имеет огромные перспективы прежде всего для беспилотной авиации. Пока используется один, два, три беспилотника, с их управлением легко может справиться человек-оператор. Но когда количество БПЛА, одновременно находящихся в воздухе, составляет сотни и даже тысячи единиц, как, например, бывает на современных театрах военных действий, координировать их полёт с земли становится сложно. И здесь модели машинного обучения с подкреплением способны обучить БПЛА работать сообща. В данный момент ведётся много разработок в области так называемого «роевого интеллекта» и компьютерного зрения, которые позволят БПЛА координировать свои действия. Ещё одна потенциальная сфера применения ИИ — полностью автоматизированный беспилотный полёт летательного аппарата. Эксперименты с автомобильным транспортом уже дают свои результаты, однако вскрывают и ряд сложностей. Одна из них — невозможность понять результаты, к которым приходит нейросеть в результате своей интеллектуальной деятельности.

Одной из главных возможностей ИИ является персонализация. Системы ИИ анализируют поведение пользователей, предоставляя индивидуальные рекомендации, будь то онлайн-шопинг, развлечения или обучение. Например, стриминговые сервисы, такие как Netflix и Spotify, используют ИИ для создания персонализированных рекомендаций, что значительно улучшает пользовательский опыт и повышает вовлеченность.

ИИ помогает компаниям предоставлять более качественные и оперативные услуги в сфере клиентского обслуживания. Чат-боты и виртуальные ассистенты круглосуточно отвечают на вопросы клиентов, решают простые проблемы и обрабатывают запросы. Это повышает уровень удовлетворенности клиентов и снижает нагрузку на сотрудников службы поддержки. ИИ также анализирует отзывы клиентов, выявляя проблемные области и позволяя компаниям быстро реагировать на негативные отзывы и улучшать свои продукты и услуги.

Искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается, проникая в различные сферы нашей жизни и открывая новые перспективы. Его использование охватывает широкий спектр областей, от медицины и образования до бизнеса и развлечений. Возможности, которые предоставляет ИИ, кардинально меняют наш взгляд на будущее и создают новые пути для инноваций. В этой статье рассмотрим ключевые возможности ИИ и их влияние на различные аспекты нашей жизни.

Искусственный интеллект давно и прочно вошёл в авиацию — настолько, что сейчас сложнее сказать, где он совсем не применяется. На сегодняшний день главное поле его практического применения — диагностика и аналитика. Искусственный интеллект проводит диагностику авиационных систем, предсказывает, в каких деталях и узлах следует ожидать поломки, когда и по какой причине. Дело в том, что самолёт содержит множество датчиков, которые поставляют огромное количество данных для анализа — только за час полёта их набирается на 2 терабайта. На основании анализа этих колоссальных объёмов данных специальные предиктивные модели позволяют предсказать поломки и подсказать режимы работы, которые повышают экономическую эффективность. На Западе давно востребованы электронные ассистенты пилота, которые подсказывают пилоту, как правильно действовать при взлёте и посадке. Место толстых гроссбухов руководства по лётной эксплуатации и различных инструкций занимают удобные электронные планшеты, которые предупреждают возможные ошибки. Теперь такие системы начинают появляться и в России. Искусственный интеллект находит применение и в поиске проектировочных решений, и в задачах по поиску и идентификации объектов в воздухе. Однако развитие искусственного интеллекта открывает перед авиаторами и новые заманчивые перспективы, которые связаны с развитием технологии машинного обучения с подкреплением. Суть этой технологии состоит в том, что нейросети нового поколения больше не пытаются копировать предыдущие действия людей-специалистов, а осваивают новые компетенции самообучением с нуля, методом проб и ошибок.

— В авиации, как известно, цена ошибки велика. Но у нас ошибаются все: и люди, и искусственный интеллект. Единственное, в чём здесь отличие искусственного интеллекта от человека, над чем сейчас приходиться работать, если человек сделал какое-то неправильное действие, мы можем его спросить: почему ты так сделал? И человек как-то попытается объяснить свои действия. Если мы говорим про искусственный интеллект, представленный нейросетью, то когда нейросеть выдаёт свой результат, она объяснить свой результат не может, и мы часто не можем. Сейчас ситуация меняется, появляются объяснимые нейросети, когда мы можем отмотать назад и найти причины такого результата. Поэтому БПЛА рано или поздно научаться летать, и научаться летать хорошо. Только не повторяя действия пилота, а действуя методом проб и ошибок: и как люди научились ходить, так интеллектуальные агенты научаться летать в ближайшее время, — отмечает эксперт.

ИИ обладает мощными инструментами для анализа больших данных и прогнозирования. В финансовой сфере ИИ используется для анализа рыночных тенденций, оценки кредитных рисков и выявления мошенничества. В маркетинге ИИ помогает анализировать поведение потребителей, сегментировать аудиторию и разрабатывать более эффективные рекламные кампании. Это позволяет принимать обоснованные решения и разрабатывать стратегии на основе реальных данных.

Совершенствование диагностики и лечения в медицине

— Та же ситуация, что теперь в авиации, была в шахматах. Когда только начали создавать шахматные программы, то сначала разработчики тоже пытались имитировать функцию ценности шахматных фигур, гроссмейстера, и закладывали в компьютерную программу огромную базу данных прецедентов, дебютов, которые показывали компьютеру, как нужно играть в тех или иных ситуациях. Эта функция ценности ошибалась, её постоянно «подкручивали». Сейчас от этого ушли, и компьютер может обыграть любого шахматиста, несмотря на то, что его никто не учил дебютам, не подстраивал под профессиональных гроссмейстеров. Компьютер просто играл сам с собой, очень долго и много. Он учился, играл, совершенствовался и самосовершенствовался, и это самосовершенствование в итоге привело его к победе над человеком, — рассказал Владимир Судаков.

ИИ играет ключевую роль в развитии новых технологий и проведении научных исследований. Например, в материаловедении ИИ используется для моделирования и прогнозирования свойств новых материалов, что ускоряет процесс их разработки. В астрономии ИИ помогает анализировать огромные объемы данных, полученных с телескопов, выявляя аномалии, которые могут привести к новым открытиям. Это открывает новые горизонты для научных исследований и технологических инноваций.

Искусственный интеллект активно используется для автоматизации рутинных и сложных бизнес-процессов. Роботизированная автоматизация процессов (RPA) позволяет компаниям автоматизировать задачи, ранее выполнявшиеся вручную, снижая издержки и повышая эффективность. В производстве ИИ помогает оптимизировать цепочки поставок, управление запасами и прогнозирование спроса. Это ускоряет процессы и уменьшает вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором.

ИИ открывает новые возможности для образовательного процесса, делая его более адаптивным и интерактивным. Платформы онлайн-обучения используют ИИ для создания персонализированных учебных планов, учитывающих уровень знаний и потребности каждого ученика. Виртуальные ассистенты и чат-боты помогают студентам с выполнением заданий, предоставляя мгновенные ответы на вопросы и объяснения сложных тем. Это делает образование более доступным и эффективным.

Искусственный интеллект предоставляет широкие возможности для различных сфер деятельности, от улучшения взаимодействия с пользователями и оптимизации бизнес-процессов до совершенствования медицины и образования. Его потенциал для анализа данных и прогнозирования открывает новые перспективы для инноваций и научных исследований. Внедрение ИИ в нашу повседневную жизнь продолжается, и в будущем можно ожидать еще больше удивительных достижений, которые сделают наш мир более эффективным, безопасным и комфортным.