Содержание статьи
Искусственный Интеллект: Что это и какие задачи он выполняет
Сферы применения Искусственного Интеллекта
Искусственный интеллект — способность компьютерной системы решать задачи и выполнять действия, которые требуют разумного мышления. В каких сферах уже используют технологии ИИ, как искусственный интеллект помогает развитию бизнеса и почему у него настолько высокие перспективы в будущем, читайте в статье.
Образование. Искусственный интеллект способен снизить рутинную нагрузку на преподавателей и помочь учащимся в освоении учебного материала. К примеру, робот может проводить тестирование и тут же выдавать его результаты. Или генерировать задание для проверки языковой грамотности и понимания текста. С помощью ИИ в некоторых учебных заведениях уже реализуют предсказательную аналитику. Она помогает педагогам оценить, сколько времени ученики потратят на то или иное упражнение, домашнее задание или контрольную работу.
Для быстрой и эффективной коммуникации с клиентами во всех каналах коммуникации используют чат-ботов на базе ИИ. Кстати, к таким системам, относится и омниканальная платформа AutoFAQ. Это чат-сервис для роботизации служб поддержки и баз знаний, основанный на технологиях искусственного интеллекта. Благодаря AI-алгоритмам платформа умеет распознавать естественную речь независимо от формулировок и опечаток. С помощью баз знаний быстро ищет и структурирует нужную информацию, сама отвечает на большинство типовых вопросов, а также дает подсказки операторам.
Финансовая и банковская сферы. Искусственный интеллект используют в финансовой сфере, к примеру, при проведении торгов, оказании персональных финансовых консультаций, для онлайн-идентификации пользователей банковскими услугами, кредитного скоринга и т. п. Банки активно применяют чат-ботов и виртуальных помощников для информирования клиентов о предложениях и услугах, а также для обработки транзакций, где в участии человека нет необходимости.
В то же время в нашей истории уже были довольно успешные финансовые проекты, в частности создание системы оптимизации инвестиционного портфеля на основе алгоритмов машинного обучения (40 ценных бумаг / целевая волатильность 30% / ежедневная частота оптимизации баланса) и применение AI/ML к структуре сетевой корреляции для улучшения результатов оптимизации.
Производство. Промышленники одними из первых начали внедрять ИИ в свои производственные процессы задолго до того, как это стало мейнстримом. Автоматизированные производственные системы, промышленные роботы, коллаборативные роботы (коботы) — все они запрограммированы на выполнение определенных задач без участия (или с минимальным участием) человека. Любое роботизированное производство в разы производительнее и эффективнее, чем производство, где все операции выполняют люди. Также благодаря ИИ на производствах гораздо легче отслеживать качество выпускаемой продукции и выполняемых работ. К примеру, с помощью технологии компьютерного зрения специальные машины способны увидеть бракованный товар или посторонний предмет на производственной линии и тут же сообщить об этом оператору.
Такие разработки требуют колоссальных вычислительных мощностей и ресурсов (нейронная сеть DALL-E начала разрабатываться в 2018 году, в 2019 году OpenAI получила грант в 1 млрд $ от компании Microsoft). Наши же разработки велись на базе собственных ресурсов, а также благодаря небольшой поддержке одного фонда в Нидерландах. В конце 2019 года началась пандемия Covid-19, и инвестиционный интерес со стороны фондов угас. Конкурировать с компаниями, имеющими практически неограниченные ресурсы, было сложно, поэтому мы постепенно заморозили это направление, хотя наши обложки продавались по всему миру. Спустя два года руководительница нашего отдела компьютерного зрения защитила диссертацию на тему генеративного ИИ в условиях ограниченных вычислительных ресурсов.
Сельское хозяйство. ИИ активно применяют и во многих отраслях сельского хозяйства, особенно роботизация набирает обороты в растениеводстве, животноводстве, рыбоводстве. С помощью искусственного интеллекта управляют полностью или частично автоматизированными вертикальными фермами и теплицами, выявляют заболевания растений на ранних стадиях. А еще алгоритмы машинного обучения, анализируя большие объемы данных, могут выявлять закономерности и делать прогнозы. Основываясь на этой информации, фермеры могут с точностью прогнозировать, какой объем урожая и в какие сроки они соберут, а также могут сразу просчитать его себестоимость.
Медицина. В системе здравоохранения врачи при помощи ИИ прогнозируют болезни, выявляют группы пациентов с высоким риском заболеваний, организуют меры профилактики. Искусственный интеллект помогает автоматизировать и оптимизировать различные процессы в лечебных учреждениях, повышать точность диагностики и снизить риски для пациентов. Новейшие технологии дают возможность врачам персонализировано подбирать лечение, назначать те или иные лекарства и исследования. Всевозможные приложения и чат-боты улучшают уровень обслуживания в клиниках в целом: помогают пациентам записаться к врачу, получить результаты анализов, найти нужный кабинет или корпус.
Кибербезопасность. Искусственный интеллект помогает различным организациям бороться с кибератаками. Он раньше всех обнаруживает попытки взлома, угрозу заражения вредоносным ПО и тут же предупреждает людей об атаке. Кроме того, ИИ может автоматически реагировать на угрозы, блокируя доступ хакеров и предотвращая утечку данных.
Иногда нам приходят запросы на решение совсем нереалистичных задач. Например, прогнозирование курсов популярных валют наподобие евро, доллара, фунта. Конечно, создание такой прогнозной системы невозможно — слишком много экономических, геополитических и других факторов влияют на курс.
Искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI) — это технология, которая позволяет компьютерным системам и машинам моделировать процессы человеческого интеллекта. С ее помощью роботы распознают речь, обрабатывают естественный язык, отвечают на вопросы пользователей, распознают и обрабатывают изображения благодаря машинному зрению, генерируют тексты, пишут музыку или программный код. Другими словами, выполняют задачи и действия, требующие разумного мышления.
Сегодня уже никого не удивить по-настоящему качественными изображениями, сгенерированными нейронными сетями. За последние пару лет разные компании опубликовали свои версии генеративных нейронных сетей на базе моделей DALL-E от OpenAI и Stable Diffusion. Многие слышали про компанию Midjourney, а также российские версии от Яндекса — Шедеврум и Сбербанка — Kandinsky. Мы начали исследования в этом направлении в далекие 2016-2017 годы, за шесть лет до появления первой версии DALL-E (первая версия появилась в 2021 году) и за семь лет до появления Stable Diffusion (выпущена в 2022 году). На тот момент основным инструментом создания таких моделей были генеративно-состязательные сети (GAN). Первым же коммерческим предложением наших моделей был проект 2018 года от одного российско-европейского издательства по созданию системы генерации обложек для книг на основании краткого содержания.
Транспорт. Когда мы говорим об интеграции ИИ и транспорта, то подразумеваем автономные транспортные средства. К примеру, автомобили-беспилотники или беспилотные электропоезда. Управление таким автономным транспортным средством полностью автоматизировано и осуществляется без водителя/машиниста при помощи оптических датчиков, радиолокации и компьютерных алгоритмов. Также технологии искусственного интеллекта используют в сфере транспортного обслуживания. К примеру, чтобы эффективнее управлять трафиком, прогнозировать задержки рейсов, безопасно перевозить пассажиров и грузы.