Разработки искусственный интеллект: Разработка систем Искусственного интеллекта (AI) в WebInnovations

Содержание

Пять технологий искусственного интеллекта | SAS

Пять технологий ИИ о которых вам нужно знать

От машинного обучения до компьютерного зрения. Эти технологии подпитывают всеобщее помешательство на ИИ.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) позволяет машинам учиться на опыте, приспосабливаться к новой информации и выполнять задачи человека.

Большинство примеров искусственного интеллекта, о которых вы слышите сегодня – от играющих в шахматы компьютеров до автомобилей с автоматическим управлением – в значительной степени зависят от глубокого обучения и обработки естественного языка.

Используя эти технологии, компьютеры можно обучать выполнению конкретных задач с помощью обработки больших объемов данных и распознавания закономерностей в данных.


Узнать больше об искусственном интеллекте

Машинное обучение

Машинное обучение – это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитической модели. Это область искусственного интеллекта, основанная на идее, что системы могут учиться на основе данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека.

В то время как искусственный интеллект (ИИ) является широкой наукой, имитирующей человеческие способности, машинное обучение – это особая разновидность ИИ, которая обучает машину обучаться.


Узнать больше о машинном обучении

Глубокое обучение

Глубокое обучение – это тип машинного обучения, который обучает компьютер выполнять задачи человека. Например, распознавать речь, идентифицировать изображения или делать прогнозы.

Вместо того, чтобы организовывать данные для работы с заданными по умолчанию формулами, глубокое обучение устанавливает базовые параметры данных и обучает компьютер самостоятельно обучаться, распознавая шаблоны с использованием множества слоев обработки.


Узнать больше о глубоком обучении

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка (NLP) – это область искусственного интеллекта, которая помогает компьютерам понимать, интерпретировать и манипулировать человеческим языком.

NLP помогает компьютерам общаться с людьми на человеческом языке, позволяя компьютерам читать текст, слышать речь, интерпретировать её, измерять настроение и определять, что из этого важно.


Узнать больше об NLP

Компьютерное зрение

Компьютерное зрение – это область искусственного интеллекта, которая обучает компьютеры понимать и интерпретировать визуальный мир. Используя цифровые изображения с камер и видео, а также модели глубокого обучения, машины могут точно идентифицировать и классифицировать объекты, а затем реагировать на то, что они «видят».

От распознавания лиц до обработки живого действия футбольной игры, компьютерное зрение конкурирует с человеческим и во многих сферах превосходит человеческие визуальные способности.


Узнать больше о компьютерном зрении

Разработка искусственного интеллекта для бизнеса

Item 1 of 3

Узнать подробнее

Распознавание образов

Разработка систем видеоаналитики для автоматизации задач бизнеса

Сбор и разметка данных

Создаем наборы данных с конкретных объектов, приглашая актёров, размечаем данные и готовим к обучению

Анализ табличных данных

Разработка рекомендательных систем и моделей прогнозирования для помощи принятие решений сотруднику

Веб-разработка

Создадим сайт, веб-сервис, административные панели для работы с AI и иные проекты для автоматизации бизнеса

Разработка комплексных проектов

Если у вас есть нестандартная задача на разработку решения с интеграциями в специфичное железо

Консалтинг при внедрении систем с ИИ

Узнайте, как внедрение программного обеспечения с искусственным интеллектом может помочь вашему бизнесу

Разработка чат-ботов на заказ для бизнеса

Разрабатываем, внедряем и поддерживаем чат-боты в мессенджерах для автоматизации однотипных задач и процессов в вашем бизнесе: заказы, поддержка 24/7 , развлечения для ваших клиентов

  • Digital SuperHero

    “Первое место заняла команда «Neurocore», создавшая проект в рамках трека ИТС. Участники создали проект для решения задачи «разработка алгоритма видеоанализа транспортных потоков».”

    Министерство цифрового развития государственного управления, информационных технологий и связи Республики Татарстан

Item 1 of 3

3 Последние разработки в области искусственного интеллекта

Кевин Гарднер

/ 20 сентября 2022 г. 20 сентября 2022 г.

Благодаря разработкам в области искусственного интеллекта будущее технологий кажется многообещающим. Многие новые концепции искусственного интеллекта разрабатываются, чтобы сделать жизнь более эффективной и удобной. Есть также много разработок в области ИИ для конкретных целей, таких как медицинская диагностика или беспилотные автомобили. В этой статье мы рассмотрим три самых последних и самых глубоких события в мире искусственного интеллекта.

1. Чипы глубокого обучения

Первая разработка — создание новых чипов, которые помогают быстрее запускать глубокие нейронные сети. Эти чипы можно использовать для обучения моделей более эффективному распознаванию изображений, речи и текста. Хотя многие из этих изменений неизвестны обычному человеку, те, кто работает в этой области, полностью осознали, насколько мощными становятся новые и более быстрые чипы для глубокого обучения.

ИИ — это отрасль, требующая большой вычислительной мощности. Это связано с тем, что глубокое обучение и другие алгоритмы искусственного интеллекта необходимо запускать на высокопроизводительных компьютерах. Последние разработки в области вычислений позволили чипам быстрее обрабатывать данные, что, в свою очередь, способствует развитию ИИ.

Самое последнее достижение, о котором было объявлено всего несколько месяцев назад, — это новый чип, призванный помочь компьютерам быстрее выполнять алгоритмы глубокого обучения. Чип был назван его создателями «самым маленьким в мире нейросетевым компьютером», и он сможет обрабатывать данные со скоростью 100 триллионов вычислений в секунду. Это сделало бы его в 10 раз быстрее, чем любой другой компьютер на рынке сегодня.

2. Алгоритмические усовершенствования и новые концептуальные основы

Вторая разработка — введение новых концепций ИИ, таких как обучение с подкреплением, генеративно-состязательные сети и синтез программ. Постоянно разрабатываются новые концепции ИИ, которые становятся все более сложными и мощными, чем когда-либо прежде. Например, существуют нейронные сети, которые могут переводить языки и решать математические задачи без какого-либо взаимодействия или контроля со стороны человека, чего раньше никогда не было.

Применения для этих типов новых достижений огромны. Например, тех, кто ищет максимальную рентабельность инвестиций в MDR, заинтересует внедрение новых алгоритмов, позволяющих повысить уровень контроля в операционных и медицинских центрах по всему миру. Точно так же беспилотные транспортные средства и городская инфраструктура получат огромную выгоду от передовых алгоритмов искусственного интеллекта и сред машинного обучения.

В прошлом большинство алгоритмов машинного обучения и ИИ были довольно ограниченными. По мере развития этой области исследований алгоритмы получают все больше данных, что делает их еще более надежными и сложными. Эти достижения помогут разработчикам и программистам создавать более умные и эффективные системы искусственного интеллекта, которые принесут пользу как отдельным лицам, так и компаниям.

3. Лучшее понимание человеческого поведения

ИИ теперь способен понимать человеческие эмоции и реагировать соответствующим образом. Это привело к удивительным изменениям в структуре систем и их адаптации к современной жизни. В дополнение к этому ИИ также может предсказывать поведение человека. Например, некоторые формы ИИ теперь могут определить, лжет ли кто-то или нет.

Эти три разработки важны по ряду причин. Во-первых, они помогают нам понять, как ИИ можно использовать для общественного блага, а в будущем, возможно, даже для спасения жизней и предотвращения преступлений. Во-вторых, они позволяют нам предсказывать, что произойдет в будущем, используя ИИ для создания моделей прогнозирования, которые могут сообщить нам о будущих событиях или изменениях тенденций. И, наконец, они помогают нам понять, как люди ведут себя и реагируют, чтобы мы могли улучшить свое собственное поведение и реакцию, а также улучшить обслуживание клиентов на основе того, что люди хотят и в чем нуждаются.

Как видите, мир искусственного интеллекта и глубокого обучения продолжает расти и развиваться по мере того, как в эту область вкладывается все больше усилий. Оставаясь в курсе этих тем, вы сможете максимально эффективно использовать ИИ в будущем.

  • О
  • Последние сообщения

7 Последние разработки в области искусственного интеллекта: Новости искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) — одно из важнейших достижений нашего времени. В частности, машинное обучение и связанные с ним последствия меняют многие аспекты того, как мы работаем, позволяя нам развертывать программное обеспечение ИИ там, где раньше мы использовали человека или менее эффективный процесс. Иногда это приводит в ужас людей, особенно тех, кто беспокоится о том, что системы ИИ и машинный интеллект заменят людей, или, возможно, научно-фантастический сценарий, согласно которому ИИ достаточно умен и организован, чтобы победить людей.

Одна вещь, которую мы точно знаем, это то, что мы, вероятно, только поцарапали поверхность с точки зрения того, что возможно. Исполнительный вице-президент Oracle и глава отдела приложений Стив Миранда сказал на недавнем мероприятии: «Через два года мы, вероятно, будем говорить о совершенно новом наборе вещей в этой категории, о которых, вероятно, сегодня никто из нас даже не думает».

Другими словами, ИИ и его методы, такие как машинное обучение, развиваются довольно быстро. То, что мы обсуждаем сегодня, может быть не тем, что мы будем обсуждать всего через несколько лет.

Тенденции развития ИИ

Поскольку важно быть в курсе состояния ИИ, вот несколько последних тенденций в области ИИ, которые демонстрируют, как развивается технология:

Роботы ИИ учатся через наблюдение Как правило, это обучение людей или машинное обучение, когда бот учится, самостоятельно обрабатывая данные. Например, бот может заметить, что вы каждый день ходите в одно и то же место в одно и то же время, и он может начать автоматически отслеживать пробки и погодные условия, чтобы предоставить вам расчетное время в пути.

Новаторским достижением в области искусственного интеллекта стало развитие способности роботов учиться, наблюдая за действиями людей . Nvidia продемонстрировала робота, который выполняет задачи в реальных условиях, наблюдая за тем, как выполняются задачи.

Если роботы могут учиться, наблюдая за демонстрациями, это имеет значение, особенно для рабочего места и выполнения физических задач. Возможно, роботы будущего будут в домах, наблюдая за выполнением домашних дел и заботясь о них?

В ходе другой разработки в том же духе бот-программа под названием AlphaGo научилась передовым стратегиям игры в го без обучения людей. Это еще раз подчеркивает растущую тенденцию ИИ, который может быть независимым от человеческого знания.

Роботы-помощники с искусственным интеллектом восполняют дефицит

Как бы вы отнеслись к тому, что за вами ухаживает робот-медсестра или за вашими пожилыми родственниками ухаживают роботы-помощники? Многие страны во всем мире приближаются к кризису с точки зрения наличия достаточного количества лиц, осуществляющих уход за стареющим населением. В частности, по мере того, как поколение бэби-бумеров достигает преклонного возраста, прогнозируется, что нехватка будет более выраженной.

Искусственный интеллект разрабатывается, чтобы восполнить недостаток. Японское правительство, в частности, работает над расширением признания технологий, замещающих людей в уходе за больными. По прогнозам, к 2025 году Япония столкнется с нехваткой 370 000 человек, осуществляющих уход, и разработчики сосредоточили свое внимание на простых приложениях технологии ИИ. Например, робот может помочь человеку встать с постели или предсказать, когда пациенту понадобится туалет.

Потенциальное сопротивление роботу помощи — одна из проблем, над которой работают исследователи . Следующими приоритетными направлениями исследований являются носимые вспомогательные устройства и технологии, которые направляют людей в туалет в нужное время.

AI Beer Brewers

Что, если бы идеальное пиво можно было варить с помощью ИИ? Хорошо, «идеальный» будет в значительной степени в глазах смотрящего, но IntelligentX использует искусственный интеллект, чтобы максимально учитывать отзывы клиентов. Так что технически пиво — это продукт клиентского опыта, искусственного интеллекта и опытных пивоваров.

По сути, процесс работает с использованием алгоритма, который стоит за ботом Facebook Messenger. Бот принимает отзывы клиентов и передает их людям, которые на самом деле варят пиво. Эта технология позволяет пивоварам получать обратную связь быстрее, чем когда-либо прежде.

Компания размещает QR-коды на бутылках, которые побуждают клиентов взаимодействовать с ботом. Затем им задают ряд вопросов, ответы на которые интерпретирует алгоритм. Обратная связь накапливается, чтобы выявлять тенденции и информировать о процессе пивоварения.

Кибербезопасность на основе ИИ

Кибербезопасность была горячей темой с тех пор, как она стала необходимой. По мере развития технологий растут и потенциальные угрозы конфиденциальной информации и сетям. Растет спрос на решения ИИ для повышения кибербезопасности. Профессионалы надеются, что это ускорит обнаружение инцидентов, улучшит реагирование на инциденты, выявит и сообщит о риске и в целом поможет им поддерживать оптимальную ситуационную осведомленность.

Компания Palo Alto Networks недавно представила Magnifier, решение на основе искусственного интеллекта для поведенческой аналитики. Он моделирует поведение сети, используя структурированное и неструктурированное машинное обучение для улучшения обнаружения угроз.

Существует также материнская компания Google, Alphabet, которая представила Chronicle, платформу сбора информации о кибербезопасности. Chronicle — это мощный источник данных о кибербезопасности, обеспечивающий быстрый поиск и обнаружение. Идея состоит в том, что группы безопасности уже имеют необходимую им информацию в своих системах, но часто она скрыта среди миллионов центров обработки данных. Возможности расширенного поиска машинного обучения являются движущей силой более быстрого поиска.

Диагностика AI для рентгена

Медицинские технологии — это область, которая созрела для инноваций от ИИ. Такие области, как диагностика, традиционно полагаются на человеческий интеллект и способности считывать и интерпретировать тесты или результаты визуализации. Это, естественно, создает некоторую задержку в обработке и оставляет возможность для человеческой ошибки.

Существуют серьезные проблемы в области внедрения ИИ для диагностики. Например, ИИ нужно научить правильно интерпретировать результаты под наблюдением человека, а научить выявлению редких патологий сложно из-за нехватки изображений.

Недавняя разработка по существу «использовала машинное обучение для машинного обучения», используя компьютерные рентгеновские лучи для улучшения обучения ИИ. Как заявил Шахрох Валаи, ученый из Google, «мы создаем смоделированные рентгеновские снимки, которые отражают определенные редкие состояния, чтобы мы могли комбинировать их с реальными рентгеновскими снимками, чтобы иметь достаточно большую базу данных для обучения нейронных сетей идентифицировать эти состояния в других условиях». рентген». Это развитие еще больше приближает идею о том, что ИИ фактически берет на себя роль диагностики.

ИИ в разработке

Тенденции искусственного интеллекта в разработке приложений

Разработка приложений не исключается из самых последних разработок в области искусственного интеллекта. Разработчики используют новые и мощные инструменты искусственного интеллекта для улучшения процесса разработки приложений, а также для удобства пользователей. Вот некоторые из наиболее важных способов, которыми искусственный интеллект влияет на разработку приложений:

ИИ в приложениях для смартфонов

ИИ появляется в широком спектре приложений для смартфонов, предназначенных для повседневных пользователей. Gartner прогнозирует, что к 2022 году 80% смартфонов будут оснащены встроенными возможностями искусственного интеллекта (по сравнению с 10%, которые имеют эти возможности прямо сейчас). Это делает искусственный интеллект ключевой возможностью для разработчиков всех типов приложений.

Вот лишь некоторые из них, которые используются в настоящее время:

  • Google Ассистент. Вы можете получить доступ к своему помощнику, удерживая нажатой кнопку «Домой» на своем телефоне Android или произнеся вслух «Окей, Google». Оттуда вы можете отправлять сообщения, проверять встречи, воспроизводить музыку и делать множество других вещей без помощи рук.
  • Сократик – помощь по математике здесь! Socratic — это интеллектуальное обучающее приложение, которое может объяснить, как решать задачи, анализируя изображение математической задачи.
  • Microsoft Pix — каждый хочет иметь возможность делать идеальные фотографии и делиться ими. Microsoft Pix помогает, захватывая десять кадров за одно нажатие затвора, используя искусственный интеллект для выбора трех лучших, а затем удаляя остальные, экономя место на диске.

Искусственный интеллект в финтехе

В финтехе за последнее десятилетие появилось много прорывных технологий. Традиционные финансовые учреждения сталкиваются с проблемой не отставать от технологий по мере появления новых приложений. ИИ — еще один прорыв в этом секторе.

ИИ может сократить время обработки операций финансового учреждения . Например, в вашем банке наверняка есть приложение, позволяющее сфотографировать чек для депозита. Средства часто доступны сразу, отчасти благодаря тому, что ИИ может прочитать чек. Это устраняет необходимость в том, чтобы оператор точно читал и вносил чек.

Обнаружение мошенничества — еще одно усилие, с которым помогает машинное обучение. Например, Pixmettle разрабатывает инструменты искусственного интеллекта корпоративного уровня, которые помогают отмечать такие вещи, как повторяющиеся расходы и нарушения корпоративной политики.

Чат-боты также сейчас широко используются. Многие банковские приложения используют их как часть своего пакета обслуживания клиентов, в то время как есть приложения, специально разработанные для подключения финансовых счетов к Facebook Messenger (например, Trim), позволяющие пользователям задавать вопросы через приложение, отменять или получать отчеты. .

Конечно, FinTech также созрел для кибербезопасности ИИ, как упоминалось ранее. Искусственный интеллект масштабируется и способен быстро анализировать большие объемы данных, делая цифровые системы более безопасными и помогая клиентам защищать свои финансовые продукты.