Что такое искусственный интеллект – рассказываем простыми словами с примерами использования искусственного интеллекта и ТОП-7 ИИ в 2024 году

Влияние пандемии на внедрение ИИ в бизнесе

Консалтинговая компания Accenture утверждает, что ИИ способен увеличить прибыль компаний в среднем на 38%. По словам экспертов и представителей бизнеса, ИИ помогает компаниям прогнозировать и выявлять проблемы, а также восполняет нехватку навыков сотрудников, хотя до построения бизнес-стратегии искусственным интеллектом еще далеко.

Алгоритмы помогают врачам ставить диагнозы. Например, «СберМедИИ» (входит в экосистему «Сбера») и Лаборатория по искусственному интеллекту Сбербанка совместно разработали приложение AI Resp: нейросеть анализирует голос пациента, дыхание и кашель, чтобы определить вероятность коронавирусной инфекции. Ранее Лаборатория по ИИ и «СберМедИИ» представили онлайн-сервис «КТ Легких», определяющий локализацию и степень поражения легких для диагностики вирусной пневмонии, в том числе COVID-19, по снимкам компьютерной томографии. Также при использовании этого сервиса ИИ позволяет выявлять онкологические заболевания на ранней стадии при анализе КТ грудной клетки и может помогать врачам при диагностике.

Например, нейросети для SEO полностью изменили правила, по которым компании работают с поисковыми системами Google и Яндекс. Раньше контент мог создавать только человек. Сейчас, когда появились мощные инструменты на базе ИИ, стало понятно, что нейросети отлично справляются с написанием SEO-текстов, переводом статей, генерацией всякого рода медиа. И при этом они делают все дешевле и быстрее.

Применение в другом контексте. Хотя искусственный интеллект сегодня способен выполнять различные функции — от распознавания кошек и собак до предсказания поломок на нефтяных платформах, — это все еще узконаправленные задачи. ИИ пока что не умеет применять полученные навыки в непривычных условиях.

Слабый искусственный интеллект – это инструменты, которые существуют на данный момент. Они решают конкретные задачи, но не умеют делать то, чему не обучены. Наиболее ценны технологии в медицине: AI очень быстро сканирует и проводит анализ информации, что необходимо для точной диагностики сложных заболеваний, таких как онкология. Алгоритмы ИИ обнаруживают рак на снимках МРТ не хуже квалифицированных врачей-радиологов, а также помогают проводить оперативную биопсию головного мозга, отличая здоровую ткань от больной менее чем за 3 минуты во время операций.

Системы направлены на повышение уровня безопасности, они сканируют толпу и способны идентифицировать/подтвердить личность человека по лицу. Эффективны в вопросах поиска правонарушителей и пропавших людей, активно используются в системе безопасных городов – от уличных камер до метрополитенов. Например, благодаря московской системе видеонаблюдения с функцией распознавания лиц было задержано 7000+ человек, которые находились в федеральном розыске.

Количество данных. Помимо качества, компьютеру все еще требуется большой объем данных и ресурсов для выполнения простейших задач. Отличать собак от кошек ИИ научится за три дня, задействуя 10 млн изображений и 16 000 компьютеров, в то время как ребенку хватило бы пары фотографий и нескольких минут. Если бы модель GPT-3 обучали читать и писать статьи не на суперкомпьютере, а на обычном ПК, весь процесс занял бы примерно 500 лет.

В 70-80 годах произошел спад изучения: государства возлагали высокие надежды на ИИ, но они не были оправданы так быстро, как хотелось бы, поэтому финансирование начало уменьшаться. Однако период стал достаточно продуктивным: появился первый интеллектуальный робот, а экспертные системы стали более умными.

История возникновения AI

Искусственный интеллект должен интегрироваться со сторонними системами и сервисами, обеспечивая бесшовность. Это актуально для сферы бизнеса, где нужно получать сведения об оплате, поступающих заявках, остатках и других процессах в режиме реального времени и с привлечением не только AI, но и дополнительных сервисов.

Существуют в онлайн-пространстве, они учитывают историю взаимодействия, закладки, ранее просмотренные материалы и другие индивидуальные поведенческие особенности посетителей, а потом рекомендуют книги, фильмы, видео, игры. Подобные инструменты используют онлайн-кинотеатры, маркетплейсы, сервисы потокового видео, интернет-магазины и другие компании. Интеллектуальные рекомендации помогают достигать коммерческих целей: повышают глубину просмотра страниц, стимулируют продажи и доппродажи, улучшают ценность предложений.

ИИ развивается с высокой скоростью, и то, что называлось полгода назад state-of-the-art (высшим уровнем развития), сегодня может оказаться средней разработкой. Если раньше в сфере искусственного интеллекта была занята узкая прослойка специалистов, сейчас при таком огромном спросе попросту не хватает квалифицированных кадров, способных справиться с постоянно развивающейся технологией, отмечает Жуков.

Это метод ИИ, позволяющий улучшить результат работы систем с помощью обучения на больших базах данных. Ключевое отличие машинного обучения от стандартных алгоритмов – адаптивность и постоянное развитие. Чем больше данных и информации соберет алгоритм, тем точнее будет его аналитика.

В бизнес-нишах ИИ тоже незаменим, он формирует товарные рекомендации, интегрируется с внешними системами, оптимизирует процесс взаимодействия с клиентами, создает сайты и контент. Внедрение AI помогает оптимизировать штат персонала, повысить средний чек, улучшить складскую логистики и создать дружелюбную политику, которая точно понравится аудитории. Добавление инструментов можно выполнять постепенно, чтобы оценивать плюсы, минусы и результат, тем более сегодня они являются максимально доступными.

Искусственный интеллект – высокоэффективные технологии, которые помогают достигать цели с результатом, максимально приближенным к решениям человека. Инструменты выполняют рутинные задачи, выявляют закономерности, ускоряют процессы разработки, делают многие научные отрасли более точными и продуктивными. Ученые отмечают, что развитие AI должно быть контролируемым и взвешенным, что поможет избежать форс-мажоров и выхода технологий из-под контроля.

Craftum AI

На сегодняшний день искусственный интеллект ученые определяют, как алгоритмы, способные самообучаться, чтобы применять эти знания для достижения поставленных человеком целей. Системы машинного обучения (основной подраздел ИИ) автоматизировали процессы во всех жизненно важных областях, включая банкинг, ретейл, медицину, безопасность, промышленность. Выделяют три вида искусственного интеллекта: слабый (Narrow AI), сильный (AGI) и супер-ИИ (Super AI). Первый вид используются повсеместно (включая голосовых ассистентов, рекламу в соцсетях, распознавание лиц, поиск романтических партнеров в приложениях и так далее); эти системы слабого ИИ единственные доступные на сегодня. Сильный ИИ максимально приближен к способностям человеческого интеллекта и наделен по классическому определению Тьюринга самосознанием; по мнению экспертов, AGI сформируется примерно к 2075 году, а спустя еще 30 лет придет время для супер-ИИ. Супер-ИИ мог бы не просто стать подобным людям, но и превзойти лучшие умы человечества во всех областях, при этом перепрограммируя самого себя, продолжая совершенствоваться и, вероятно, разрабатывая новые системы и алгоритмы самостоятельно.

ИИ анализирует и интегрирует информацию, а также разные типы данных, полученные из многочисленных источников: в качестве примера – одновременно обрабатывает текст, видео и изображения. Дополнительно – объединение и использование знаний и методов из разных научных отраслей.

Применение технологий искусственного интеллекта позволяет быстро собирать и анализировать огромные массивы данных из разных источников, снизить влияние человеческого фактора и предотвратить ошибки. Например, системы ИИ могут прогнозировать спрос на рынке, уменьшать риски, связанные с принятием решений.

С начала 1990 до середины 2000 годов опять происходил рост, усовершенствовались вычислительные мощности и технологический потенциал. В этот период гроссмейстер Гарри Каспаров проиграл партию в шахматы компьютерной системе Deep Blue, был создан робот Kismet с возможностью моделирования эмоций, а AI стал доступен для бытовых потребителей в виде пылесоса Roomba.

Такие гиганты как Alibaba, Amazon, Facebook, Google массово используют глубокие искусственные нейронные сети, например, Long-Short-Term Memory, чтобы предсказать спрос пользователей и дольше удерживать их на своих платформах, заставляя переходить по большему количеству рекламных объявлений.

Midjourney — передовая модель генерации изображений, упрощающая жизнь дизайнеров и других специалистов, работающих с визуальным контентом. Подходит для ретуши фото, создания аватарок и логотипов, умеет комбинировать образы, например, изобразит Белоснежку в стиле японского аниме или перенесет Карлсона в сюжет Pixar.

Искусственный интеллект (Artificial intelligence, AI) – это не программа или приложение, а наука, находящаяся на стыке кибернетики, программирования, математики, биологии и других направлений. В основе искусственного интеллекта лежит способность обучаться, принимать решения и осуществлять действия, аналогичные человеческим. Используются алгоритмы для обработки огромных массивов данных: в них выявляются закономерности, на базе которых принимаются решения или делаются выводы.

Машинное обучение стало ключевым инструментом исследователей из разных областей, однако потенциал ИИ в науке еще предстоит раскрыть, отмечает Леонид Жуков. Стимулирование новых открытий с помощью ИИ актуально, например, в области создания новых материалов при помощи вычислений или в прогнозировании изменений климата для разработки стратегий повышения устойчивости к изменениям окружающей среды. Например, в рамках стремления к достижению углеродной нейтральности, ученые из группы поиска новых материалов Института AIRI совместно со Сбербанком разработали прототипы моделей, позволяющих оптимизировать контроль качества на производстве солнечных батарей.