Технологии искусственного интеллекта: что умеют, где используются

Возможности искусственного интеллекта

Не секрет, что в современном мире множество задач выполняется с помощью автоматизированных машин. Ученые не останавливаются и продолжают работать в этом направлении, чтобы улучшить нашу жизнь. Все чаще люди, которые не связаны напрямую с наукой, слышат об искусственном интеллекте и о нейронных сетях.

Всё потому, что технологии машинного обучения начинают занимать серьезное место в повседневной жизни. Требуется разобраться в терминологии, в самом процессе новых технологий и решить, как выстроить будущее на взаимодействии с ними.

Конечно, возможности новых технологий искусственного интеллекта несколько ограничены. Как и человек, ИИ имеет свойство ошибаться, однако, за последнее время данная технология продвинулась в своем развитии на достаточно высокий уровень, а всё благодаря обучению на крупных и разнообразных выборках данных.

Искусственный интеллект мог бы помочь специалистам с работой над теми задачами, которые не совсем простые в плане понимания, осмысления и имеют зависимость от достаточно большого количества изменчивых факторов. Понять их алгоритм машине будет проще, если создать для этого все условия.

Ученые и исследователи возлагают большие планы на машинное обучение, велико желание сделать так, чтобы от человека не требовалось постоянно описывать какие-то конкретные алгоритмы.

Узнай, какие ИТ - профессии
входят в ТОП-30 с доходом
от 210 000 ₽/мес

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Команда GeekBrains совместно с международными специалистами по развитию карьеры подготовили материалы, которые помогут вам начать путь к профессии мечты.

Подборка содержит только самые востребованные и высокооплачиваемые специальности и направления в IT-сфере. 86% наших учеников с помощью данных материалов определились с карьерной целью на ближайшее будущее!

Скачивайте и используйте уже сегодня:

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Топ-30 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий 2023

Поможет разобраться в актуальной ситуации на рынке труда

Подборка 50+ бесплатных нейросетей для упрощения работы и увеличения заработка

Только проверенные нейросети с доступом из России и свободным использованием

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

Список проверенных ресурсов реальных вакансий с доходом от 210 000 ₽

Получить подборку бесплатно

pdf 3,7mb

doc 1,7mb

Уже скачали 27853

В активной разработке подход — «черный ящик», когда человеку не требуется тратить уйму времени на программирование алгоритмов, на написание кода, а машина сама разберется со сложным программным кодом. Грамотные «тренировочные» данные для систем помогут машинам «программировать», выполняя задачу разработчиков.

Сферы использования технологий искусственного интеллекта

IBM Watson (суперкомпьютер на основе ИИ) стал популярен в 2011 году благодаря победе на «Jeopardy». Использующийся в IBM Watson алгоритм машинного обучения стал невероятно популярен, хотя сейчас он уже несколько видоизменен и используется в новом виде в качестве шаблона для разных коммерческих программ.

ИИ затрагивает практически все отрасли жизнедеятельности:

• ИИ в медицине и здравоохранении – речь идет об аппаратах УЗИ, о рентгене и о прочем медицинском оборудовании. Благодаря точной работе ИИ у пациента находят проблемы со здоровьем, а обнаружив таковые – могут подобрать оптимальное лечение. Сюда же можно отнести приложения, помогающие вести ЗОЖ: следить за пульсом, давлением, температурой, даже определять уровень кислорода в крови.
• ИИ в онлайн-магазинах – речь идет о той самой рекламе, которая постоянно возвращает нас к тем товарам, характеристики которых мы недавно изучали. На поисковиках предлагаются вещи, к которым проявили интерес пользователи. Машиной изучаются покупательские пристрастия человека, а потом предлагаются релевантные (по их мнению) товары.
• ИИ в политике – речь идет о работе в области сбора и анализа собранных данных. Вспомним, что Барак Обама стал второй раз президентом, поскольку его специалисты использовали ИИ при расчете наилучшего дня, штата и аудитории для публичного выступления Обамы. По оценкам, это обеспечило преимущество в 10-12 процентов.
• ИИ в промышленности – речь идет о возможностях ИИ собирать и анализировать данные с разных участков производства и, тем самым, грамотно распределять нагрузку на оборудование.
• ИИ в образовании и игровой индустрии – речь идет о создании игр, а также об активном продвижении ИИ в образовательных программах развитых стран.

Основные виды и технологии искусственного интеллекта

В настоящее время принято говорить о 4-х основных видах искусственного интеллекта:

• О реактивных машинах — систем ИИ, которые решают только лишь конкретные задачи, не способны на запоминание прежнего опыта с дальнейшим его применением.
• Об ограниченной памяти – системы ИИ с памятью, основанной на прошлом опыте, хотя и опыт тот не подлежит сохранению и накапливанию.
• О теории разума – системы ИИ, которая способна «прочесть» эмоции и планы человека, а также пригодна для командной работы, поскольку имеет социальный интеллект.
• О самосознании — системы ИИ, которая имеет некое представление о себе, что позволяет с большой точностью имитировать человеческий интеллект.

Читайте также

Компьютерная безопасность – что за профессия и кем работать

Подробнее

Далее, скажем о технологиях, которые в большинстве своем используются при создании искусственного интеллекта:

• Технология машинного обучения – компьютер способен на обработку данных и принятие решений, вне зависимости от строго обозначенных схем. Он может обнаружить закономерности, точные ответы и грамотные прогнозы в заданиях с обширными параметрами, на что не способен человек.
• Технология глубокого обучения – позволит найти закономерности в огромных массивах информации (Big Data). Обработкой данных в технологии глубокого обучения занимаются искусственные нейронные сети (ИНС), которые созданы по подобию биологических нейронных сетей, а также они моделируют и обрабатывают входные и выходные сигналы.
• Технологии обработки и генерации естественного языка – то, что позволяет преобразовать данные в естественный язык, который расшифровывает компьютер, а потом выдает человеку в том же понятном ключе.

Принцип работы искусственных нейронных сетей

Математические модели, которые создавались аналогично биологическим нейронным сетям, называют Искусственные Нейронные Сети. С помощью обучающего алгоритма, который считывает наблюдаемые данные, достигается адаптивное взвешивание сигналов между искусственными нейронами.

В трехслойной модели это выглядит следующим образом – первым слоем заложен ввод, дальше слой скрыт, а в финале имеется слой вывода. В каждом слое – не менее одного нейрона.

Конечно, если слоев будет больше, то и потенциал решения задач ИНС возрастет, но бывает, что модель становится «большой» для заданной задачи, оптимизация до необходимого уровня в данной ситуации невозможна, это есть — переобучение (overfitting).

Дарим скидку от 60%
на обучение «Искусственный интеллект с нуля» до 28 апреля

Уже через 9 месяцев сможете устроиться на работу с доходом от 150 000 рублей

Забронировать скидку

Теперь поговорим о функции активации, которая используется для преобразования взвешенных входных данных нейрона в его выходные данные.

Глубокое машинное обучение

Глубокое машинное обучение –нейронные сети и используемые в них алгоритмы принимают полезную для извлечения информацию путем обработки, с помощью прохода через слои нейросети, для обнаружения требуемых выходных данных.

По сути, этим занимается программист, но модель глубокого машинного обучения хороша тем, что сама найдет способ извлечения полезной информации из входных данных, сокращая требования к вычислительной мощности, памяти и энергии для поддержки работы модели после завершения обучения.

Только до 29.04

Скачай подборку материалов, чтобы гарантированно найти работу в IT за 14 дней

Список документов:

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

20 профессий 2023 года, с доходом от 150 000 рублей

Чек-лист «Как успешно пройти собеседование»

Чтобы получить файл, укажите e-mail:

Введите e-mail, чтобы получить доступ к документам

Подтвердите, что вы не робот,
указав номер телефона:

Введите телефон, чтобы получить доступ к документам

Скачать подборку бесплатно pdf 2,5mb

Уже скачали 52300

Я подтверждаю согласие на обработку персональных данных.

Алгоритмы «натаскивают» программу на задачу с помощью необходимых данных.

Теневое обучение (shadow learning) — одна из форм глубокого обучения, упрощенная за счет того, что поиск ключевых особенностей данных следует после их обработки специалистом и внесением в систему специфических для сферы, к которой относятся эти данные, сведений.

Основные разработчики технологий искусственного интеллекта

• Google

Конечно, этот технологический титан активно занимается разработкой ИИ. Специалисты Google создают наработки, а потом их же и тестируют в продуктах, получая прибыль. Самые очевидные ИИ-проекты заключены в сфере онлайн-продаж. Есть и множество других, которые связаны с обучением распознавания человеческой речи, с переводом с иностранных языков, с шаблонными разговорами в различных автоматически настроенных программах.

• OpenCog

Компания придерживается принципа работы сообща, а потому предоставила каждому желающему имеющиеся кусочки компьютерного кода, с помощью которого можно создать полноценный искусственный разум.

• Китайский институт искусственного мозга

Очень полезные наработки созданы в Поднебесной. Их занятие – нейросети, которые могут распознать сообщение человека или создание искусственного интеллекта, который может мгновенно передать в службу помощи тревожное сообщение о ком-либо. Одна из самых серьезных работ китайских ученых — система социального доверия.

• Microsoft

Microsoft имеет искусственный интеллект Azurе, который понимает речь человека, дает прогнозы, и имитирует прочие возможности человеческого интеллекта. Еще одна фишка — AI, способный распознать любую ошибку в коде. Это ведет к логичному исходу — вскоре ИИ обучат самостоятельно создавать программы.

Популярные статьи

Высокооплачиваемые профессии сегодня и в ближайшем будущем

Дополнительный заработок в Интернете: варианты для новичков и специалистов

Востребованные удаленные профессии: зарабатывайте, не выходя из дома

Разработчик игр: чем занимается, сколько зарабатывает и где учится

Как выбрать профессию по душе: детальное руководство + ценные советы

• Российские игроки

ИИ в России не функционирует на должном уровне, но существуют компании, продвигающие решения на основе искусственного интеллекта в собственных бизнес-моделях: «Сбербанк» и Mail.ru Group, «Яндекс» и «Лаборатория Касперского». Увы, этого недостаточно, о чем говорит и малое количество наших соотечественников на ведущих международных конференциях.

Примеры использования технологий искусственного интеллекта

• ИИ может распознавать лица

Всеми любимый и популярный — iPhone 12 – в нем распознается лицо благодаря нейросетям (вариации системы ИИ). Они выполняют примерно 60 млрд операций\сек., анализируя практически 40 тыс. ключевых точек на лице для опознавания хозяина гаджета. И даже маскировка в виде очков не станет преградой, так как анализируется область от виска до виска и от каждого виска до точки под нижней губой.

• ИИ экономит энергию

Опять поставим в пример iPhone 12, который отслеживает активность приложений на смартфоне и датчик движений, чтобы узнать распорядок дня владельца, а после получения информации поступит предложение обновиться в самое удобное для человека время.

• ИИ способен на создание картин

Система исследователей из Нью-Джерси в совместном проекте с лабораторией AI в Лос-Анджелесе продемонстрировала миру уникальный художественный стиль, а Microsoft способен распознать по речи человека, что он хотел бы нарисовать, и воспроизвести это на экране.

Вот, к примеру, «желтая птица с черными крыльями и коротким клювом»:

Известный практически всем пример – приложение Prisma, способная на создание картин из фото.

• ИИ способен на написание музыки

ИИ Amper сочинил, продюсировал и исполнил музыку для альбома «I AM AI» (англ. я — искусственный интеллект) совместно с певицей Тэрин Саузерн в 2018-ом году.

Amper появился под чутким руководством настоящих профессионалов и музыкальных талантов, он создавался для продвижения творческого процесса. Его уникальная способность – создание музыки за считанные секунды.

Amper самостоятельно подобрал аккордовые структуры и инструментал в треке «Break Free», а специалистам лишь оставалось поправить общие ритм и стиль.

• ИИ способен создавать тексты.

Увы, скоро и писательский труд может быть забыт, ведь ИИ способен написать книгу. Система Dewey была заполнена книгами библиотеки проекта «Гутенберг», научными текстами из Google Scholar, а также ей предоставили важные критерии, какой должны быть книга.

Dewey практически справился с задачей, книга была создана, сюжет был о паре, не имеющей возможностей быть вместе. Проблемы заключались в странных именах героев и еще в некоторых деталях. Но ведь это лишь начальные ступени к вершине технологий.

• ИИ способен на игры в шахматы

ИИ Deep Blue в первом матче проиграл Гарри Каспарову со счётом 2-4, а во втором – выиграл с результатом 3.5- 2.5.

А новая система AlphaZero до турнира обладала знаниями о том, как ходят фигуры и какая цель у игры, при этом спустя 4 часа она уже одержала победу над лучшей программой по игре в шахматы, над Stockfish 8.

AlphaZero имела возможность обработки до 800 тысяч позиций\в сек., если перевести это в более понятную людям плоскость, то это сравнимо с игрой в шахматы общей сложностью в 1400 лет. Это была абсолютная победа среди компьютеров по шахматам.

На этом AlphaZero не остановилась, и уже вскоре одержала победу над программой ELMO, которая раньше считалась неоспоримым чемпионом по игре в сёги (стратегическую настольную игру из Японии).

Читайте также

Python переменные окружения: виды и способы использования

Подробнее

• ИИ в медицине

Данная отрасль не стала исключением, и вот не так давно в Китае произошел уникальный случай – интеллектуальный робот Xiaoyi сдал все экзамены и стал квалифицированным медицинским специалистом, с лицензией и разрешением на практику.

Разработка компании iFlytek тоже уникальна, потому как способна на анализ всей информации о пациенте, выполняя роль врача-ассистента, для повышения качества работы настоящих врачей. Разработку планируют внедрить в качестве врачей общей практики в отдаленных деревнях Китая, где такая служба остро необходима людям.

Ещё один стоящий проект – Wave Clinical Platform от ExcelMedical. Система, которая может следить за показателями пациента и способна за 6 часов определить возможную смерть человека. Платформа анализирует информацию в системе и просчитывает риски смертельного исхода. Во время тестов проект уже показал себя, спас от смерти несколько пациентов. Человеку такое точное прогнозирование не под силу.

IBM может помочь специалистам предсказать развитие психоза лишь по речи пациента. ИИ отличает речевые паттерны больных людей от здоровых только лишь на основе рассказа пациента о себе. Во время рассказа речь может стать скупой, темы слишком быстро меняться – это явные признаки психоза.

После улучшения системы пациентам предложили пересказать ей историю, которую только что прочли. На этих примерах ИИ в 83% случаев ставил верный диагноз, что превосходит результаты даже врачей с серьезным опытом работы.

• ИИ и имитация человека

Человеческая мимика поддалась ИИ, теперь они умеют ее имитировать. Facebook* AI lab имеет робота, который был обучен с помощью звонков в Скайп. Он изучил 68 точек на лице человека, понял, как кивают, моргают и прочее. Теперь он может давать реакцию на информацию, которую он получит от человека, будь она словесной или передана без слов, с помощью мимики.

Moral Machine, созданная американскими учеными из Массачусетского технологического института, пошла еще глубже – система имеет мораль.

Обучение происходило таким образом: на сайте людям нужно было принять решение в какой-то критической ситуации, к примеру, быть машинистом, который выберет один путь и собьет несколько людей на железной дороге, или выберет другой, что повлечет к смерти людей в составе. Moral Machine обучили принимать сложные решения, нарушающие закон робототехники, говорящий, что робот не может принести вред человеку.

Чем закончится такое обучение машин – не ясно. Некоторые думают, что скоро ИИ станет полноправным членом общества, ведь уже сейчас робот София гонконгской компании имеет гражданство в Саудовской Аравии, а некоторые женщины – не имеют!

• ИИ в биржевой торговле

Немецкие ученые разработали алгоритмы, которые используют данные рынков из архивов для тиражирования инвестиций в реальном времени. Такая разработка позволила обеспечить 73% возврата инвестиций ежегодно с 1992 по 2015 год, что можно сопоставить с реальной рыночной доходностью на уровне в 9% в год. А в 2000 и 2008 годах и вовсе поставила рекорд — 545% и 681% соответственно.

В 2004 году Goldman Sachs запустил торговую платформу Kensho на базе искусственного интеллекта. На криптовалютных рынках также появляются системы на базе ИИ для торговли на биржах – Mirocana и т.д. Они превосходят трейдеров, поскольку не зависят от эмоций, их опора – четкий анализ и строгие правила.

Проблемы развития технологий ИИ

Конечно, нельзя сказать, что возможности ИИ абсолютно не имеют границ. Ведь имеются некоторые сложности:

• Машины способны обучаться только на массиве данных, что говорит о неправильном итоговом результате при малейших неточностях.
• Существует ограничение каким-то конкретным видом деятельности, оно и понятно, система, которая распознает лица в смартфоне не будет пригодна для выявления махинаций в сфере банковского обслуживания.
• Автономных интеллектуальных машин – нет. Нужны огромные ресурсы и достаточное количество профессионалов своего дела, чтобы машина работала, как нужно.

Курсы от GeekBrains по изучению искусственного интеллекта для детей

Данные курсы понравятся тем, кто увлечен технологиями:

• Заинтересованы работой ИИ.
• Интересуются машинным обучением и нейронными сетями.
• Имеют начальный уровень программирования, хотят двигаться дальше, а также проявляют интерес к языку Python.

Всего за три месяца у детей получится освоить навык работы с математическими операциями, они научатся датасеты и создавать алгоритмы машинного обучения. Также, им будет предоставлена возможность запустить предобученную нейронную сеть, чтобы распознавать верные и ложные данные.

Есть три веские причины, по которым необходимо пройти курс по искусственному интеллекту:

• Открывающиеся карьерные перспективы – ребята попробуют познакомиться с профессией дата-сайентиста — специалиста по работе с данными, они хорошо подкованы в вопросах ИИ и машинном обучении, имеют хорошую финансовую перспективу.
• Это будет прекрасная подготовка к конкурсам или олимпиадам по программированию — ребята углубят знания по программированию, линейной алгебре и математическому анализу. Это поможет победить в соревнованиях и поступить на бюджетную основу в престижные технические вузы: МГУ, МГТУ им Н. Э. Баумана, МФТИ, ВШЭ.
• Вашему ребенку понравится это увлекательное обучение, ведь дети смогут почувствовать себя в роли исследователя, классифицируя привычки людей и прогнозируя поведение. В результате чего у них получится создать несколько нейронных сетей.

Читайте также

Виды угроз информационной безопасности: ищем источники и устраняем уязвимости

Подробнее

Как будет проходить учёба?

Будут проводиться вебинары (1 раз в неделю по 90 минут). Проводятся они во внеурочное время, после школы вечером или по выходным дням. Дети изучают новую тему, спрашивают, если что-то не понятно, а потом могут и пересмотреть урок, ведь видеозапись будет им всегда доступна.

После завершения вебинара будет открыт доступ к практическим заданиям, которые очень важно выполнять в срок, чтобы учитель смог проверить и прислать ответное письмо с обратной связью и полным разбором выполненного домашнего задания.

Бесплатный курс по технологиям искусственного интеллекта от GeekBrains для новичков

Бесплатные занятия понравятся всем, кому интересна сфера машинного обучения, кто хотел бы дальше развиваться в этом направлении и больше узнать про ИИ. Ведь он, на самом деле, необычайно многообразен и необычные задачи смогут открыться каждому.

На занятиях вы сможете узнать, как начать свою работу в ИИ, устройство проектов данной сферы, и то, какие задачи решают разные направления машинного обучения. Вам будет доступен разбор практических кейсов под руководством настоящих экспертов.

Спикер: Юлия Пономарёва, Machine Learning Engineer в компании Napoleon IT. Она работает в отделе компьютерного зрения, её последний проект — разработка системы распознавания текста прайс-листов. Юлия является выпускницей Высшей школы электроники и компьютерных наук ЮУрГУ.

На занятиях будут раскрыты эти темы:

• Профессии в машинном обучении.
• Области искусственного интеллекта и их различия.
• Классический Machine Learning: классификация, регрессия, рекомендательные системы.
• Обработка естественного языка (NLP): классификация, генерация, вопросно-ответные системы, суммаризация, машинный перевод.
• Компьютерное зрение (CV): классификация, детекция, сегментация, OCR, трекинг, генерация.

В настоящее время происходит подъем технологий искусственного интеллекта, каждому дан шанс создать что-то невероятное и интригующее, полезное и серьезное, при этом не требуются какие-то сверхсекретные технологии и недоступная аппаратура. Требуется мало: современная видеокарта и неугасаемый энтузиазм со жгучим желанием творить.

Возможно, что именно вы совершите прорыв в этой сфере и оставите о себе память в истории современных технологий искусственного интеллекта.

*Facebook — организация, деятельность которой признана экстремистской на территории Российской Федерации.

Автор статьи

Редакция сайта GeekBrains

Продвижение блога - Генератор продаж

Оцените статью

Рейтинг: 5

( голосов 1 )

Поделиться статьей