Какие задачи решает искусственный интеллект выберите несколько вариантов ответа

Что такое диалоговый искусственный интеллект

Диалоговый искусственный интеллект (ИИ) – это технология, позволяющая программному обеспечению понимать голосовые или текстовые человеческие разговоры и реагировать на них. Традиционно общение человека с программным обеспечением ограничивалось предварительно запрограммированными входящими потоками, когда пользователи вводят заранее определенные команды или произносят их. Диалоговый искусственный интеллект выходит далеко за рамки этого. Он может распознавать все типы речи и ввода текста, имитировать человеческое общение, понимать запросы на разных языках и отвечать на них. Организации используют диалоговый искусственный интеллект для различных сценариев службы поддержки клиентов, поэтому программное обеспечение отвечает на запросы клиентов персонализированным образом.

В чем преимущества диалогового искусственного интеллекта?

Технология искусственного интеллекта для диалогов дает ряд преимуществ командам по обслуживанию клиентов организации.

Улучшенное качество обслуживания клиентов

Чат-боты искусственного интеллекта для диалогов могут обеспечивать круглосуточную поддержку и мгновенное реагирование клиентов – услуги, которую современные клиенты предпочитают и ожидают от всех онлайн-систем. Мгновенный ответ повышает как удовлетворенность клиентов, так и частоту взаимодействия с брендом.

Кроме того, вы можете интегрировать прошлые данные о взаимодействии с клиентами в искусственный интеллект для диалогов, чтобы персонализировать взаимодействие со своими клиентами. Например, он может давать рекомендации на основе прошлых покупок клиентов или поисковых запросов.

Повышенная операционная эффективность

Вы можете использовать решения на основе искусственного интеллекта для диалогов, чтобы оптимизировать рабочие процессы обслуживания клиентов. Они могут отвечать на часто задаваемые вопросы или другие повторяющиеся входные данные, что позволит сотрудникам сосредоточиться на более сложных задачах.

Вы также можете получить масштабную экономическую выгоду. Создание круглосуточных групп обслуживания клиентов в разных часовых поясах может обойтись дорого. Гораздо эффективнее использовать ботов для непрерывной поддержки клиентов по всему миру.

Более широкая доступность

Искусственный интеллект для диалогов можно использовать для улучшения доступности для клиентов с ограниченными возможностями. Он также может помочь клиентам с ограниченными техническими знаниями, разными языковыми навыками или нетрадиционными задачами. Например, технологии искусственного интеллекта для диалогов могут помочь пользователям перемещаться по веб-сайтам или работать с приложениями. Они могут отвечать на запросы и помогать находить необходимую информацию людям, не имеющим больших технических знаний.

Каковы некоторые варианты использования ИИ для диалогов?

Искусственный интеллект для диалогов применяется различными способами в бизнес-процессах и взаимодействии с клиентами. Мы разделили эти варианты использования на четыре большие категории.

Информационная

В информационном контексте искусственный интеллект для диалогов в первую очередь отвечает на запросы клиентов или предлагает рекомендации по конкретным темам. Например, ваши пользователи могут спрашивать чат-ботов службы поддержки клиентов о погоде, запрашивать сведения о продукте или рецепты с пошаговыми инструкциями. Другим примером могут служить виртуальные помощники, управляемые искусственным интеллектом, которые отвечают на запросы пользователей, предоставляя информацию в реальном времени – от мировых фактов до обновлений новостей.

Захват данных

Вы можете использовать инструменты искусственного интеллекта для диалогов, чтобы собирать важные сведения о пользователях или отзывы. Например, при адаптации новых сотрудников взаимодействие может быть больше похожим на общение с живым человеком. Другой сценарий – чаты для общения после покупки или обслуживания, в которых диалоговые интерфейсы собирают отзывы о личном опыте клиента – его впечатлениях и предпочтениях, а также возможных причинах неудовлетворенности.

Сопровождение транзакций

В транзакционных сценариях искусственный интеллект для диалогов облегчает выполнение задач, связанных с любой транзакцией. Например, клиенты могут использовать чат-ботов с искусственным интеллектом для размещения заказов на платформах электронной коммерции, бронирования билетов или жилья. Некоторые финансовые учреждения применяют чат-ботов на базе искусственного интеллекта, чтобы пользователи могли проверять баланс счетов, переводить деньги или платить по счетам. Такое использование удобно для ваших клиентов и улучшает их впечатления.

Проактивность

Когда вы активно используете искусственный интеллект для диалогов, система инициирует разговоры или действия на основе определенных триггеров или прогнозной аналитики. Например, приложения искусственного интеллекта для диалогов могут отправлять пользователям оповещения о предстоящих встречах, напоминать им о незавершенных задачах или предлагать продукты на основе поведения в Интернете. Агенты искусственного интеллекта для диалогов могут активно обращаться к посетителям веб-сайта и предлагать помощь. Или же они могут предоставлять вашим клиентам обновленную информацию о перебоях в доставке или обслуживании, и клиенту не придется ждать агента-человека.

Как работает искусственный интеллект для диалогов?

Искусственный интеллект для диалогов работает с использованием трех основных технологий.

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка (NLP) – это набор методов и алгоритмов, которые позволяют машинам обрабатывать, анализировать и понимать человеческий язык. Человеческий язык имеет несколько особенностей, таких как сарказм, метафоры, вариативность структуры предложений, а также исключения из правил грамматики и словоупотребления. Алгоритмы машинного обучения (ML) для NLP позволяют моделям искусственного интеллекта для диалогов непрерывно учиться на обширных текстовых данных и распознавать различные лингвистические закономерности и нюансы.

Понимание естественных языков

Понимание естественных языков (NLU) связано с аспектом понимания системы. Оно гарантирует, что модели искусственного интеллекта для диалогов будут обрабатывать языковые данные, понимать намерения и контекст пользователя. Например, одно и то же предложение может иметь разные значения в зависимости от контекста, в котором оно используется.

NLU использует машинное обучение для распознавания контекста, различения значений и понимания беседы людей. Это особенно важно, когда виртуальным агентам приходится отправлять сложные запросы агенту-человеку. NLU делает переход плавным и основано на точном понимании потребностей пользователя.

Генерация естественного языка

После понимания введенных пользователем данных система формулирует последовательный и контекстуально соответствующий ответ. Генерация естественного языка (NLG) позволяет виртуальным агентам составлять предложения, похожие на написанные человеком, – четкие, уместные и естественно звучащие. NLG использует мощные алгоритмы глубокого обучения для формулирования ответов в контексте. Более того, по мере того как чат-боты с искусственным интеллектом все больше взаимодействуют с пользователями и агентами-людьми, они все более гибким образом формулируют все более совершенные ответы.

В чем разница между искусственным интеллектом для диалогов и генеративным искусственным интеллектом?

Генеративный искусственный интеллект — это тип ИИ, который может создавать новый контент и идеи, включая разговоры, истории, изображения, видео и музыку. Как и любой искусственный интеллект, генеративный ИИ основан на моделях машинного обучения. В частности, он использует очень большие модели, предварительно обученные на огромных объемах данных и обычно называемые базовыми моделями (FM).

Помимо создания контента, вы можете использовать генеративный искусственный интеллект для улучшения качества цифрового изображения, редактирования видео, создания производственных прототипов и дополнения данных синтетическими наборами данных.

Сравнение искусственного интеллекта для диалогов с генеративным искусственным интеллектом

У ИИ для диалогов и генеративного ИИ разные конечные цели. Цель ИИ для диалогов – понять человеческую речь и поток беседы. Его можно настроить так, чтобы он реагировал соответствующим образом на запросы разных типов и не отвечал на вопросы, выходящие за рамки.

Напротив, генеративный искусственный интеллект направлен на создание нового оригинального контента и для этого обучается на существующих данных клиента. В каком-то смысле он будет отвечать только на нестандартные вопросы новыми оригинальными способами. Качество ответа может быть не таким, как вы ожидаете, и он может не так понимать намерения клиентов, как искусственный интеллект для диалогов.

При этом важно отметить, что многие инструменты искусственного интеллекта сочетают в себе как искусственный интеллект для диалогов, так и технологии генеративного искусственного интеллекта. Система обрабатывает вводимые пользователем данные с помощью искусственного интеллекта для диалогов и реагирует с помощью генеративного искусственного интеллекта. Это решает проблемы в сценариях использования, выходящих за рамки искусственного интеллекта для диалогов.

Как AWS может удовлетворить ваши требования к искусственному интеллекту для диалогов?

Amazon Web Services (AWS) предоставляет множество вариантов поддержки вашей работы с искусственным интеллектом для диалогов.

Amazon Lex – это полностью управляемый сервис искусственного интеллекта с усовершенствованными моделями естественного языка. Его можно использовать для проектирования, сборки, тестирования и развертывания диалоговых интерфейсов в приложениях. Работает на том же диалоговом движке, что и Alexa, и обеспечивает высококачественное распознавание речи и понимание языка. С помощью Amazon Lex вы можете добавлять в новые и существующие приложения сложных чат-ботов на базе искусственного интеллекта.

Amazon Kendra – это простой в использовании сервис диалогового поиска. Он позволяет обнаруживать информацию в огромном количестве контента, хранящегося во всей вашей компании. Например, вы можете найти данные из руководств, исследовательских отчетов, часто задаваемых вопросов, документации по управлению персоналом и руководств по обслуживанию клиентов. Когда вы вводите вопрос, Amazon Kendra понимает контекст и возвращает наиболее релевантные результаты, будь то точный ответ или весь документ.

Библиотека решений AWS позволяет легко настраивать чат-ботов и виртуальных помощников. Вы можете создать свой диалоговый интерфейс с помощью генеративного искусственного интеллекта от сбора данных до предоставления результатов. Используйте базовую модель, которая наилучшим образом соответствует вашим потребностям, в частной и безопасной вычислительной среде с выбранными вами данными для обучения.

Начните использовать искусственный интеллект для диалогов на AWS, создав учетную запись уже сегодня.

Introducing new Paper mode

Кем было дано определение искусственного интеллекта как науки и технологии создания интеллектуальных машин?

Джоном Маккарти
Биллом Гейтсом
Аланом Тьюрингом
Стивом Джобсом
Multiple Choice
Please save your changes before editing any questions.
45 seconds

Продолжите фразу: Прокторинг – это система контроля во время написания контрольных работ и сдачи экзаменов

при заочной форме обучения
при поступлении в высшее учебное заведение
при очной форме обучения
при вечерней форме обучения
при дистанционной форме обучения
Multiple Choice
Please save your changes before editing any questions.
45 seconds

Как называется эмпирический эксперимент, в ходе которого человек общается с компьютерной интеллектуальной программой, моделирующей ответы человека?

Тест Тюрина
Тест Тьюринга
Тест Гейтса
Тест Джобса
Multiple Choice
Please save your changes before editing any questions.
45 seconds
В каком году было дано определение искусственного интеллекта?
Multiple Choice
Please save your changes before editing any questions.
45 seconds
Как называется технология искусственного интеллекта, которая широко используется в образовании?
интеллектуальное обучение
адаптивное обучение
профессиональное образование
высшее образование
нейронное обучение
Multiple Choice
Please save your changes before editing any questions.
45 seconds
Укажите основные концепции развития СИИ?
Интеллект — умение решать сложные задачи
Интеллект — возможность взаимодействия с внешним миром
Интеллект — способность систем к обучению
Интеллект — умение решать сложные задачи и интеллект способность систем к обучению
Multiple Choice
Please save your changes before editing any questions.
45 seconds
Что послужило моделью для искусственной нейронной сети?
процессы головного мозга
паутинная сеть
компьютерная сеть
телефонная сеть
Multiple Choice
Please save your changes before editing any questions.
45 seconds
Какие из этих интеллектуальных функций человека уже научились воспроизводить искусственные системы?
Умение понимать смысл текста
Умение распознавать объекты и отличать их друг от друга
Умение играть в игры
Умение рисовать
Multiple Choice
Please save your changes before editing any questions.
45 seconds
Когда и где зародилась концепция ИИ?
более 700 лет назад в Испании
более 600 лет назад в Китае
более 800 лет назад в Италии
более 500 лет назад в Индии
Multiple Choice
Please save your changes before editing any questions.
45 seconds
Какой вклад внес Блез Паскаль в 1642 г.?
изобрел первый механических калькулятор
изобрел первую ЭВМ
изобрел шахматный автомат
изобрел алгоритм
Multiple Choice
Please save your changes before editing any questions.
45 seconds
Чем является CAPTCHA?
обратным тестом Тьюринга
тестом Тьюринга
моделью лабиринтного поиска
элементом булевой логики
Multiple Choice
Please save your changes before editing any questions.
45 seconds
Существует ли слабый искусственный интеллект?
зарождается
Explore all questions with a free account

Continue with Google Continue with Microsoft Continue with email Continue with phone

Промежуточная аттестация по модулю 1 [ответы]

Выберите характеристики сильного искусственного интеллекта.

a) Обладает мышлением ✔

b) Обладает самосознанием ✔

c) Имитирует интеллектуальную функцию, но не понимает, что делает

d) Хорошо решает несколько задач ✔

e) Хорошо решает только одну задачу

Выберите характеристики слабого искусственного интеллекта.

a) Обладает мышлением

b) Обладает самосознанием

c) Имитирует интеллектуальную функцию, но не понимает, что делает ✔

d) Хорошо решает несколько задач

e) Хорошо решает только одну задачу ✔

Какой инструмент сейчас применяется для создания систем сильного искусственного интеллекта?

a) Машинное обучение и глубокие нейронные сети

b) Экспертные системы

c) Большие данные и анализ социальных сетей

d) Инструментов для создания сильного искусственного интеллекта сейчас не существует✔

Выберите факторы, которые сделали возможным бурное развитие искусственного интеллекта в настоящее время.

a) Доступность больших вычислительных мощностей ✔

b) Накопление большого объема данных для обучения систем искусственного интеллекта ✔

c) Большое количество доступных рабочих мест для систем искусственного интеллекта

d) Совершенствование алгоритмов создания искусственного интеллекта ✔

e) Развитие технологий программирования

Выберите сценарий использования машинного обучения для создания систем искусственного интеллекта.

a) Эксперты создают базу знаний для помощи создания спецификации комплектующих на основе заказа клиента на компьютерное оборудование

b) Чтобы научить компьютер играть в го, создают программу с базовыми правилами игры, после чего компьютеры играют друг с другом и в процессе обучаются ✔

c) Чтобы научить робота перемещаться в лабиринте, разработчики создают программу с четкими правилами действия робота во всех возможных ситуациях

d) Системы автоматического сбора данных собирают в хранилище больших данных все доступные сведения о каждом человеке

Тематическое моделирование – это.

a) технология выявления слов, репрезентирующих тему текста ✔

b) добавление с помощью искусственного интеллекта темы в уже написанный текст

c) электронное устройство с функцией обработки текста

d) компьютерная программа, вычисляющая эмоциональную окраску художественного произведения

Выберите правильное утверждение об использовании искусственного интеллекта.

a) Искусственный интеллект применяется там, где еще нет данных, и он сам эти данные собирает

b) Искусственный интеллект применяется там, где уже есть накопленные и размеченные данные ✔

c) Искусственному интеллекту данные не нужны

Зависит ли результат работы системы искусственного интеллекта от выбора данных, на которых ее обучали?

a) Да, зависит✔

b) Нет, не зависит

c) Иногда зависит, иногда нет

Где применяются диалоговые интерфейсы?

a) Только в колл-центрах, при общении по телефону

b) Только в онлайн-чатах

c) В колл-центрах, в онлайн-чатах – канал общения может быть любой, главное – чтобы был процесс коммуникации✔

В каких направлениях цифровой трансформации образования сегодня наиболее широко используется искусственный интеллект?

Выберите все правильные варианты ответа.

a) Администрирование и отчетность ✔

b) IT-инфраструктура и данные ✔

c) Педагогические технологии и образовательная среда ✔

d) Персональные траектории и цифровые профили ✔

e) Экосистемное взаимодействие

f) Развитие команды и педагогического состава

g) Организационная культура

h) Создание и развитие образовательных продуктов ✔

Искусственный интеллект (ИИ)
Artificial intelligence (AI)

Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) — наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.

Что такое искусственный интеллект

На 2021 год исследователи использовали следующую классификацию типов ИИ:

Artificial Super Intelligence (ASI) — гипотетический ИИ, который сможет не только воспроизводить максимум способностей человека, но и даже превзойти его. Верящие в ASI считают, что он обретет силу проникновения в мысли и чувства человека с тем, чтобы подчинить его своей воле. См. Сверхразум: страшилки футурологов или реальное будущее искусственного интеллекта?

Остающийся тоже гипотетическим сильный, или общий ИИ (Artificial General Intelligence, AGI) по степени разумности стоит на ступень ниже ASI, адепты этого типа AI ограничены в своих убеждениях возможностью создания машин, способных как минимум выполнять те же действия, что и человек.

Слабый, или узкий ИИ (Artificial Narrow Intelligence, ANI) позволяет усмотреть в поведении машин слабые намеки на разум (поэтому его называют слабым). Он предназначен для выполнения только строго определенного узкого круга приложений (поэтому его называют узким). В случае ANI невозможно никакое неподвластное человеку автономное поведение или самостоятельное развитие. Системы, снабженные ANI, могут существовать только в той форме, в которой они были созданы человеком и даже теоретически не могут выйти из-под его контроля. Российский рынок мобильных приложений для бизнеса и госсектора: крупнейшие игроки, тенденции и перспективы. Обзор TAdviser

Устаревающие общие определения искусственного интеллекта:

• (J. McCarthy) ИИ разрабатывает машины, которым присуще разумное поведение
• (Britannica) ИИ — способность цифровых компьютеров решать задачи, которые обычно ассоциируются с высоко интеллектуальными возможностями человека
• (Файгенбаум) ИИ — разрабатывает интеллектуальные компьютерные системы обладающие возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом: понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т. д.
• (Elaine Rich) ИИ — наука о том, как научить компьютеры делать что-то, в чем на данный момент человек успешнее

Интеллект (от лат. intellectus — ощущение, восприятие, разумение, понимание, понятие, рассудок), или ум — качество психики, состоящее из способности приспосабливаться к новым ситуациям, способности к обучению и запоминанию на основе опыта, пониманию и применению абстрактных концепций и использованию своих знаний для управления окружающей средой. Интеллект — это общая способность к познанию и решению трудностей, которая объединяет все познавательные способности человека: ощущение, восприятие, память, представление, мышление, воображение.

В начале 1980-х гг. ученые в области теории вычислений Барр и Файгенбаум предложили следующее определение искусственного интеллекта (ИИ):

Позже к ИИ стали относить ряд алгоритмов и программных систем, отличительным свойством которых является то, что они могут решать некоторые задачи так, как это делал бы размышляющий над их решением человек.

Основные свойства ИИ — это понимание языка, обучение и способность мыслить и, что немаловажно, действовать.

ИИ – комплекс родственных технологий и процессов, развивающихся качественно и стремительно, например:

• обработка текста на естественном языке
• машинное обучение
• экспертные системы
• виртуальные агенты (чат-боты и виртуальные помощники)
• системы рекомендаций.

Технологические направления ИИ. Данные Deloitte

Сложности определения понятия ИИ

Вариантам определения термина ИИ и связанным с этим сложностям посвящена отдельная статья TAdviser — «Термин ИИ употребляется уже 70 лет, но всеми понимается по-разному. Что такое ИИ на самом деле?»

Методы ИИ: NLP, CV, Data Science

Естественный язык (NLP) Речевые технологии

• тексты: распознают, автоматически переводят
• речь: распознают, генерируют

• находят, отслеживают, классифицируют, идентифицируют объекты
• извлекают данные из изображений
• анализируют полученную информацию

• распознавания объектов
• видео аналитики
• описания содержания изображений и видео
• распознавания жестов и рукописного ввода
• интеллектуальной обработки изображений

• извлекают знания
• находят закономерности в данных
• прогнозируют

• Статистики
• Эконометрики
• Машинного обучения, Deep learning

Национальная стратегия развития искусственного интеллекта России

• Основная статья:Национальная стратегия развития искусственного интеллекта

Исследования в сфере ИИ

• Основная статья:Исследования в сфере искусственного интеллекта

Стандартизация в области ИИ

Влияние искусственного интеллекта

Риск для развития человеческой цивилизации

Британский ученый Стивен Хокинг часто высказывался о развитии искусственного интеллекта (ИИ) как о реальной причине возможного уничтожения человеческого рода.

В апреле 2017 года Стивен Хокинг в ходе видеоконференции в Пекине, состоявшейся в рамках Глобальной конференции мобильного интернета, заявил:

«Развитие искусственного интеллекта может стать как наиболее позитивным, так и самым страшным фактором для человечества. Мы должны осознавать опасность, которую он собой представляет», — подчеркнул он [1] .

Как рассказал ученый в своем интервью изданию Wired в конце ноября 2017 года, он опасается того, что ИИ может в целом заменить людей.

По словам самого Хокинга, люди могут создать слишком мощный искусственный интеллект, который будет чрезвычайно хорош в достижении своих целей. И если эти цели не будут совпадать с человеческими, то у людей будут проблемы, считает ученый. Подробнее здесь

Влияние на экономику и бизнес

Влияние на рынок труда

Проблемы ИИ

2023: ЦБ перечислили главные риски внедрения искусственного интеллекта

В конце сентября 2023 года в Банке России назвали основные риски при внедрении искусственного интеллекта. Главными среди них, как следует из презентации статс-секретаря — зампреда ЦБ Алексея Гузнова, являются:

• Вероятность возникновения монополизации среди крупных игроков технологий. Для поддержки ИИ необходимы большие инвестиции для вычислительных мощностей, инфраструктур обработки данных, подготовки профессиональных кадров и так далее. Гузнов отметил, что результат при использовании ИИ смогут получить только компании, которые имеют возможность «вложить», что станет причиной «перекосов» на рынке;
• Риск утечки информации, которая используется для обучения ИИ;
• Риск принятия предвзятых или дискриминационных решений на фоне того, что модель ИИ предусматривает выдачу решений, основываясь на определенных факторов и внесенных алгоритмов. «По большей степени это не наша проблема. Она сейчас осмысляется как философская, если хотите, проблема сочетания человеческого интеллекта и искусственного», — заявил Гузнов. Так он отметил, что в рамках особой работы ИИ могут возникнуть проблемы при общении искусственного интеллекта с потребителями.

ЦБ назвал основные риски внедрения ИИ

Банк России до конца 2023 года планирует выпустить консультативный доклад по искусственному интеллекту, в котором затронет вопросы применения и регулирования ИИ в сфере финансов, говорила в начале сентября 2023-го первый зампред ЦБ Ольга Скоробогатова. Банк России также намерен создать центр компетенций по ИИ. Регулятора в первую очередь интересует вопрос безопасности данных и операций клиентов. И уже на основе общественных обсуждений ЦБ будет принимать решение о необходимости регулирования ИИ.

По словам Алексея Гузнов, к концу сентября 2023 года в вопросе регулирования применения искусственного интеллекта ЦБ не предполагает каких-то радикальных решений, но «вопрос стоит». [2]

2022

Администрация президента США выпустила 5 положений о защите людей от ИИ

7 октября 2022 года Управление по научно-технической политике (OSTP) Белого дома выпустило пять положений, которыми следует руководствоваться при разработке, использовании и внедрении автоматизированных систем. Документ подготовлен на фоне того, как по мере развития искусственного интеллекта все больше голосов присоединяются к призыву принять меры по защите людей от этой технологии. Опасность, по мнению экспертов, заключается в том, что нейросети легко становятся предвзятыми, неэтичными и опасными.

Управление по научно-технической политике Белого дома выпустило пять положений, которыми следует руководствоваться при разработке, использовании и внедрении автоматизированных систем

• Безопасные и эффективные системы

Пользователь должен быть защищен от небезопасных или неэффективных систем. Автоматизированные системы должны разрабатываться на основе консультаций с различными сообществами, заинтересованными сторонами и экспертами в данной области для определения проблем, рисков и потенциального воздействия системы. Системы должны проходить тестирование перед развертыванием для выявления и снижения рисков, а также постоянный мониторинг, который продемонстрирует их безопасность и эффективность.

• Защита от алгоритмической дискриминации

Пользователь не должны сталкиваться с дискриминацией со стороны алгоритмов, а системы должны использоваться и разрабатываться на принципах равноправия. В зависимости от конкретных обстоятельств, алгоритмическая дискриминация может нарушать правовую защиту. Проектировщики, разработчики и специалисты по внедрению автоматизированных систем должны принимать проактивные и последовательные меры для защиты отдельных лиц и сообществ от алгоритмической дискриминации, а также для использования и проектирования систем на основе равноправия.

• Конфиденциальность данных

Пользователь должен быть защищен от неправомерного использования данных с помощью встроенных средств защиты, и он должен иметь право распоряжаться тем, как используются данные о нем. Проектировщики, разработчики и специалисты по внедрению автоматизированных систем должны запрашивать у пользователя разрешение и уважать его решения относительно сбора, использования, доступа, передачи и удаления его данных соответствующими способами и в максимально возможной степени; если это невозможно, следует использовать альтернативные средства защиты конфиденциальности на основе дизайна.

• Уведомление и разъяснение

Пользователь должен знать, что автоматизированная система используется, и понимать, как и почему она способствует достижению результатов, которые влияют на него. Проектировщики, разработчики и специалисты по внедрению автоматизированных систем должны предоставлять общедоступную документацию на простом языке, включающую четкое описание общего функционирования системы и роли, которую играет автоматизация, уведомление о том, что такие системы используются, о лице или организации, ответственной за систему, и объяснение результатов, которое должно быть четким, своевременным и доступным.

• Альтернативы для человека, принятие решений и запасной вариант

Пользователь должен иметь возможность отказаться от услуг, где это необходимо, и иметь доступ к специалисту, который может быстро рассмотреть и устранить возникшие проблемы. Пользователь должен иметь возможность отказаться от автоматизированных систем в пользу человеческой альтернативы, где это уместно. [3]

Бывший глава Google Эрик Шмидт создаёт фонд для решения «ключевых» проблем ИИ

16 февраля 2022 года появилась информация о том, что бывший исполнительный директор Google Эрик Шмидт (Eric Schmidt) объявил о создании благотворительного фонда с общим капиталом 125 млн долларов, который будет оказывать содействие исследованиям в сфере искусственного интеллекта. Речь, в первую очередь, идёт об исследованиях, направленных на решение кардинальных проблем, проявляющихся при использовании технологий искусственного интеллекта, в том числе предвзятости (феномен AI bias — прим. TAdviser), возможности причинения вреда и злоупотреблений. В списке значатся также геополитические конфликты и научная ограниченность самой технологии. Подробнее здесь.

2019: Сексизм и шовинизм искусственного интеллекта. Почему так сложно его побороть?

В основе всего того, что является практикой ИИ (машинный перевод, распознавание речи, обработка текстов на естественных языках, компьютерное зрение, автоматизация вождения автомобилей и многое другое) лежит глубинное обучение. Это подмножество машинного обучения, отличающееся использованием моделей нейронных сетей, о которых можно сказать, что они имитируют работу мозга, поэтому их с натяжкой можно отнести к ИИ. Любая модель нейронной сети обучается на больших наборах данных, таким образом, она обретает некоторые «навыки», но то, как она ими пользуется — для создателей остается не ясным, что в конечном счете становится одной из важнейших проблем для многих приложений глубинного обучения. Причина в том, что такая модель работает с образами формально, без какого-либо понимания того, что она делает. Является ли такая система ИИ и можно ли доверять системам, построенным на основе машинного обучения? Значение ответа на последний вопрос выходит за пределы научных лабораторий. Поэтому заметно обострилось внимание средств массовой информации к явлению, получившему название AI bias. Его можно перевести как «необъективность ИИ» или «пристрастность ИИ». Подробнее здесь.

Рынок технологий искусственного интеллекта

Рынок ИИ в России

Мировой рынок ИИ

• Искусственный интеллект (мировой рынок)
• Искусственный интеллект в США

Сферы применения ИИ

Сферы применения ИИ достаточно широки и охватывают как привычные слуху технологии, так и появляющиеся новые направления, далекие от массового применения, иначе говоря, это весь спектр решений, от пылесосов до космических станций. Можно разделить все их разнообразие по критерию ключевых точек развития.

ИИ — это не монолитная предметная область. Более того, некоторые технологические направления ИИ фигурируют как новые подотрасли экономики и обособленные сущности, одновременно обслуживая большинство сфер в экономике.

Основные коммерческие сферы применения технологий искусственного интеллекта

Развитие применения использования ИИ ведет к адаптации технологий в классических отраслях экономики по всей цепочке создания ценности и преобразует их, приводя к алгоритмизированию практически всего функционала, от логистики до управления компанией.

Технологии искусственного интеллекта. Обзор TAdviser 2022

Ежегодные темпы роста рынка решений искусственного интеллекта в России эксперты оценивают на уровне 20-30%. Какие технологии обеспечивают такое ускоренное развитие? В каких практических задачах эти технологии находят массовое применение? Где находятся точки роста, которые определяют векторы развития интеллектуальных систем в ближайшей перспективе? Искать ответы на эти вопросы TAdviser помогли российские эксперты в области интеллектуальных технологий и решений. Подробнее.

Технологии и решения искусственного интеллекта: точка перелома. Обзор TAdviser 2020

В материале практически не упоминается так называемый «сильный интеллект» — достичь его можно, пожалуй, только в мечтах футурологов разного толка. Речь же идет о реальности, а она не менее интересна и увлекательна. Более того, экспертное сообщество дает однозначный ответ: мы находимся в точке перелома, причем, в самой активной фазе трансформации стремительно информатизирующегося общества. Этой точке перелома свойственны, с одной стороны, неоправданные ожидания разного толка, раскалывающие общество. С другой стороны, в этой точке открываются обширные перспективы реального развития, очищенные от лишнего хайпа. Как они выглядят, с точки зрения возможных практических реализаций?

Именно об этом шел большой разговор с учеными и разработчиками решений искусственного интеллекта (ИИ), которые находятся на переднем фронте развития ИИ в ключевых направлениях:

• Компьютерное зрение.
• Распознавание речи.
• Понимание смысла текстов.
• Аналитика и поддержка принятия решений.
• Безлюдные и оцифрованные предприятия.

ИИ в принятии решений: сегодня и завтра

Искусственный интеллект в разработке программного обеспечения

Искусственный интеллект для решения демографических проблем

Использование ИИ в целях обороны и в военном деле

• Искусственный интеллект в ВПК
• Кибервойны
• Боевые роботы

Использование в образовании

Использование ИИ в бизнесе

ИИ в квантовой физике

2022: ИИ упростил решение известной задачи квантовой физики со 100 тыс. уравнений до четырех

4 октября 2022 года стало известно о том, что с помощью искусственного интеллекта (ИИ) физики смогли радикально оптимизировать известную квантовую проблему, которая до недавнего времени подразумевала решение 100 тыс. различных уравнений. Теперь достаточно решить четыре уравнения, и это без каких-либо жертв в плане точности результатов.

Как сообщалось, работа, опубликованная в Physical Review Letters 23 сентября 2022 г., может привести к изменениям в том, как ученые исследуют системы, содержащие множество взаимодействующих электронов. Если это решение удастся масштабировать на другие аналогичные проблемы, с его помощью будет возможно создание сверхпроводящих материалов или средств экологически чистого производства энергии.

заявил Доменико Ди Санте (Domenico Di Sante), глава исследовательской группы, сотрудник Центра вычислительной квантовой физики при Институте Флатирона (США) и Университета Болоньи (Италия)

Проблема, известная как модель Хаббарда, связана с поведением электронов, движущихся внутри решеткообразной структуры. Если два электрона занимают одну точку в решетке, они взаимодействуют. Модель Хаббарда — «идеальный» вариант нескольких важных классов материалов; с ее помощью ученые получают представление о том, как поведение электронов обеспечивает искомые состояния вещества, такие как сверхпроводимость, при которой электроны движутся, не встречая сопротивления. Модель также используется для отработки различных методов работы с более комплексными квантовыми системами.

Простота модели Хаббарда, однако, глубоко обманчива, пишет издание Phys.org. Даже когда обсчитывается скромное количество электронов, и используются самые передовые вычислительные подходы, объем собственно вычислений остается большим. Дело в квантовом сцеплении: после того, как два электрона взаимодействуют, они оказываются сцепленными, и как бы далеко они ни оказывались друг от друга впоследствии, их нельзя рассматривать как самостоятельные единицы. В результате физикам приходится учитывать сразу все электроны разом, а не каждый по отдельности. И чем больше электронов добавляется в систему, тем больше происходит сцеплений, и тем выше вычислительные ресурсы, которые требуются для изучения такой системы.

Физики в таких случаях применяют ренормализационные группы — математический аппарат, который используется для выявления изменений в системе при модификации ее свойств, например температуры, или последствий изменения масштабов.

Однако даже ренормализационная группа, отслеживающая все возможные сцепления между электронами без ущерба для точности, будет содержать десятки тысяч, сотни тысяч или даже миллионы отдельных уравнений, требующих решения.

Ди Санте и его коллеги задумались о возможности применить нейросеть для того, чтобы сделать массивную ренормализационную группу более управляемой. И это им удалось.

Нейросеть вначале проиндексировала все связи в полноразмерной группе ренормализации, затем перенастраивала силу этих соединений до тех пор, пока не выявила узко ограниченный набор уравнений, выдающих точно такой же результат, что и исходная ренормализационная группа. Количество таких уравнений в итоге удалось низвести до четырех.

Обучение нейросети потребовало больших вычислительных ресурсов: программа проработала несколько недель непрерывно. Однако теперь эта нейросеть может быть использована для производства вычислений в связи с другими крупными физико-математическими проблемами, без необходимости начинать ее обучение с нуля.

Ди Санте и его соратники также изучают, что именно их нейросеть «поняла» насчет системы, к которой была применена, в надежде выявить закономерности, прежде неочевидные для физиков.

Остается вопрос, насколько данный подход работает с более сложными квантовыми системами, например с материалами, в которых электроны взаимодействуют на больших дистанциях. По словам Ди Санте, существуют очень интересные возможности использовать данный метод в других областях, где используются ренормализационные группы, в том числе космологии и неврологии.

поведал Дмитрий Гвоздев, генеральный директор компании «Информационные технологии будущего»

ИИ в борьбе с мошенничеством

11 июля 2019 года стало известно о том, что всего через два года искусственный интеллект и машинное обучение будут использоваться для противодействия мошенничеству в три раза чаще, чем на июль 2019 года. Такие данные были получены в ходе совместного исследования компании SAS и Ассоциации сертифицированных специалистов по расследованию хищений и мошенничества (Association of Certified Fraud Examiners, ACFE). На июль 2019 года такие антифрод-инструменты уже используют в 13% организаций, принявших участие в опросе, и в еще 25% заявили, что планируют их внедрить в течение ближайшего года-двух. Подробнее здесь.

ИИ в электроэнергетики

• На уровне проектирования: улучшенное прогнозирование генерации и спроса на энергоресурсы, оценка надежности энергогенерирующего оборудования, автоматизация повышения генерации при скачке спроса.
• На уровне производства: оптимизация профилактического обслуживания оборудования, повышение эффективности генерации, снижение потерь, предотвращение краж энергоресурсов.
• На уровне продвижения: оптимизация ценообразования в зависимости от времени дня и динамическая тарификация.
• На уровне предоставления обслуживания: автоматический выбор наиболее выгодного поставщика, подробная статистика потребления, автоматизированное обслуживание клиентов, оптимизация энергопотребления с учетом привычек и поведения клиента.

ИИ в производственной сфере

• На уровне проектирования: повышение эффективности разработки новых продуктов, автоматизированная оценка поставщиков и анализ требований к запчастям и деталям.
• На уровне производства: совершенствование процесса исполнения задач, автоматизация сборочных линий, снижение количества ошибок, уменьшение сроков доставки сырья.
• На уровне продвижения: прогнозирование объемов предоставления услуг поддержки и обслуживания, управление ценообразованием.
• На уровне предоставления обслуживания: улучшение планирования маршрутов парка транспортных средств, спроса на ресурсы автопарка, повышение качества подготовки сервисных инженеров.

ИИ в банках

• Основная статья:Искусственный интеллект в банках
• Искусственный интеллект в Сбербанке

• Чат-боты и голосовые помощники
• Персонализация продуктов и предложений
• Биометрия
• Распознавание образов — используется в т.ч. для узнавания клиентов в отделениях и передачи им специализированных предложений
• Роботы помощники

• Обнаружение фрода
• AML & KYC
• Кредитные рейтинги
• Управление рисками
• Комплайенс
• Обработка документов

Основные коммерческие сферы применения технологий искусственного интеллекта в банках

ИИ на транспорте

• Автопилот (беспилотный автомобиль)
• Автоиндустрия на пороге революции: 5 вызовов эры беспилотного вождения

ИИ в логистике

ИИ в торговле

• Распознавание образов — используется в т.ч. для узнавания клиентов и передачи им специализированных предложений.

• Инженеры лаборатории Facebook по исследованию искусственного интеллекта представили в июне 2017 года результаты работы над ботом, умеющим врать и торговаться с людьми. Как пишет Quartz, в ходе обучения система использовала более 5,8 тыс. реальных человеческих диалогов в ходе переговоров, собранных при помощи краудсорсинговой онлайн-платформы Amazon Mechanical Turk [5] .

Анализируя диалоги, бот не только научился вести переговоры — он научился врать. Инженеры отмечают, что искусственный интеллект может имитировать интерес не к тому, что его действительно интересует, а к другому предмету. Выиграв преференции в ходе переговоров, он возвращается к объекту интереса. Впрочем, инженеры до конца не уверены, научился ли бот вранью из человеческих диалогов, или вышел на тактику случайно, в процессе самообучения.

ИИ в сельском хозяйстве

ИИ на рынке предметов и услуг роскоши

В ноябре 2017 года издание Financial Times (FT) опубликовало статью о том, как искусственный интеллект (ИИ) в корне меняет рынок роскоши. Вдохновившись успехами Amazon, Google и других технологических гигантов, часовые и ювелирные бренды обращаются к искусственному интеллекту, чтобы завоевать клиентов. Например, виртуальные собеседники на основе мессенджеров могут помочь брендам собирать данные пользователей, не нарушая при этом европейское законодательство.

Кольцо с системой «чат-бокс» из коллекции De Grisogono

В марте 2017 года на выставке часов Baselworld часовой и ювелирный бренд de Grisogono представил чат-бота, который помогает покупателям выбрать украшение из драгоценных камней из коллекции Crazymals. Собеседник рассказывает о себе, спрашивает клиентов о вкусах, а затем предлагает ювелирные изделия на выбор.

Зимой 2017 года de Grisogono представил свой первый ИТ-продукт — консьерж-сервис «Ботлер», который представляет собой нечто среднее между чат-ботом и «дворецким», который выполняет функцию гида по швейцарскому горнолыжному курорту Санкт-Мориц.

По словам соучредителя Southpigalle Оливье де Коэнте, сложная экономическая ситуация и растущая конкуренция заставили бренды класса «люкс» внедрять инновации, в том числе системы виртуальных собеседников, чтобы удержать клиентов.

Согласно результатам исследования, проведенного Facebook в 2016 году, большее 50% респондентам удобнее отправлять текстовые сообщения, чем звонить в службу поддержки клиентов. Исследование показало, что ежемесячно различные компании получали свыше 1 млрд сообщений.

Как пишет FT, ИИ не только улучшает взаимодействие с клиентами, но и служит важным источником информации для брендов. Так как информация предоставляется клиентом напрямую, эти данные более полезны, чем информация, полученная с помощью файлов cookie или истории просмотров.

В сочетании с другими данными, такими как профиль социальных сетей пользователя и демографические данные, бренды смогут лучше понимать тенденции, эмоции и настроение клиентов и соответственно корректировать стратегии управления продуктом.

Летом 2017 года компания Montblanc представила «умные» часы Summit, оснащенные ассистентом Google на основе ИИ. Несмотря на классический внешний вид, модель выполняет функции навигатора, переводчика и ассистента с голосовым управлением.

В рамках выставки SIHH в Женеве в январе 2017 года бренд Jaeger-LeCoultre пригласил всех желающих протестировать свои разработки. Посетителям выдали браслет с QR-кодом и попросили выбрать часы с помощью приложения для iPhone. Эта технология на основе дополненной реальности помогла компании собрать информацию о клиентах. [6]

ИИ в ресторанах

2023: В России открылось первое кафе, меню и интерьеры для которого разработал искусственный интеллект

В России открылось первое кафе, меню и интерьеры для которого разработал искусственный интеллект. Речь идет об заведении азиатской кухни под названием Futuramen, которое заработало в Москве на Пятницкой. Подробнее здесь.

ИИ в пивоварении

В декабре 2017 года Carlsberg сообщила об использовании искусственного интеллекта, который помогает датской компании создавать новые сорта пива. Подробнее здесь.

ИИ в юриспруденции

Юристы начали использовать нейросеть OpenAI для ускорения работы

15 марта 2023 года PricewaterhouseCoopers (PwC), международная сеть компаний, предлагающих услуги в области консалтинга и аудита, объявила о внедрении искусственного интеллекта для повышения эффективности работы своих сотрудников. Подробнее здесь.

Использование ИИ в госуправлении

ИИ в ЖКХ

• прогнозирование технического состояния дома (лифт, кровля)
• прогнозирование расхода воды и электричества (регрессия), предсказание заполнение показателей (классификация)
• распознавание фото счетчиков

ИИ в криминалистике

ИИ в судебной системе

2022

Суды начали использовать систему, которая распознает голоса незнакомцев на записях лучше людей

7 ноября 2022 года междисциплинарная международная группа, состоящая из криминалистов, юристов, психологов и лингвистов из Австралии, Великобритании и Чили, разработала и внедрила ИИ-систему, способную распознавать голоса незнакомцев на аудиозаписях лучше людей. В качестве доказательства эффективности своей разработки эксперты сравнили точность идентификации говорящего на записи отдельными слушателями (например, судьями или членами жюри) с точностью системы сравнения судебной экспертизы голоса, основанной на современной технологии автоматического распознавания говорящего.

В большинстве англоязычных стран показания эксперта принимаются в суде только в том случае, если они потенциально могут помочь судье или присяжным принять решение. Если идентификация говорящего на записи судьей или присяжными будет одинаково точной или более точной, чем сравнительный анализ голоса, проведенный судебным экспертом, то показания судебного эксперта не будут приемлемыми.

Суды начали использовать систему, которая распознает голоса

Запись голоса допрашиваемого была телефонным звонком с фоновым офисным шумом, а запись голоса подозреваемого — полицейским допросом, проведенным в помещении с эхом и фоновым шумом вентиляционной системы.

Система сравнения голоса судебного эксперта показала лучшие результаты, чем все 226 слушателей, участвовавших в тестировании.

Исследовательская группа состояла из криминалистов, правоведов, экспериментальных психологов и фонетистов из Великобритании, Австралии и Чили.

Автор исследования доктор Кристи Мартир (Kristy A Martire) из Школы психологии Университета Нового Южного Уэльса сказала:

Соавтор исследования профессор Гэри Эдмонд из юридического факультета Университета Нового Южного Уэльса сказал:

В Китае искусственный интеллект начал выносить судебные приговоры

В середине июля 2022 года искусственный интеллект впервые стал составителем текста обвинительного заключения, которое будет предъявлено преступнику в суде. Система машинного обучения может автоматически сканировать судебные дела на предмет ссылок, рекомендовать судье законы и правила, составлять юридические документы и исправлять то, что она считает человеческими ошибками в приговоре. Подробнее здесь.

2021: В Китае создан робот-прокурор

Китайские специалисты заявили о создании первого в мире робота-прокурора, использующего технологии искусственного интеллекта (ИИ) для предъявления обвинений в уголовных делах. Об этом стало известно 27 декабря 2021 года. Подробнее здесь.

2017

Разработки в области искусственного интеллекта помогут кардинально изменить судебную систему, сделать ее более справедливой и свободной от коррупционных схем. Такое мнение высказал летом 2017 года доктор технических наук, технический консультант Artezio Владимир Крылов.

Ученый считает, что уже существующие сейчас решения в области AI можно успешно применять в разных сферах экономики и общественной жизни. Эксперт указывает, что AI успешно применяется в медицине, однако в будущем способен полностью изменить и судебную систему.

«Ежедневно просматривая новостные сообщения о разработках в области ИИ только поражаешься неисчерпаемости фантазии и плодотворности исследователей и разработчиков в этой области. Сообщения о научных исследований постоянно чередуются с публикациями о новых продуктах, врывающихся на рынок и сообщениями об удивительных результатах, полученных с помощью применения ИИ в различных областях. Если же говорить об ожидаемых событиях, сопровождаемых заметным хайпом в СМИ, в котором ИИ станет снова героем новостей, то я, наверное, не рискну делать технологических прогнозов. Могу предположить, что ближайшим событием станет появление где-то предельно компетентного суда в форме искусственного интеллекта, справедливого и неподкупного. Случится это, видимо, в 2020-2025 году. И процессы, которые пройдут в этом суде приведут к неожиданным рефлексиям и стремлению многих людей передать ИИ большинство процессов управления человеческим обществом».

Использование искусственного интеллекта в судебной системе ученый признает «логичным шагом» по развитию законодательного равенства и справедливости. Машинный разум не подвержен коррупции и эмоциям, может четко придерживаться законодательных рамок и выносить решения с учетом многих факторов, включая данные, которые характеризуют участников спора. По аналогии с медицинской сферой, роботы-судьи могут оперировать большими данными из хранилищ государственных служб. Можно предположить, что машинный интеллект сможет быстро обрабатывать данные и учитывать значительно больше факторов, чем судья-человек.

Эксперты-психологи, впрочем, считают, что отсутствие эмоциональной составляющей при рассмотрении судебных дел негативно скажется на качестве решения. Вердикт машинного суда может оказаться слишком прямолинейным, не учитывающим важность чувств и настроения людей.

ИИ в спорте

ИИ в медицине (здравоохранении)

Анализ поведения граждан

Использование ИИ в развитии культуры

Работа СМИ и литература

Как роботы заменяют журналистов, писателей и поэтов?

Видео

Драматургия

Искусственный интеллект научился «писать» пьесы

Экспериментальную модель нейросети – генератор пьес «НейроСтаниславский» представили в Москве. Проект открывает следующую эпоху в театральном искусстве и в сфере нейронных сетей: искусственный интеллект уже создавал музыку и картины, но впервые в России написал пьесу. Об этом НИТУ МИСиС (Национальный исследовательский технологический университет) сообщил 11 ноября 2022 года. Подробнее здесь.

Музыка

Живопись

2023: «Яндекс» выпустил нейросеть, способную создавать изображения по описанию

«Яндекс» выпустил генеративную нейросеть «Шедеврум», которая может создавать изображения по описанию. Об этом компания сообщила 5 апреля 2023 года. Подробнее здесь.

2022: Нейросеть научилась рисовать совместно с художником

Облачная платформа Yandex Cloud, студия Arka и мультимедиа-художник Andrey Berger представили нейросеть-соавтора. Об этом Яндекс сообщил 8 декабря 2022 года. Подробнее здесь.

2021: Nvidia представила ИИ-систему GauGAN для преобразования текста в изображение

24 ноября 2021 года стало известно, что Компания Nvidia представила систему на базе технологий искусственного интеллекта GauGAN2 (преемник первой модели GauGAN), позволяющую создавать правдоподобные фотографии несуществующих пейзажей. С помощью таких техник, как сегментированное картирование, ретушь и преобразование текста в изображение, GauGAN2 способна создавать реалистичные изображения на основе текста и набросков от руки. Подробнее здесь.

2019: Microsoft представила генератор изображений на основе произведений искусства

В начале марта 2019 года Microsoft анонсировала проект по генерации изображений на основе произведений искусства.Для создания этого сервиса разработчики использовали микросервисную архитектуру глубоких нейросетей, службы Azure и хранилище BLOB-объектов. Visual Studio Code и Azure Kubernetes Service позволяют создавать новые изображения в режиме реального времени и отвечают за интерактивный внешний вид сайта. Подробнее здесь.

2018: Написанный искусственным интеллектом портрет продан за $433 тыс.

В октябре 2018 года на аукционе Christie’s в Нью-Йорке продали картину, написанную искусственным интеллектом. За «Портрет Эдмонда Белами» из серии «Семья Белами», который создан на основе полотен известных живописцев, заплатили $432,5 тыс. при первоначальной цене лота в $7–10 тыс. Подробнее здесь.

2016: Представители Google выручили с психоделических картин, написанных ИИ, порядка $98 тыс.

В 2015 году команда Google тестировала нейронные сети на предмет возможности самостоятельно создавать изображения. Тогда искусственный интеллект обучали на примере большого количества различных картинок. Однако, когда машину «попросили» самостоятельно что-нибудь изобразить, то оказалось, что она интерпретирует окружающий нас мир несколько странно. Например, на задачу нарисовать гантели, разработчики получили изображение, в котором металл был соединён человеческими руками. Вероятно, произошло это из-за того, что на этапе обучения анализируемые картинки с гантелями содержали руки, и нейронная сеть неверно это интерпретировала.

26 февраля 2016 года в Сан-Франциско на специальном аукционе представители Google выручили с психоделических картин, написанных искусственным интеллектом, порядка $98 тыс. Данные средства были пожертвованы на благотворительность. Одна из наиболее удачных картин машины представлена ниже.

Картина, написанная искусственным интеллектом Google. Источник: factroom.ru

В начале 2016 года с помощью подобной технологии была написана картина «Следующий Рембрандт». Исследователи проекта Next Rembrandt в ходе своей работы проанализировали порядка 350 картин великого художника, используя 3D-сканеры, которые позволили нейронной сети уловить даже мельчайшие детали работ и копировать стиль написания всех произведений.

На втором этапе учёные определили, что конкретно нейронная сеть должна написать самостоятельно. Для этого выбрали мужчину 30-40 лет, имеющего растительность на лице, воротник и шляпу.

Портрет «Следующий Рембрандт»

Полученные результаты оставляют двоякое ощущение. С одной стороны, все мы видим, что перед нами работа машины. С другой – если мы поставим рядом несколько полотен Рембрандта, то мало кто сможет отличить именно этот портрет.

История

Microsoft и MIT создали ИИ-алгоритм для поиска взаимосвязей между предметами искусства

18 августа 2020 года стало известно о том, что исследователи из Microsoft и Массачусетского технологического института (MIT) разработали систему MosAIc для поиска взаимосвязей между предметами искусства из различных культур и эпох. Подробнее здесь.

Сбербанк привлекает искусственный интеллект для расшифровки рукописей Петра Первого

29 июня 2020 года стало известно о том, что Сбербанк решил привлечь технологии искусственного интеллекта для расшифровки рукописей Петра Первого. Подробнее здесь.

Игры (го, покер, шахматы)

• Летом 2017 года стало известно, что Microsoft Research и Maluuba, стартап в сфере глубокого обучения, приобретенный корпорацией в начале 2017 года, научили искусственный разум играть в одну из самых популярных компьютерных игр всех времён Ms. Pac-Man. И не просто научили, а сделали из него чемпиона, побившего мировой рекорд, установленный человеком.

Играя в версию знаменитой аркады Ms. Pac-Man, выпущенную для одной из первых домашних консолей Atari 2600, искусственный интеллект смог набрать максимальное количество возможных очков – достижение, которое прежде было немыслимо. Результат умной машины составил 999 990 баллов, тогда как лучший результат, поставленный человеком равен 266 360 баллам.

При обучении искусственного интеллекта использовался метод под названием «гибридная архитектура наград». Он заключается в том, что 150 специальным программам-агентам назначается конкретная задача: избегать призраков, правильно передвигаться, собирать гранулы и так далее. С помощью программ-агентов искусственный интеллект самостоятельно распределял приоритеты для достижения максимального результата. Версия игры Ms. Pac-Man для Atari 2600 использовалась неспроста. Код игры в ней менее предсказуем, чем в оригинальной версии. Стратегией разработки стало использование перспективного подхода обучения с подкреплением (reinforcement learning), который предполагает, что алгоритму даются для обработки примеры желаемого поведения, и он методом проб и ошибок совершенствуется. По словам ученых, работавших над проектом, такое достижение внесет вклад в обработку естественного языка, а также потенциально сможет лечь в основу систем детального предсказания покупательского поведения, обусловленного множеством факторов.

• В 2016 году компьютер впервые обыграл человека в го[8] . В мае 2017 года сильнейший игрок в го Кэ Цзе из Китая проиграл вторую партию программе AlphaGo. Таким образом, AlphaGo обеспечила себе победу в турнире из трех партий. Кэ Цзе, отметили эксперты, следившие за матчем, «идеально» начал партию, создавая сложные для соперника комбинации по всему игровому полю. Однако AlphaGo удалось упростить игру и добиться победы.

• В 2017-м под угрозой оказался покер — специалисты из Университета Карнеги — Меллон создали бота, который бросил вызов профессиональным игрокам. Программа Libratus, разработанная в Университете Карнеги — Меллона, победила в 20-дневном покерном турнире «Brains Vs. Artificial Intelligence: Upping the Ante». Компьютер выиграл фишек на сумму более 1,7 миллиона долларов, сообщает New Scientist [9] .

В турнире, который проходил в питтсбургском казино Rivers было сыграно 120 тысяч раздач в безлимитный техасский холдем один на один (Хедз-Ап), против Libratus играли Даниэль МакОлэй, Джимми Чу, Донг Ким и Джейсон Лес. В результате 20-дневного турнира программа победила людей, заработав более 1,7 миллиона долларов в фишках. Несмотря на это, разработчик не получат никаких денег, а призовой фонд в 200 тысяч долларов будет поделен между четырьмя живыми игроками в зависимости от занятого места.

Точно не известно, как именно работает Libratus, авторы описали лишь общую структуру программы и планируют в ближайшем будущем опубликовать статью в рецензируемом журнале. По словам разработчиков, Libratus состоит из трех частей. Основное «ядро» Libratus было подготовлено заранее, вычисления заняли 15 миллионов ядро-часов, в то время как на Claudico ушло два-три миллиона. Вторая часть программы следила за возможными ошибками, которые могли допустить соперники, и учитывала в процессе игры эту информацию. Третья часть Libratus отслеживала собственные слабые стороны, которые могли использовать противники, и корректировала общую стратегию с учетом этих данных. Такой подход позволил программе как блефовать самостоятельно, так и распознавать дезинформацию со стороны соперников [10] .

По мнению авторов программы у систем, подобных Libratus, большое будущее в самых разных сферах, где приходиться иметь дело с неполной информацией. В качестве возможных сфер применения программы исследователи называют информационную безопасность, военное дело, аукционы, переговоры и даже бережливое распределение медикаментов.

Покер — игра, в которую очень сложно обучить играть компьютер: хороший игрок быстро распознает стратегии, заложенные в искусственный интеллект, и находит способ победить бота. Особенно сложно компьютеру приходится, если ставки за покерным столом нелимитированы, то есть игрок может ставить в свой ход неограниченное количество фишек.

Тем не менее, покерные боты — очень популярное направление развития игры. Есть два типа покерных ботов. Одни довольно просты и сражаются с людьми в игре с маленькими ставками — в ней уровень покера очень низок, и люди не могут разгадать даже простейшие стратегии. Такие боты не очень интересны науке и служат для зарабатывания денег — покерные сайты, как правило, пытаются с ними бороться.

Второй тип — боты, которые соревнуются с профессионалами. Они нужны не только и не столько для зарабатывания денег, сколько для продвижения науки. Тема «игр с неполной информацией» сейчас одна из самых популярных в экономической науке — неслучайно Ллойд Шепли и Элвин Рот получили в 2012 году Нобелевскую премию по экономике именно за теорию стабильного распределения, которая связана как раз с «теорией игр». Если компьютер стабильно научится лучше человека играть в игры с неполной информацией, возможно, нам больше не придется торговаться и мучаться вопросом о том, не прогадали ли мы, покупая новый автомобиль с нужными нам характеристиками именно за эту цену — потому что решать за нас это будет приложение в смартфоне [11] .

• Разработчики компьютерных игр применяют ИИ в той или иной степени проработанности. Это образует понятие «Игровой искусственный интеллект». Стандартными задачами ИИ в играх являются нахождение пути в двумерном или трёхмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчёт верной экономической стратегии и так далее.

Фотография

2021: Применение ИИ в фотографической среде

Современный мир уже невозможно представить без нейросетей и все более впечатляющих разработок в области искусственного интеллекта. Эти сущности, еще лет 20 назад кажущиеся нам чем-то из области научной фантастики, сегодня проникли буквально в каждый дом. И нет, речь не идет о робототехнике и искусственном разуме, искусственный интеллект — это гораздо более широкое понятие.

Алгоритмы ИИ помогают нам начать день с прогноза погоды, далее построить оптимальный путь на работу в Google Maps, учитывая трафик на дорогах, а вечером любимый медиасервис предложит фильм по вкусу. Будьте уверены, даже реклама в браузере будет подобрана «им» специально под вас, учитывая предыдущие поисковые запросы.

Даже сферу искусства ИИ не обошел стороной. Например, у профессионалов и любителей фотографии все большее распространение получают методики, в основе которых лежат нейросети. В данной статье рассказывается о практическом применении инструментов искусственного интеллекта в фотографической среде.

2017: Алгоритм, ретуширующий фотографии в режиме реального времени

4 августа 2017 года стало известно о том, что инженеры корпорации Google в ходе совместного исследования с учеными из Массачусетского технологического института (MIT) создали алгоритм, ретуширующий фотографии в режиме реального времени. [12]

Разработчики всё чаще прибегают к так называемой «вычислительной» фотографии: различным алгоритмам и ИИ-технологиям, призванным улучшать снимки, сделанные с помощью смартфонов. По утверждению представителей Google и MIT, их технология не просто позволит качественно обрабатывать фотографии, но и получать результат, сопоставимый с тем, как если бы этим занимался профессиональный фотограф.

В ходе тестирования нейронной сети было выбрано пять фотографий, созданных Adobe и MIT. Каждое изображение было отретушировано пятью различными фотографами. Затем полученные снимки использовались для того, чтобы определить, как именно можно улучшить каждое изображение за счёт регулировки яркости, насыщенности и прочих параметров.

Слева — оригинал 12-Мп фотографии, справа — та же фотография, обработанная алгоритмом Google-MIT

В основе алгоритма Google-MIT лежит «сверточная нейросеть». Вычислительная мощность современных мобильных устройств недостаточно высока для полноценной работы системы, но исследователи сумели обойти это ограничение — система выполняет большую часть вычислений на уменьшенной копии исходного изображения, а затем переносит результаты на фотографию в высоком разрешении.

Исследователи протестировали программу на обычном смартфоне (модель не указывается), и алгоритм смог в реальном времени выдавать на экран обработанное изображение с разрешением 1920×1080 и частотой обновления 40–50 Гц. Размер всего ПО не превышает размера одной цифровой фотографии и может использоваться для обработки снимков в различных стилях. По словам исследователей, нейронная сеть может быть «натренирована» на новом наборе изображений, чтобы имитировать стиль определённых фотографов.

Процессоры для искусственного интеллекта

Intel планирует потеснить Nvidia на рынке чипов для нейронных сетей

По состоянию на 2018 год практически все приложения, так или иначе связанные с нейронными сетями, работают на серверах компании Nvidia, а если иных, то все равно на GPU Nvidia. Но есть серьезный шанс на то, что усилиями Intel монополия Nvidia будет нарушена. Конкурентом, способным потеснить, а может быть даже и сместить GPU с позиции лидера, станут новые, не имеющие аналогов процессоры Intel Nervana Neural Network Processor (NNP). В них, как следует из названия, реализована интеллектуальная собственность, приобретенная Intel вместе с компанией Nervana в 2016 году (подробнее).

Amazon разрабатывает ИИ-чипы

В феврале 2018 года стало известно о разработке компанией Amazon собственных чипов. Они ориентированы на вычислительные задачи, связанные с искусственным интеллектом (ИИ). Подробнее здесь.

Читайте также

• Обзор: Искусственный интеллект 2018
• Сквозные технологии цифровой экономики

Слушайте также

• Подкаст TAdviser: Выпуски рубрики «Эра искусственного интеллекта».

Робототехника

• Роботы (робототехника)
• Робототехника (мировой рынок)
• Обзор: Российский рынок промышленной робототехники 2019
• Карта российского рынка промышленной робототехники
• Промышленные роботы в России
• Каталог систем и проектовРоботы Промышленные
• Топ-30 интеграторов промышленных роботов в России
• Карта российского рынка промышленной робототехники: 4 ключевых сегмента, 170 компаний

• Технологические тенденции развития промышленных роботов
• В промышленности, медицине, боевые (Кибервойны)
• Сервисные роботы
• Каталог систем и проектовРоботы Сервисные
• Collaborative robot, cobot (Коллаборативный робот, кобот)
• IoT — IIoT — Цифровой двойник (Digital Twin)
• Компьютерное зрение (машинное зрение)
• Компьютерное зрение: технологии, рынок, перспективы
• Как роботы заменяют людей
• Секс-роботы
• Роботы-пылесосы

• Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)
• Обзор: Искусственный интеллект 2018
• Искусственный интеллект (рынок России)
• Искусственный интеллект (мировой рынок)
• Искусственный интеллект (рынок Украины)
• В банках, медицине, радиологии, ритейле, ВПК, производственной сфере, образовании, Автопилот, транспорте, логистике, спорте, СМИ и литература, видео (DeepFake, FakeApp), музыке

• Национальная стратегия развития искусственного интеллекта
• Национальная Ассоциация участников рынка робототехники (НАУРР)
• Российская ассоциация искусственного интеллекта
• Национальный центр развития технологий и базовых элементов робототехники
• Международный Центр по робототехнике (IRC) на базе НИТУ МИСиС

• Машинное обучение, Вредоносное машинное обучение, Разметка данных (data labeling)
• RPA — Роботизированная автоматизация процессов
• Видеоаналитика (машинное зрение)
• Машинный интеллект
• Когнитивный компьютинг
• Наука о данных (Data Science)
• DataLake (Озеро данных)
• BigData
• Нейросети
• Чатботы
• Умные колонки Голосовые помощники

• Безэкипажное судовождение (БЭС)
• Автопилот (беспилотный автомобиль)
• Беспилотные грузовики
• Беспилотные грузовики в России
• В мире и России
• Летающие автомобили
• Электромобили

• Подводные роботы
• Беспилотный летательный аппарат (дрон, БПЛА)

1. ↑Стивен Хокинг назвал искусственный интеллект «возможным убийцей человеческой цивилизации»
2. ↑Банк России перечислил риски внедрения искусственного интеллекта
3. ↑Blueprint for an AI Bill of Rights
4. ↑ИИ упростил решение известной задачи квантовой физики со 100 тыс. уравнений до четырех
5. ↑Искусственный интеллект Facebook научился врать и торговаться
6. ↑Artificial intelligence starts to revolutionise luxury industries
7. ↑Automatic speaker recognition technology outperforms human listeners in the courtroom
8. ↑Го-про Искусственный интеллект впервые одолел профессионального игрока в го: Wired Игра го была придумана более двух с половиной тысяч лет назад и до сих пор это одна из самых популярных игр в мире — по ней регулярно проводятся чемпионаты. На первый взгляд она очень простая: есть поле из клеток и камни — черные и белые. Игроки должны захватить своими камнями как можно большую площадь на доске. Тем не менее, именно эта игра многие годы была неподвластна компьютеру. До недавнего времени искусственный интеллект не мог обыгрывать игроков высокого уровня — магистров.
9. ↑AI just won a poker tournament against professional players
10. ↑Искусственный интеллект победил профессиональных игроков в покер
11. ↑Компьютер против человека. На этот раз в покер Искусственный интеллект пытается обыграть четырех профессиональных игроков
12. ↑ИИ-алгоритм может заменить профессиональных фотографов

Заказчик	Интегратор	Год	Проект
— Трамвайно-троллейбусное управление г. Таганрога	Синара-Транспортные Машины (СТМ), Университет Иннополис	2024.12
— Правительство Ставропольского края	Мобильные ТелеСистемы (МТС)	2024.12
— Министерство промышленности и торговли РФ (Минпромторг)	Без привлечения консультанта или нет данных	2024.11
— Тандер Сеть магазинов Магнит	Без привлечения консультанта или нет данных	2023.12
— Сайлюгемский	Яндекс.Облако (Yandex.Cloud)	2023.09
— МегаФон	Без привлечения консультанта или нет данных	2023.08
— Московский зоопарк	VK (ранее Mail.ru Group)	2023.08
— Татнефть	ИТМО (научно-образовательная корпорация), ТатИТнефть	2023.08
— Glorax	Idaproject	2023.07
— Росбанк	Без привлечения консультанта или нет данных	2023.07
— Российские железные дороги (РЖД)	МегаФон	2023.07
— ОТП Банк	Без привлечения консультанта или нет данных	2023.07
— Полюс ПАО (ранее Полюс Золото, Polyus Gold)	Ростелеком	2023.06
— Ozon.ru (Интернет-решения)	Без привлечения консультанта или нет данных	2023.06
— Общегородской контакт-центр ДИТ Москвы	Департамент информационных технологий Москвы (ДИТ)	2023.06
— Федеральная служба по надзору в сфере образования и науки (Рособрнадзор)	Ростелеком	2023.06
— Министерство связи и массовых коммуникаций Республики Башкортостан	Открытый Регион ЦИТ Уфа	2023.05
— М.Видео-Эльдорадо	Без привлечения консультанта или нет данных	2023.05
— Абрау-Дюрсо	Сбер Бизнес Софт	2023.05
— Новолипецкий металлургический комбинат, НЛМК	Инфосистемы Джет	2023.05
— Etalon Group (Эталон-ЛенСпецСМУ) Эталон ГК	Норбит	2023.05
— Точка Банк	Без привлечения консультанта или нет данных	2023.04
— ОДК-Сатурн	Без привлечения консультанта или нет данных	2023.03
— МФЦ Санкт-Петербурга	Mons	2023.03
— Высшая школа экономики (НИУ ВШЭ)	Яндекс.Облако (Yandex.Cloud)	2023.03
— Маревен Фуд Сэнтрал (Mareven Food Central)	Без привлечения консультанта или нет данных	2023.03
— Череповецкий металлургический комбинат (ЧерМК) Северсталь	Северсталь Диджитал (Severstal Digital), Северсталь-Инфоком	2023.03
— Почта России	Искра, СКБ ВТ	2023.02
— Тандер Сеть магазинов Магнит	Retail Services	2023.02
— Центральный государственный архив Московской области	Яндекс (Yandex)	2023.02