Искусственный интеллект разработки: Разработка искусственного интеллекта для бизнеса

Содержание

Разработка искусственного интеллекта для бизнеса

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект (Artificial intelligence, AI) – это научные знания и технология создания интеллектуальных машин, программ, сервисов, приложений и др. ИИ дает технике возможность выполнять функции, которые считаются прерогативой человека.  

Создание искусственного интеллекта призвано оптимизировать деятельность компании, открыть ранее недоступные горизонты, сократить расходы, создать конкурентное преимущество и дать людям заниматься творческой деятельностью, а не рутиной.

Artificial intelligence обширное понятие, включающее в себя множество направлений, методологий, инструментов, алгоритмов и систем. Среди них мы специализируемся на разработке:

Data science (наука о данных), Машинное обучение (Machine learning), Глубокое обучение (Deep learning), Нейронные сети (Neural network), Распознавание объектов и образов (Object detection), Компьютерное зрение (Computer vision), Распознавание лиц (Face recognition).

Ознакомиться с теорией и тем, как работает искусственный интеллект и машинное обучение можно в нашем обзоре.

Data science

Анализ большого количества данных, поиск причинно-следственных связей, закономерностей и выводов. Поможет автоматизировать рутинные процессы и найти решение задач, которое непосильно решить человеку

Подробнее

Машинное обучение

Machine learning (ML) позволяет системе сделать выводы и найти взаимосвязи, не следуя жестко заданным правилам. Применяется в распознавании речи, жестов, образов, диагностике, прогнозировании, классификации и многом другом.

Подробнее

Нейронные сети

Искусственная нейронная сеть (neural network) — это разновидность методов машинного обучения. Нейросеть способна самообучаться используя свой опыт, и постоянно совершенствоваться. Нейронки позволяют распознавать изображения, речь, видео, а также создавать новое, например писать стихи или рисовать картины.

Подробнее

RPA и боты для документооборота

Robotic process automation (RPA) это следующий уровень автоматизации бизнес процессов — роботизация. Так называемые “программные роботы”  выполняют рутинную работу, оптимизируя работу персонала. А чат боты могут выполнять роль ассистента или деловода — организовывать рабочий день, подготовить документы, вести учет рабочего времени персонала, и многое другое.

Подробнее

Чат боты и понимание речи

Основная роль чат ботов — обеспечить лучший сервис для клиентов, и избавить работников компании от рутинных операций. Это и служба поддержки, и call-центр, и продавцы-консультанты, и помощники официантов, и личные секретари, переводчики, и многое другое. А понимание речи дает им возможность существовать за пределами мессенджеров — встраиваться в умные вещи, общаться через наушник, быть доступными пользователю в любом месте в любое время.

Подробнее

Для чего используется искусственный интеллект уже сегодня

Банки и финанси

Торговля

Биржи

Бухгалтерия

Изучение ринка и маркетинг

Управлелние персоналом и рекрутинг

Новости и писательство

Поддержка клиентов

Промышленность

Медицина

Андеррайтинг

Телекомуникации

Транспорт

Безопасность

Музыка

Мифы и реальность связанные с искусственным интеллектом

Миф 1:

AI — это что-то нереальное, непонятное, или вовсе обман

Реальность

Искусственный интеллект построен на данных, математических моделях и алгоритмах. То, что тонкости его создания не понятны каждому — не значит что это что-то невозможное или неправдивое.

Миф 2:

Роботы с искусственным интеллектом захватят мир

Реальность

ИИ создается человеком для решения определенных задач, и пока не функционирует без человеческого контроля. В ближайшем будущем и не будет.

Миф 3:

AI доступен только компаниям-миллионерам

Реальность

Технологии AI доступны всем компаниям. Это инвестиция и рассматривать ее нужно не как роскошь, а как инструмент приносящий выгоды. Самые простые ИИ инструменты бесплатны и вы можете пользоваться ими уже сейчас

Миф 4:

Машинное обучение и искусственный интеллект это одно и то же самое

Реальность

Машинное обучение — это лишь один из видов искусственного интеллекта.

Миф 5:

Чтобы заказать разработку искусственного интеллекта нужно разбираться в теории и самостоятельно продумать логику решения

Реальность

Вы приходите к нам с идеей или проблемой, даже самыми на ваш взгляд невозможными. А мы думаем реально ли это воплотить в жизнь, или какие есть варианты решения вашей проблемы

Миф 6:

Разработчик предложит вам бесполезное AI решение, ради больших денег

Реальность

1. Не все решения AI стоят небесных денег — всегда есть коробочные продукты по подписке, которые доступны уже сейчас.

2. Мы не можем говорить за всех, но со своей стороны всегда помогаем клиенту оценить эффективность вложений и не беремся за заведомо невыгодные клиенту проекты.

Задачи в области ИИ, с которыми вы можете к нам обратиться:

  • Разработка алгоритмов

  • Экспертные системы

  • Big Data задачи

  • Data Mining

  • Статистический анализ

  • Кластерный анализ

  • Эволюционные и генетические алгоритмы

  • Искусственные нейронные сети

  • Компьютерное зрение

  • Распознавание образов

  • Распознавания лиц

  • Распознавание документов

  • Дополненная реальность

  • Разработка чатботов

  • Системы анализа естественной речи

  • Системы верификации 

  • Автоматизация и роботизация бизнес процессов

  • Голосовое управление

  • Автоматизация управления механизмами 

  • Оценка эффективности рекламы

  • Анализ спутниковых снимков

  • Анализ видеоданных

Искусственный интеллект для бизнеса.

Готовые решения и продукты Evergreen

Сканер загранпаспорта по фото

Смотреть кейс

Сканирование техпаспортов

Смотреть кейс

Система распознавания лиц по фото

Смотреть кейс

Создание искусственного интеллекта / Хабр

Пока программисты могут зарабатывать программированием, то существующие ИИ это не ИИ, какой бы фантик на них не был бы навешен. Предлагаемый мной вариант может решить этот вопрос.

В результате своих изысканий я перестал для себя использовать фразу «искусственный интеллект» как слишком неопределенную и пришел к другой формулировке: алгоритм самостоятельного обучения, исследования и применения найденных результатов для решения любых возможных к реализации задач.

Что такое ИИ, об этом уже много было написано. Я ставлю вопрос по другому, не «что такое ИИ», а «зачем нужен ИИ». Мне он нужен, что бы заработать много денег, затем что бы компьютер выполнял за меня все, что я сам не хочу делать, после построить космический корабль и улететь к звездам.

Вот и буду здесь описывать, как заставить компьютер выполнять наши желания. Если вы ожидаете здесь увидеть описание или упоминание, как работает сознание, что такое самосознание, что значит думать или рассуждать — то это не сюда. Думать — это не про компьютеры. Компьютеры рассчитывают, вычисляют и выполняют программы. Вот и подумаем, как сделать программу, способную рассчитать необходимую последовательность действий для реализации наших желаний.

В каком виде в компьютер попадет наша задача — через клавиатуру, через микрофон, или с датчиков вживленных в мозг — это не важно, это дело вторичное. Если мы сможем компьютер заставить выполнять желания написанные текстом, то после мы можем поставить ему задачу, что бы он сделал программу, которая так же выполняет желания, но через микрофон. Анализ изображений так же лишний.


Утверждать, что для того, что бы создаваемый ИИ мог распознавать изображения и звук, в него изначально должны быть включены такие алгоритмы, это все равно что утверждать, что всякий человек, который таковые создал, от рождения знали как работают такие программы.

Сформулируем аксиомы:

1. Все в мире можно посчитать по каким-нибудь правилам. (про погрешности позже)

2. Расчет по правилу, это однозначная зависимость результата от исходных данных.

3. Любые однозначные зависимости можно находить статистически.

А теперь утверждения:

4. Существует функция преобразования текстовых описаний в правила — что бы не нужно было искать уже давно найденные знания.

5. Существует функция преобразования задач в решения (это исполнялка наших желаний).

6. Правило прогнозирования произвольных данных включает в себя все остальные правила и функции.

Переведем это на язык программиста:

1. Все в мире можно посчитать по каким-нибудь алгоритмам.

2. Алгоритм всегда при повторении исходных данных дает одинаковый результат.

3. При наличии множества примеров исходных данных и к ним результатов, при бесконечном времени поиска можно найти все множество возможных алгоритмов, реализующих эту зависимость исходных данных и результата.

4. Существует алгоритмы конвертации текстовых описаний в алгоритмы (или любых других информационных данных) — чтобы не искать потребные алгоритмы статистически, если их уже кто-то когда-то нашел и описал.

5. Можно создать программу, которая будет исполнять наши желания, будь они в текстовом или голосовом виде, при условии, что эти желания реализуемы физически и в потребные рамки времени.

6. Если умудриться создать программу, которая умеет прогнозировать и учиться прогнозированию по мере поступления новых данных, то по истечении бесконечного времени такая программа будет включать все возможные в нашем мире алгоритмы. Ну а при не бесконечном времени для практической пользы и с некоторой погрешностью ее можно заставить выполнять алгоритмы программы п.5 или любые другие.

И еще, ИМХО:

7. Другого способа полностью самостоятельного и независимого от человека обучения, кроме как поиска перебором правил и статистической проверки их на прогнозировании, не существует. И нужно только научиться использовать это свойство. Это свойство является частью работы мозга.

Что нужно прогнозировать. В человеческий мозг от рождения начинает поступать поток информации — от глаз, ушей, тактильные и пр. И все решения принимаются им на основании ранее поступивших данных. По аналогии, делаем программу, у которой есть вход новой информации по одному байту — входной побайтовый поток. Все что поступило ранее, представляется в виде одного сплошного списка. От 0 до 255 будет поступать внешняя информация, и свыше 255 будем использовать как специальные управляющие маркеры. Т.е. вход позволяет записать скажем до 0xFFFF размерность числа. И именно этот поток, а точнее очередное добавляемое число информации и нужно научиться прогнозировать, на основании поступавших до этого данных. Т.е. программа должна пытаться угадать, какое будет добавлено следующее число.

Конечно возможны и другие варианты представления данных, но для целей, когда на вход поступают самые различные форматы, попросту туда по началу запихиваем различные html с описаниями, этот наиболее оптимальный. Хотя маркеры можно заменить на эскейп последовательности в целях оптимизации, но объяснять с ними менее удобно. (А так же, представим, что все в ASCII, а не UTF).

Итак, сначала как и при рождении, пихаем туда все подряд интернет-страницы с описаниями и разделяем их маркером нового текста — <NewPage> — что бы этот черный ящик учился всему подряд. Маркеры я буду обозначать тегами, но подразумевается, что они просто какое-то уникальное число. По прошествии некоторого объема данных, начинаем манипулировать входящей информацией с помощью управляющих маркеров.

Под прогнозированием я понимаю такой алгоритм, который знает не только какие закономерности уже были, но и ищет постоянно новые. И потому если на вход такой программе послать последовательность
<BEG>небо<ANS>синие<END>

<BEG>трава<ANS>зеленная<END>

<BEG>потолок<ANS>…
, то он должен сообразить, что за маркером <ANS> следует цвет от указанного ранее объекта, и на месте многоточия спрогнозирует наиболее вероятный цвет потолка.

Мы ему несколько примеров повторили, что бы он понял которую функцию нужно применить в пределах этих тегов. А сам цвет, он конечно же не выдумать должен, а должен его уже знать самостоятельно изучив вычисляя закономерности на прогнозировании.

Когда от алгоритма требуется ответ, то на вход последующих шагов подается то, что было прогнозом предыдущего шага. Типа автопрогнозирование (по аналогии со словом автокорреляция). И при этом отключаем функцию поиска новых последовательностей.

Другой пример, можно после первого маркера указывать вопрос, а во втором ответ, и тогда будь этот алгоритм супер-мега-крутым, он должен начать давать ответы даже на самые сложные вопросы. Опять же, в пределах уже изученных фактов.

Можно много придумать разных трюков с управляющими маркерами, поданными на вход прогнозирующего механизма, и получать любые желаемые функции. Если вам будет скучно читать про алгоритмическое обоснование этого свойства, то можно пролистать до следующих примеров с управляющими маркерами.

Из чего состоит этот черный ящик. Во первых стоит упомянуть, что стопроцентного прогнозирования всегда и во всех ситуациях сделать не возможно. С другой стороны, если как результат всегда выдавать число ноль, то это то же будет прогнозом. Хоть и с абсолютно стопроцентной погрешностью. А теперь посчитаем, с какой вероятностью, за каким числом, какое дальше следует число. Для каждого числа определится наиболее вероятное следующее. Т.е. мы его сможем немножко спрогнозировать. Это первый шаг очень длинного пути.

Однозначное отображение исходных данных на результат по алгоритму, это соответствует математическому определению слова функция, за исключением того, что к определению алгоритма не налагается определенность в количестве и размещении входных и выходных данных. Так же пример, пусть будет маленькая табличка: объект-цвет, в нее занесем множество строк: небо-синее, трава-зеленная, потолок-белый. Это получилась маленькая локальная функция однозначного отображения. И не важно, что в действительности не редко цвета не такие — там будут другие свои таблицы. И любая база данных, содержащая запомненные свойства чего-либо, является множеством функций, и отображает идентификаторы объектов на их свойства.

Для упрощения, дальше во многих ситуациях, вместо термина алгоритм, я буду употреблять термин функция, типа однопараметрическая, если другого не указано. И всякие такие упоминания, нужно в голове подразумевать расширяемость до алгоритмов.

И описание буду давать примерное, т.к. в реальности реализовать все это я пока… Но оно все логично. А так же следует учитывать, что все расчеты ведутся коэффициентами, а не истина или ложь. (возможно даже если явно указано что истина и ложь).

Любой алгоритм, в особенности который оперирует целыми числами, может быть разложен на множество условий и переходов между ними. Операции сложения, умножения, и пр. так же раскладываются на подалгоритмики из условий и переходов. И еще оператор результата. Это не оператор возврата. Оператор условия берет откуда-то значение и сравнивает его с константным. А оператор результата складывает куда-нибудь константное значение. Расположение взятия или складывания вычисляется относительно либо базовой точки, либо относительно прежних шагов алгоритма.

struct t_node {
	int type; // 0 - условие, 1 - результат
	union {
		struct { // оператор условия
			t_node* source_get;
			t_value* compare_value;
			t_node* next_if_then;
			t_node* next_if_else;
		};
		struct { // оператор результата
			t_node* dest_set;
			t_value* result_value;
		};
	}
};


На вскидку, что то вроде этого. И из таких элементов и строится алгоритм. В результате всех рассуждений получится более сложная структура, а эта для начального представления.

Каждая прогнозируемая точка рассчитывается по какой-то функции. К функции прилагается условие, которое тестирует на применимость этой функции к этой точке. Общая сцепка возвращает, либо ложь — не применимость, либо результат расчета функции. А непрерывное прогнозирование потока, это поочередная проверка применимости всех уже придуманных функции и их расчет, если истина. И так для каждой точки.

Кроме условия на применимость, есть еще дистанции. Между исходными данными, и результатными, и эта дистанция бывает различной, при одной и той же функции, применяемой в зависимости от условия. (И от условия до исходной или прогнозируемой то же есть дистанция, ее будем подразумевать, но опускать при объяснениях. И дистанции бывают динамическими).

При накоплении большого числа функций, будет возрастать количество условий, тестирующих применимость этих функций. Но, эти условия во многих случаях возможно располагать в виде деревьев, и отсечение множеств функций будет происходить пропорционально логарифмической зависимости.

Когда идет начальное создание и замер функции, то вместо оператора результата, идет накопление распределения фактических результатов. После накопления статистики, распределение заменяем на наиболее вероятный результат, и функцию предваряем условием, так же протестировав условие на максимальность вероятности результата.

Это идет поиск одиночных фактов корреляции. 2)).

Этот коэффициент от 0 до 1.

И в результате, что происходит. Мы на высокочастотных фактах убедились, что при этих условии и дистанции, эти факты однозначны. А остальные редковстречаемые — но суммарно таких будет гораздо больше чем частых — имеют ту же погрешность, что и частовстреченные факты в этих условиях. Т.е. мы можем накапливать базу прогнозирования на единично встречаемых фактах в этих условиях.

Да будет база знаний. Небо часто синее, а тропическая-редкая-фигня где-то увидели что она серо-буро-малиновая. И запомнили, т.к. правило мы проверили — оно надежное. И принцип не зависит от языка, будь то китайский или инопланетный. А позже, после понимания правил переводов, можно будет сообразить, что одна функция может собираться из разных языков. При этом нужно учесть, что базу знаний так же можно представить в виде алгоритмов — если исходное значение такое-то, то результатное такое-то.

Дальше, мы в следствии перебора других правил, находим, что при других расположении и условии, возникает уже виденная тождественность. Причем теперь нам не обязательно набирать большую базу для подтверждения тождественности, достаточно набрать десяток единичных фактов, и увидеть, что в пределах этого десятка, отображение происходит в те же значения, как и у прежней функции. Т.е. та же функция используется в других условиях. Это свойство образует то, что мы в описании разными выражениями можем описывать одно и то же свойство. А порой их просто перечислять в таблицах на интернет-страницах. И дальше, сбор фактов по этой функции можно производить уже по нескольким вариантам использования.

Происходит накопление возможных различных условий и расположений относительно функций, и на них так же можно пытаться находить закономерности. Не редко, правила выборки подобны для различных функций, отличаясь только каким-нибудь признаком (например слово идентифицирующее свойство или заголовок в таблице).

В общем понаходили мы кучку однопараметрических функций. А теперь, как при образовании из одиночных фактов в однопараметрические, так же и здесь, попытаемся сгруппировать однопараметрические по части условия и части дистанции. Та часть, что общая — новое условие, а та, что различается — это второй параметр новой функции — двухпараметрической, где первым параметром будет параметр однопараметрической.

Получается, что каждый новый параметр у многопараметрических находится с той же линейностью, что и образование из единичных фактов в однопараметрические (ну или почти с той же). Т.е. нахождение N-параметрической пропорционально N. Что в стремлении к очень много параметрам становится почти нейронной сеткой. (Кто захочет, тот поймет.)

Конвертационные функции.

Конечно замечательно, когда нам предоставили множество корреспондирующих примеров, скажем маленьких текстов перевода с русского на английский. И можно начинать пытаться находить между ними закономерности. Но в действительности, оно все перемешано во входном потоке информации.

Вот мы взяли нашли одну какую-то функцию, и путь между данными. Вторую и третью. Теперь смотрим, можем ли среди них, у каких-либо найти у путей общую часть. Попытаться найти структуры X-P1-(P2)-P3-Y. А потом, найти еще другие подобные структуры, с подобными X-P1 и P3-Y, но различающимися P2. И тогда мы можем заключить, что имеем дело со сложной структурой, между которыми существуют зависимости. А множество найденных правил, за вычетом серединной части, объединим в групп и назовем конвертационной функцией. Таким образом образуются функции перевода, компиляции, и прочие сложные сущности.

Вот возьмите лист с русским текстом, и с его переводом на незнакомый язык. Без самоучителя чрезвычайно сложно из этих листов найти понимание правил перевода. Но это возможно. И примерно так же, как это делали бы вы, это нужно оформить в поисковый алгоритм.

Когда разберусь с простыми функциями, тогда и буду дальше обмусоливать конвертационный поиск, пока сойдет и набросок, и понимание что это то же возможно.

Кроме статистического поиска функций, еще можно их формировать из описаний, посредством конвертационной функции в правила — читающая функция. Статистику для изначального создания читающей функции можно в избытке найти в интернете в учебниках — корреляции между описаниями и правилами примененными к примерам в тех описаниях. Т.е. получается, что алгоритм поиска должен одинаково видеть и исходные данные, и правила примененные к ним, т.е. все должно располагаться в неком однородном по типам доступов графе данных. Из такого же принципа только обратном, могут находиться правила для обратной конвертации внутренних правил во внешние описания или внешние программы. А так же формировать понимание системы, что она знает, а чего нет — можно перед затребованием ответа, поинтересоваться, а знает ли система ответ — да или нет.

Функции о которых я говорил, на самом деле не просто находимый единый кусок алгоритма, а могут состоять из последовательности других функций. Что в свою очередь не вызов процедуры, а последовательность преобразований, типа как в linux работа с pipe. Для примера, я грубо описывал прогнозирование сразу слов и фраз. Но что бы получить прогноз только символа, к этой фразе нужно применить функцию взятия этого одного символа. Или функция научилась понимать задачи на английском, а ТЗ на русском. Тогда РусскоеТЗ->ПеревестиНаАнглийский->ВыполнитьТЗнаАнглийском->Результат.

Функции могут быть не фиксированными в определении, и доопределяться или переопределяться по мере поступления дополнительной информации или при вообще изменении условий — функция перевода не конечная, и к тому же может меняться со временем.

Так же на оценку вероятностей влияет повторяемость одного множества в разных функциях — образует или подтверждает типы.

Так же нужно упомянуть, что не мало множеств реального мира, а не интернет-страниц, являются упорядоченными и возможно непрерывными, или с прочими характеристиками множеств, что как-то то же улучшает расчеты вероятностей.

Кроме непосредственного замера найденного правила на примерах, предполагаю существование других способов оценки, что то типа классификатора правил. А возможно и классификатора этих классификаторов.

Еще нюансы. Прогнозирование состоит из двух уровней. Уровень найденных правил и уровень поиска новых правил. Но поиск новых правил по сути то же программа со своими критериями. И допускаю (хотя пока не продумывал), что может быть все проще. Что нужен нулевой уровень, который будет искать возможные алгоритмы поиска во всем их многообразии, которые уже в свою очередь будут создавать конечные правила. А может быть это вообще многоуровневая рекурсия или фрактал.

Вернемся к управляющим маркерам. В результате всех этих рассуждений про алгоритм получается, что через них мы запрашиваем от этого черного ящика продолжить последовательность, и выдать расчет по функции определяемой по подобию. Типа сделать так, как было показано до этого.

Есть другой способ определения функции в этом механизме — выдать функцию через определение. Например:
<QUERY>Перевести на английский<PARAM>стол<RES>table<END>

<QUERY>Ответить на вопрос<PARAM>цвет неба<RES>синий<END>

<QUERY>Создать программу по ТЗ<PARAM>хочу искусственный интеллект<RES>…

Использование этой системы для решения наших задач состоит в следующем алгоритме. Делаем описание определения специального идентификатора для описания задач. Потом, создаем описание задачи и присваиваем ей новый идентификатор. Делаем описание допустимых действий. К примеру (хоть и не практично) непосредственно команды процессора — описания из интернета, а к компьютеру подключены манипуляторы, которыми через порты можно управлять. И после, мы у системы можем спрашивать, какое нужно выполнить следующее действие, для приближения задачи к решению, ссылаясь на задачу по идентификатору. А так же через раз спрашивать, не нужно ли какой дополнительно информации необходимой для дальнейшего расчета действий — информации по общим знаниям или по текущему состоянию решения задачи. И зацикливаем запросы действий и запросы информации в какой-нибудь внешний цикл. Вся эта схема строится на текстовых определениях, и потому может быть запущена посредством функций получаемых по определению. А выход — только лишь команды — отпадает вопрос многовероятности текстов. Вопрос масштабов необходимого прогнозирования сейчас не обсуждается — если будет необходимый и достаточный функционал прогнозирования — по логике оно должно работать.

Если кто в ИИ видит не способ решения задач, а какие-либо характеристики человека, то можно сказать, что человеческое поведение и качества так же являются расчетными и прогнозируемыми. И в литературе есть достаточно описаний того или иного свойства. И потому, если в системе мы опишем, которое из свойств хотим, то она в меру знаний будет его эмулировать. И будет воспроизводить либо абстрактное усредненное поведение, либо со ссылкой на конкретную личность. Ну или если хотите, можно попробовать запустить сверхразум — если дадите этому определение.

Прогнозировать можно что-то, что происходит по истечению какого-то времени. Объекты движутся со скоростями и ускорениями, и всякие другие возможные изменения чего-либо со временем. Прогнозировать можно и пространство. Для примера, вы заходите в незнакомую комнату, в которой стоит стол, у которого один из углов накрыт листом бумаги. Вы это угол не видите, но мыслено можете спрогнозировать, что он вероятней всего такой же прямоугольный, как и другие углы (а не закругленный), и цвет этого угла такой же как и у других углов. Конечно, прогнозирование пространства происходит с погрешностями — вдруг тот угол стола обгрызенный, и на нем пятно краски. Но и прогнозирование временных процессов тоже всегда с погрешностями. Ускорение свободного падения на земле не всегда 9.81, а зависит от высоты над уровнем моря, и от рядом стоящих гор. И измерительные приборы вы никогда не сможете сделать абсолютно точными. Т.е. прогнозирование пространства и процессов во времени всегда происходит с погрешностями, и у различных прогнозируемых сущностей различные погрешности. Но суть одинакова — алгоритмы, находимые статистически.

Получается, что прогнозирование нашего байтового потока, это вроде прогнозирование пространства информации. В нем кодируются и пространство и время. Вот встречается там какая-то структура — пусть будет кусок программы. Этот кусок программы — это прогнозируемое пространство, такое же как и стол. Набор правил прогнозирования этой структуры образуют правила этой структуры — что-то вроде регулярных выражений. Для определения структуры этих структур вычисляется прогнозирование не одиночного значения, а множества допустимых значений. На момент описания алгоритма, про отдельность роли структур в нем я еще не осознавал, и потому туда это не попало. Но добавив это свойство, образуется полное понимание картинки, и со временем попробую переписать. Учтите, что под структурами подразумеваются условно расширяемые — если такое-то свойство имеет такое-то значение, значит добавляется еще пачка свойств.

В целом, все что возможно в нашем мире, описывается типами, структурами, конвертациями и процессами. И все эти свойства подчиняются правилам, которые находятся в результате прогнозирования. Мозг делает тоже самое, только не точными методами, т.к. он аналоговое устройство.

Процессы научных исследований, отличаются от прочих тем, что до этого найденного знания не было описано в литературе. И что найденному знанию даются идентификаторы названий и описания. Это нам, людям нужны эти идентификаторы и описания — для обмена между собой, а компьютер нашел себе новую закономерность, и моча использует эту запись в базе его знаний. Если конечно не нужно поделиться с другими компьютерами.

Будет ли он искать исследования целенаправленно без постановки такой задачи? Нет, потому что у него нету собственных желаний, а только поставленные задачи. То, что у нас отвечает за реализацию собственных желаний и интересов, это у нас называется личность. Можно и у компьютера запрограммировать личность. И будет ли она подобна человеческой, или какой-то компьютерный аналог — но это все равно останется всего лишь поставленной задачей.

А наша творческая деятельность в искусстве, это те же исследования, только ищутся сущности, затрагивающие наши эмоции, чувства и разум.

Окончательной инструкции по изготовлению такой программы пока нету. Вопросов остается много, и про сам алгоритм, и про использование (и про многовариантность текстов). Со временем буду дальше уточнять и детализировать описание.

Альтернативным направлением реализации прогнозирования является использование рекуррентных нейронных сетей (скажем сеть Элмана). В этом направлении не нужно задумываться о природе прогнозирования, но там множество своих трудностей и нюансов. Но если это направление реализовать, то остальное использование остается прежним.

Выводы по статье:

1. Прогнозирование является способом находить все возможные алгоритмы.

2. С помощью манипуляции входом прогнозирования можно эти алгоритмы от туда вытаскивать.

3. Это свойство можно использовать, что бы разговаривать с компьютером.

4. Это свойство можно использовать, что бы решать любые задачи.

5. ИИ будет тем, как вы его определите, и после определения его можно решить как задачу.

Некоторые скажут, что брутфорсом найти какую-либо закономерность будет чрезмерно долго. В противовес этому могу сказать, что ребенок учится говорить несколько лет. Сколько вариантов мы сможем просчитать за несколько лет? Найденные и готовые правила применяются быстро, и для компьютеров гораздо быстрей чем у человека. А вот поиск новых и там и там долго, но будет ли компьютер дольше человека, этого мы не узнаем, пока не сделаем такой алгоритм. Так же, замечу, что брутфорс великолепно распараллеливается, и найдутся миллионы энтузиастов, которые включат свои домашние ПК для этой цели. И получиться, что эти несколько лет, еще можно поделить на миллион. А найденные правила другими компьютерами будут изучаться моментально, в отличие от аналогичного процесса у человека.

Другие начнут утверждать, что в мозге биллионы клеток нацеленных на распараллеливание. Тогда вопрос, каким образом задействуются эти биллионы при попытке без учебника на примерах изучить иностранный язык? Человек будет долго сидеть над распечатками и выписывать коррелирующие слова. В то же время, один компьютер это будет пачками делать за доли секунды.

И анализ изображений — двинте десяток бильярдных шаров и посчитайте сколько будет столкновений. (закрывшись от звука). А два десятка или три… И причем здесь биллионы клеток?

В общем, быстродействие мозга и его многопараллельность — это очень спорный вопрос.

Когда вы думаете о создании думающего компьютера, вы копируете в него то, чему человек научился в течении жизни, и не пытаетесь понять, а каковы механизмы, позволяющие это накопить от стартовой программы — пожрать и поспать. И эти механизмы основываются отнюдь не на аксиомах формальной логики. Но на математике и статистике.

PS: проголосуйте в голосовалке. Задумайтесь, перечитайте и проголосуйте. Не будьте воздержавшимися. Если нужны более детальные ответы — обращайтесь.

PPS: мое мнение, что научного определения термина «Искусственный интеллект» не существует. Существует только научно-фантастическое. А если нужна реальность, то см. п.5 в выводах по статье.

PPPS: Я много разных интерпретаций понял гораздо позже уже после написания статьи. Скажем, что поиск зависимости вопрос-ответ является аппроксимацией. Или каковы более точные научные определения вытаскивания нужной функции из многообразия найденных в процессе поиска функций прогнозирования. На каждый маленький момент понимания нельзя написать отдельную статью, а на все в общем нельзя, потому что не объединить в один заголовок. И все эти понимания, дают ответ, как получать от компьютерных вычислительных мощностей ответы на задаваемые вопросы, ответы на которые не всегда можно прочитать в существующих описаниях, как скажем для проекта Watson. Как создать программу, которая по одному упоминанию, или движению пальца, пытается понять и сделать то, что от нее хотят.

Когда нибудь такая программа будет сделана. И назовут ее очередным гаджетом. А не ИИ.

****

Исходники по этой теме, а так же дальнейшее развитие представления можете найти на сайте http://www.create-ai.org

Эти пять разработок ИИ определят будущее 2021 года и последующие годы

Спонсируется

Несмотря на пародии 2020 года, искусственный интеллект ускорил свое развитие. Baidu повысила производительность в области вакцин, автономных транспортных средств, языковой обработки и квантовых вычислений.

By

  • Страница архива Baidu

14 января 2021 г.

2020 год был очень сложным для граждан, компаний и правительств во всем мире. Как ковид-19распространение, требующее далеко идущих ограничений в отношении здоровья и безопасности, приложения искусственного интеллекта (ИИ) сыграли решающую роль в спасении жизней и повышении экономической устойчивости. Исследования и разработки (НИОКР) по расширению основных возможностей ИИ, от автономного вождения и обработки естественного языка до квантовых вычислений, не прекращались.

Baidu была в авангарде многих важных прорывов в области искусственного интеллекта в 2020 году. В этой статье описаны пять значительных достижений, имеющих значение для борьбы с covid-19.а также преобразование будущего нашей экономики и общества.

1. ИИ и разработка вакцин

Тенденция и почему это важно. Обычно на разработку новой вакцины уходят годы, если не десятилетия. Но к марту 2020 года вакцины-кандидаты для борьбы с COVID-19 уже проходили испытания на людях, всего через три месяца после первых зарегистрированных случаев. Рекордная скорость разработки вакцин отчасти была достигнута благодаря моделям искусственного интеллекта, которые помогли исследователям проанализировать огромное количество данных о коронавирусе.

Существуют десятки тысяч субкомпонентов внешних белков вируса. Модели машинного обучения могут разобраться в этом потоке данных и предсказать, какие субкомпоненты являются наиболее иммуногенными, т. е. способными вызывать иммунный ответ, и тем самым помочь исследователям в разработке целевых вакцин. Использование ИИ при разработке вакцин может революционизировать способ создания всех вакцин в будущем.

Инновации Baidu. В феврале Baidu открыла свой алгоритм искусственного интеллекта LinearFold для научных и медицинских групп, работающих над борьбой с вирусом. LinearFold предсказывает вторичную структуру последовательности рибонуклеиновой кислоты (РНК) вируса и делает это значительно быстрее, чем традиционные алгоритмы сворачивания РНК. LinearFold смог предсказать вторичную структуру последовательности РНК SARS-CoV-2 всего за 27 секунд, что в 120 раз быстрее, чем другие методы. Это важно, потому что ключевой прорыв covid-19вакцин была разработка матричных РНК (мРНК) вакцин. Вместо традиционных подходов, которые вводят небольшую часть вируса для запуска иммунного ответа человека, мРНК учит клетки, как производить белок, который может вызвать иммунный ответ, что значительно сокращает время, необходимое для разработки и утверждения.

Чтобы поддержать разработку мРНК-вакцины, Baidu позже разработала и выпустила алгоритм ИИ для оптимизации дизайна последовательности мРНК под названием LinearDesign, который направлен на решение проблемы нестабильных и непродуктивных последовательностей мРНК в вакцинах-кандидатах.

Помимо открытия доступа к LinearFold и LinearDesign для исследователей со всего мира, Baidu также сформировала стратегическое партнерство с Национальным институтом по контролю и профилактике вирусных заболеваний, входящим в состав Китайского центра по контролю и профилактике заболеваний. После вспышки на пекинском рынке Xinfadi в июне технология искусственного интеллекта Baidu позволила властям завершить секвенирование генома штамма коронавируса в течение 10 часов, что помогло сдержать вспышку. В декабре Baidu представила PaddleHelix, основанную на машинном обучении биовычислительную среду, призванную облегчить разработку дизайна вакцин, открытие лекарств и прецизионную медицину.

2. Полностью автоматизированное вождение и внедрение роботакси

Тенденция и почему это важно. Технологии автономного вождения продолжали развиваться в 2020 году: ведущие компании отрасли тестировали беспилотные автомобили и открывали услуги роботакси для населения в разных городах. Для масштабируемости и коммерциализации автономного вождения будет необходимо полностью автоматизированное вождение, которое позволяет совершать поездки без водителя-человека на борту.

Инновации Baidu. За последний год Baidu запустила сервис Apollo Go Robotaxi в китайских городах Чанша, Цанчжоу и Пекин, в том числе в оживленных коммерческих районах, став единственной компанией в Китае, которая начала пробные запуски роботакси в нескольких городах.

Эти разработки являются результатом постоянных инноваций Baidu в разработке систем искусственного интеллекта, которые могут безопасно управлять транспортным средством в сложных дорожных условиях и решать большинство возможных проблем на дороге, независимо от человека-водителя.

На своей ежегодной технологической конференции Baidu World 2020 компания Baidu также продемонстрировала свои возможности полностью автоматизированного вождения, когда система искусственного интеллекта управляет автомобилем независимо, без помощи водителей в автомобиле. Для поддержки полностью автоматизированного вождения Baidu разработала службу удаленного вождения 5G — меру безопасности, с помощью которой удаленные операторы-люди могут взять на себя управление транспортным средством в случае чрезвычайной ситуации. Достижение Baidu полностью автоматизированного вождения и внедрение роботакси предполагает позитивные перспективы коммерциализации технологии в ближайшем будущем.

Источник: Baidu

3. Прикладная обработка естественного языка

Тенденция и почему это важно. В 2020 году системы естественного языка стали значительно более продвинутыми в обработке таких аспектов человеческого языка, как чувства и намерения, генерируя язык, который соответствует моделям человеческой речи и письма, и даже визуальному пониманию, что означает способность выражать понимание изображения с помощью языка. Эти модели естественного языка обеспечивают более точные результаты поиска и более сложные чат-боты и виртуальные помощники, улучшая взаимодействие с пользователем и создавая ценность для бизнеса.

Инновации Baidu. Baidu выпустила новую многопоточную структуру последовательностей для генерации языков под названием ERNIE-GEN. Обучив модель прогнозировать семантически полные блоки текста, ERNIE-GEN выполняет на элитном уровне ряд задач по созданию языка, включая участие в диалогах, создание вопросов и абстрактное обобщение.

Модель визуального языка Baidu ERNIE-ViL также добилась значительного прогресса в визуальном понимании, заняв первое место в таблице лидеров VCR, набор данных из 2

вопросов, созданных Вашингтонским университетом и Алленовским институтом искусственного интеллекта для проверки способности к визуальному пониманию. ERNIE-ViL также добилась высочайшего уровня производительности в пяти последующих задачах на языке машинного зрения. Визуальное понимание закладывает основу для физического взаимодействия компьютерных систем в повседневных сценах, поскольку оно включает в себя как понимание визуального содержания, так и его выражение посредством языка.

Это будет иметь решающее значение для улучшения качества взаимодействия человека и машины.

4. Квантовые вычисления

Тенденция и почему это важно. Квантовые вычисления добились значительных успехов в 2020 году, включая достижение квантового превосходства компьютером Цзючжан. Это имеет большое значение для ИИ, поскольку квантовые вычисления могут значительно улучшить приложения ИИ по сравнению с классическими компьютерами на основе двоичных файлов. Например, квантовые вычисления можно использовать для запуска модели генеративного машинного обучения с использованием большего набора данных, чем может обработать классический компьютер, что сделает модель более точной и полезной в реальных условиях. Передовые технологии, такие как алгоритмы глубокого обучения, также играют все более важную роль в развитии исследований в области квантовых вычислений.

Инновации Baidu. Baidu добилась ряда технических прорывов в 2020 году, которые обещают объединить искусственный интеллект и квантовые вычисления. В мае Baidu запустила Paddle Quantum, набор инструментов для разработки квантового машинного обучения, который может помочь ученым и разработчикам быстро создавать и обучать модели квантовых нейронных сетей и предоставлять передовые приложения для квантовых вычислений. Набор инструментов с открытым исходным кодом поддерживает разработчиков, создающих приложения для квантового ИИ, и помогает энтузиастам глубокого обучения разрабатывать квантовые вычисления. В сентябре Baidu вошла в облачные квантовые вычисления, выпустив Quantum Leaf, который предоставляет наборы для разработки квантовых вычислений, такие как QCompute, и может сократить жизненный цикл квантового программирования и помочь реализовать «замкнутую» цепочку квантовых инструментов.

Источник: Baidu

5. Чипы ИИ

Тенденция и почему это важно. Аппаратное обеспечение AI продолжило развиваться в 2020 году, когда было выпущено несколько чипов AI, адаптированных для специализированных задач. В то время как обычный процессор способен поддерживать задачи ИИ, процессоры, специфичные для ИИ, модифицируются с помощью определенных систем, которые могут оптимизировать производительность для таких задач, как глубокое обучение. По мере того, как приложения ИИ становятся все более распространенными, любое повышение производительности или снижение затрат может открыть больше преимуществ для компаний, которые управляют широкой сетью центров обработки данных для коммерческих облачных сервисов, и могут облегчить внутренние операции компании.

Источник: Baidu

Инновации Baidu. На выставке Baidu World 2020 компания представила свой ИИ-процессор следующего поколения Kunlun 2, который планируется запустить в массовое производство в начале 2021 года. Чип использует технологию обработки 7 нанометров (нм) и обладает максимальной вычислительной мощностью. более чем в три раза больше, чем у предыдущего поколения, Kunlun 1. Чипы Kunlun характеризуются высокой производительностью, низкой стоимостью и высокой гибкостью, они могут поддерживать широкий спектр приложений и сценариев ИИ, способствуя более широкому внедрению ИИ и сокращая использование. расходы. Более 20 000 чипов Kunlun 1 были развернуты для поддержки поисковой системы Baidu и партнеров Baidu Cloud с момента их запуска в 2018 году, расширяя возможности промышленного производства, умных городов, умного транспорта и других областей.

Этот контент был создан Baidu. Это не было написано редакцией MIT Technology Review.

от Baidu

Последние разработки в области искусственного интеллекта

22 июля 2021 г.

Автор Кристи Райт

Искусственный интеллект — одно из самых впечатляющих технических достижений нашего времени. Последние разработки искусственного интеллекта нашли применение в десятках отраслей и секторов. От производства и робототехники до фармацевтики, управления цепочками поставок и ежедневной автоматизации программного обеспечения ИИ — это происходит повсюду.

История искусственного интеллекта и последние разработки быстро оптимизируют мир бизнеса благодаря его возможностям автоматизации и интеллектуального принятия решений. С момента его выпуска разработки в области искусственного интеллекта волновали весь мир. Ожидается, что в 2021 году его приложений станет еще больше.

Изучение последних разработок в области искусственного интеллекта

Вот некоторые из последних разработок в области искусственного интеллекта, о которых вам следует знать.

#1: Тенденции искусственного интеллекта в робототехнике

Многие стартапы в области робототехники в настоящее время используют ИИ для разработки и автоматизации новых систем ИИ. Такие фирмы, как Olis Robotics, внедряют инновации, используя самонастраивающиеся элементы управления, оснащенные программным обеспечением на основе ИИ.

Генеральный директор Olis Robotics Дон Пикеринг отметил, что фирменные контроллеры и программное обеспечение его фирмы позволяют управлять привязанными роботами на дне океана. Кроме того, они могут использовать робототехнику для обслуживания спутников с использованием спутниковых каналов с высокой задержкой и для очистки разливов опасных химических веществ с помощью робототехники, использующей сети 4G и 5G.

Эти инновации быстро расширяют роль робототехники и оказывают заметное влияние на коллективное развитие человечества.

Источник: Unsplash

История искусственного интеллекта и последние разработки являются новаторскими в развитии роботизированной обработки естественного языка.

Выпуск модели BERT от Google ускорил широкое внедрение передового НЛП в ИИ. В этом НЛП язык идентифицируется и понимается гораздо более сложным и машинно-вычислимым образом. Модель Google имеет открытый исходный код и легко доступна для публичного использования.

#2: Машинное обучение для охраны природы

Оксфордский университет использовал последние разработки искусственного интеллекта для разработки нового программного обеспечения, которое может распознавать и отслеживать лица исчезающих видов, таких как шимпанзе, индивидуально в их естественной среде обитания.

Программное обеспечение помогает защитникам природы и исследователям максимально эффективно использовать свои усилия. В то же время, сводя к минимуму время и ресурсы, необходимые для наблюдения и отслеживания видов, находящихся в опасности.

Оксфордский доктор философии Дэн Шофилд и его коллеги обучили модель машинного обучения, используя более 10 миллионов изображений диких шимпанзе. Они получили изображения из видеозаписей Института исследования приматов Киотского университета, снятых с диких шимпанзе в Западной Африке.

Команда стремится использовать программное обеспечение для отслеживания тенденций искусственного интеллекта, чтобы положительно повлиять на усилия по сохранению этих находящихся под угрозой исчезновения приматов и, возможно, других видов.

Источник: Unsplash

#3: Достижения искусственного интеллекта в здравоохранении

Последняя разработка искусственного интеллекта в мире здравоохранения позволяет повысить точность диагностики, принятия клинических решений и оптимального ухода за пациентами.

Исследования в области искусственного интеллекта способствуют широкому внедрению телемедицины в медицинских учреждениях. Он встроен в носимые устройства, которые предлагают данные о пациентах в режиме реального времени и приложения с полезными функциями, такими как совместное использование экрана, видеочат и текстовые сообщения. Пациенты могут даже использовать эти приложения для записи на прием к врачу и последующего наблюдения, а также для запроса рецептов.

В диагностическом ИИ есть несколько проблем, которые постоянно решаются. Например, ИИ уже давно сложно научиться правильно интерпретировать результаты диагностики под наблюдением человека.

Источник: Unsplash

Из-за нехватки изображений машинам сложно идентифицировать редкие заболевания. Недавние разработки в области ИИ позволили дополнить обучение ИИ компьютерными рентгеновскими снимками для создания большей базы данных. С помощью этой базы данных нейронные сети обучаются выявлять редкие состояния.

Недавние разработки в области искусственного интеллекта оказались полезными для производства вакцин против COVID-19.

Эксперты Института Брукингса обнаружили, что алгоритмы искусственного интеллекта ИИ могут идентифицировать вирусные компоненты. Одним из примеров является SYGFQPTNGVGYQPY, обладающий правильными свойствами для стимуляции иммунной системы пациентов. Это позволяет разрабатывать более эффективные вакцины с минимальными профилями побочных эффектов. Это повышает готовность пациентов к вакцинации.

#4: Развитие ИИ в автомобильном секторе

Беспилотные автомобили широко приветствуются как последняя разработка в области искусственного интеллекта и будущего транспорта. Автономные транспортные средства с искусственным интеллектом набирают все большую популярность. Согласно PwX, ожидается, что к 2030 году автономные транспортные средства будут покрывать 40% пробега в Европе. Это означает, что пассажиры транспортных средств будут подключаться к внешнему миру с помощью дополненной реальности, что позволит им пользоваться мультимедийными услугами во время своих поездок.

По данным Analytics Insight, отраслевые аналитики подсчитали, что в 2020 году к Интернету уже было подключено более 250 миллионов автомобилей. Эти автомобили оснащены датчиками, подключенными к Интернету вещей, геоаналитическими возможностями и платформами подключения для больших данных. Это сигнализирует о заре перехода к более унифицированной операционной платформе транспортных средств.

Министерство транспорта США уверено, что беспилотные транспортные средства заменят электронную коммерцию и деловые автомобильные перевозки. В настоящее время автомобильные перевозки являются одним из крупнейших производителей выбросов углерода. Это оптимизирует расход топлива будущих автомобилей и улучшит управление временем и энергией, а также безопасность дорожного движения.

Эти тенденции в области искусственного интеллекта будут направлены на смягчение последствий повышения уровня CO2. Эти уровни подпитывают изменение климата и потенциально катастрофическую дестабилизацию природных экосистем мира. В настоящее время на глобальную транспортную отрасль приходится от 15% до 20% мировых выбросов углерода.

#5: Технология компьютерного зрения и анализа видео Тенденции искусственного интеллекта

Недавние разработки ИИ в области глубокого обучения сделали развертывание инструментов анализа видео и изображений более рентабельным и доступным, чем когда-либо. Эти инструменты компьютерного зрения имеют важные применения в производственной и медицинской сферах.

В радиологии инструменты ИИ используются для повышения эффективности диагностических процедур. Это дает врачам возможность ставить более быстрые и точные диагнозы.

Источник: Unsplash

Доступная технология искусственного интеллекта компьютерного зрения используется в производстве для поддержки «Индустрии 4.0». Это революция в автоматизации управления безопасностью, управления цепочками поставок и процедур контроля качества. Профессионалам во всех отраслях было бы полезно отслеживать будущие тенденции компьютерного зрения.

#6: ИИ продвигается к высокоуровневым человеческим функциям

Использование инструментов для достижения определенных целей и задач долгое время считалось исключительно человеческим поведением. За исключением нескольких других видов животных, таких как шимпанзе и врановые.

Недавно новые агенты ИИ, разработанные OpenAI, смогли научиться использовать инструменты в эксперименте, основанном на конкуренции между несколькими агентами, без специального обучения этому. Это означает значительный шаг вперед в развитии ценных и автономных тенденций в области искусственного интеллекта.

Такие компании, как Nvidia, смогли показать роботов, которые выполняют задачи в реальном мире, обучаясь на действиях людей. Роботы могут наблюдать за тем, как выполняются задачи, а затем воспроизводить эти действия — огромный шаг вперед по сравнению с тем, как обычно ведут себя роботы.

Другая бот-программа под названием AlphaGo научилась продвинутым стратегиям игры «Го», не требующим обучения человека. Ожидается, что со временем разработки в области искусственного интеллекта могут создать роботов, которые могут действовать в некоторой степени независимо от людей и человеческих знаний.

#7: Разработка роботов-помощников

Будете ли вы довольны роботом-медсестрой, который будет заботиться о вас, если вы заболеете? Как бы вы отнеслись к тому, что робот-помощник позаботится о ваших пожилых родителях или родственниках? Или робот-консультант, помогающий выбрать дополнительную пару джинсов?

Многие страны мира испытывают трудности с поиском достаточного количества лиц, осуществляющих уход, для ухода за стареющим населением. Это будет становиться все более актуальной проблемой по мере того, как поколение бэби-бумеров достигнет старости.

Недавние разработки ИИ могут заполнить этот пробел. Правительство Японии в настоящее время работает над продвижением технологий, которые заменят людей, ухаживающих за больными, и медсестер.

Японские разработчики работают над созданием роботов, которые могут помогать людям вставать с постели, предсказывать, когда им может понадобиться туалет, или соблюдать график приема лекарств.

Будущие приоритеты исследователей включают разработку носимых средств передвижения и технологий, которые могут направлять людей в туалеты и спать, когда новый ИИ предсказывает, что это подходящее время.

#8: Искусственный интеллект и кибербезопасность

Кибербезопасность становится все более актуальной темой по мере того, как предприятия, удаленные сотрудники и крупные бренды переводят свои операции в онлайн. Быстрое развитие технологий в сочетании с последними разработками в области искусственного интеллекта сопровождалось появлением угроз для конфиденциальных данных и сетей.

Многие компании разработали интуитивно понятные решения на основе ИИ для обеспечения более комплексной кибербезопасности. Эта кибербезопасность улучшает обнаружение инцидентов и реагирование на них, выявляет риски и сообщает о них, а также поддерживает оптимальный ситуационный контроль.

Источник: Unsplash

Некоторые из последних достижений в этой области включают выпуск Magnifier, решения для анализа поведения от Palo Alto Networks. Новейшее решение в области ИИ моделирует поведение сети, используя машинное обучение для улучшения обнаружения угроз.

Alphabet, материнская компания Google, представила интеллектуальную платформу по кибербезопасности Chronicle для оптимизации и улучшения мер кибербезопасности, какими мы их знаем.

#9: Применение искусственного интеллекта в финтехе

За последние несколько лет финтех стал быстро развивающейся отраслью. Традиционные финансовые предприятия вынуждены идти в ногу с технологическими достижениями, поскольку появляются новые приложения на основе ИИ, которые меняют сектор.

Искусственный интеллект может сократить время обработки операций финансовых учреждений. Общая интеллектуальная технология может устранить необходимость в ручных операциях, выполняемых людьми-операторами, и ускорить обработку депозитов, платежей, транзакций и утверждений.

Машинное обучение оказалось полезным в усилиях по обнаружению мошенничества. Он может быстро и точно выявлять нарушения корпоративной политики и дублировать расходы.

Многие финансовые учреждения, предприятия розничной торговли и электронной коммерции внедрили чат-ботов для оптимизации работы по обслуживанию клиентов. Банковские приложения по всему миру теперь предлагают поддержку нового чат-бота с искусственным интеллектом. Другие приложения могут подключать финансовые счета к Facebook Messenger, позволяя пользователям задавать вопросы и отменять платежи через популярную платформу обмена сообщениями.

Финтех — главный кандидат на кибербезопасность ИИ. Искусственный интеллект чрезвычайно масштабируем и может быстро анализировать и обрабатывать огромные объемы данных для защиты цифровых систем и защиты финансовых вложений и активов клиентов.

В ближайшие несколько лет спрос на квалифицированных специалистов по обработке и анализу данных, которые могут работать с ИИ в секторе финансовых технологий, резко возрастет по мере распространения прорывных технологий.

#10: Дополнительные интеллектуальные приложения для смартфонов

Пользовательское программное обеспечение на основе искусственного интеллекта появляется во все большем количестве приложений для смартфонов и планшетов, предназначенных для повседневных пользователей. Отчет Гарнера предсказывает, что к 2022 году около 80% смартфонов будут оснащены встроенными возможностями искусственного интеллекта . Мы сравниваем это с 10% устройств, которые предлагают эти возможности сейчас.

Доступные в настоящее время приложения, использующие возможности ИИ для предоставления своих услуг, включают Google Assistant, Microsoft Pix и Socratic. Google Assistant позволяет пользователям проверять встречи, искать в Интернете, воспроизводить музыку и отправлять сообщения без помощи рук. Socratic — это обучающее приложение на основе искусственного интеллекта, которое объясняет, как решать математические задачи, анализируя изображения уравнений.

Microsoft Pix, еще один популярный инструмент машинного обучения, использует последние разработки искусственного интеллекта, чтобы выбрать три лучших снимка из десяти отснятых кадров. Затем приложение автоматически удаляет другие снимки, чтобы оптимизировать навыки фотографирования пользователей и сэкономить место в памяти их смартфонов.

Takeaway

Искусственный интеллект быстро создает новые захватывающие возможности в самых разных отраслях и секторах. Он уже разрушает многие из этих отраслей и, как ожидается, встряхнет еще многие в ближайшие годы.

Как государственные, так и частные компании быстро осознают, что при правильном руководстве и структуре последние разработки в области искусственного интеллекта могут привести к значительным и позитивным изменениям практически во всех аспектах человеческой жизни.