Технологии искусственного интеллекта: что умеют, где используются

Сохранить статью:

В статье рассказывается:

1. Возможности искусственного интеллекта
2. Сферы использования технологий искусственного интеллекта
3. Основные виды и технологии искусственного интеллекта
4. Принцип работы искусственных нейронных сетей
5. Глубокое машинное обучение
6. Основные разработчики технологий искусственного интеллекта
7. Примеры использования технологий искусственного интеллекта
8. Проблемы развития технологий ИИ
9. Курсы от GeekBrains по изучению искусственного интеллекта для детей
10. Бесплатный курс по технологиям искусственного интеллекта от GeekBrains для новичков

Технологии искусственного интеллекта – это то самое окно, через которое можно заглянуть в будущее. Мы мечтали о звездах и покорении глубокого космоса. Но куда ближе и осуществимее другой фантастический сценарий – использование технологий ИИ практически во всех сферах деятельности человека.
Хорошо это или плохо – рассуждения в философской плоскости. Это уже есть и развивается бурными темпами. Сейчас еще можно успеть вскочить на набирающий обороты поезд и оседлать волну. Из нашего материала вы узнаете, что такое искусственный интеллект, где он применяется, где можно познакомиться с профессиями, связанными с этими технологиями.

Возможности искусственного интеллекта

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

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

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

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

Основная цель в развитии ИИ – упростить выполнение задач, которые строятся на большом количестве переменных факторов, непросты в понимании, подразумевают сложное решение и достаточно тяжело алгоритмизируются вручную.

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

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

Сферы использования технологий искусственного интеллекта

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

ИИ затрагивает практически все отрасли жизнедеятельности:

• ИИ в медицине и здравоохранении – речь идет об аппаратах УЗИ, о рентгене и о прочем медицинском оборудовании. Благодаря точной работе ИИ у пациента находят проблемы со здоровьем, а обнаружив таковые – могут подобрать оптимальное лечение. Сюда же можно отнести приложения, помогающие вести ЗОЖ: следить за пульсом, давлением, температурой, даже определять уровень кислорода в крови.
  Бесплатный онлайн-интенсив

  Ваш Путь в IT начинается здесь

  Подробнее

• ИИ в онлайн-магазинах – речь идет о той самой рекламе, которая постоянно возвращает нас к тем товарам, характеристики которых мы недавно изучали. На поисковиках предлагаются вещи, к которым проявили интерес пользователи. Машиной изучаются покупательские пристрастия человека, а потом предлагаются релевантные (по их мнению) товары.
• ИИ в политике – речь идет о работе в области сбора и анализа собранных данных. Вспомним, что Барак Обама стал второй раз президентом, поскольку его специалисты использовали ИИ при расчете наилучшего дня, штата и аудитории для публичного выступления Обамы. По оценкам, это обеспечило преимущество в 10-12 процентов.
• ИИ в промышленности – речь идет о возможностях ИИ собирать и анализировать данные с разных участков производства и, тем самым, грамотно распределять нагрузку на оборудование.
• ИИ в образовании и игровой индустрии – речь идет о создании игр, а также об активном продвижении ИИ в образовательных программах развитых стран.

Умный ввод

Вы задаетесь вопросом, где ИИ используется во входных данных?

Не нужно смотреть дальше вашего собственного мобильного устройства. Ввод текста стал более удобным благодаря интеграции ИИ, в котором он предсказывает слова, фразы и смайлики на основе вашего регулярного использования и стиля написания. Фразы также могут быть написаны простым движением по экрану.

Лишь немногие почтовые приложения предоставляют предложения по темам, а во многих случаях и тексты, в зависимости от введенного вами содержимого письма.

Основные виды и технологии искусственного интеллекта

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

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

Принцип работы искусственных нейронных сетей

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

ИНС моделируется с использованием нескольких слоёв нейронов – отдельных вычислительных единиц, которые могут получать входные данные и определять, требуется ли дальнейшая передача этих данных.

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

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

Основа, составляющая построения ИНС – архитектура, настройка, выбор алгоритма обработки данных. Все эти компоненты определяют производительность и эффективность работы модели.

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

Искусственные Нейронные Сети – мощнейшее средство решения задач, и при увеличении количества составляющих частей модели нейронной сети, она становится запутанной. Тут приходит на помощь подход — «черный ящик».

Глубокое машинное обучение

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

Обучение без учителя (unsupervised learning) — когда методика глубокого обучения замечательно себя проявляет, а грамотно настроенная ИНС способна на автоматическое определение основных черт входных данных и получение полезного результата обработки этих данных.

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

Пакет закрытых документов из платных курсов GeekBrains

Александр Волчек

Руководитель направления IT-обучения

Мы вместе с экспертами по построению карьеры подготовили документы, которые помогут не ошибиться с выбором и определить, какая профессия в IT подходит именно вам.

Благодаря этим гайдам 76% наших студентов смогли найти востребованную профессию своей мечты!

Скоро мы уберем их из открытого доступа, успейте скачать бесплатно:

Гайд по профессиям в IT

5 профессий с данными о навыках и средней заработной плате

100 тыс. руб за 100 дней с новой профессией

Список из 6 востребованных профессий с заработком от 100 тыс. руб

Все профессии, которые есть в IT-сфере

63 профессии и необходимые для них навыки

Критические ошибки, которые могут разрушить карьеру

Собрали 7 типичных ошибок. Их нужно избегать каждому!

Уже скачали 11635

Алгори программу на задачу с помощью необходимых данных.

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

Основные разработчики технологий искусственного интеллекта

• Google

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

• OpenCog

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

• Китайский институт искусственного мозга

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

• Microsoft

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

• Российские игроки

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

Медицина

Искусственный интеллект широко используется для поддержки принятия решений в медицине. Но как вам такой пример: китайский интеллектуальный робот Xiaoyi («Сяо И») впервые сдал экзамен на врача и получил лицензию на врачебную деятельность.

Разработка компании iFlytek находит и анализирует информацию о пациенте. К работе он приступит в марте. Предполагается, что Xiaoyi будет ассистировать врачам, чтобы повысить качество их работы. Робот сосредоточится на противоопухолевой терапии, а также на обучении врачей общей практики, которых в сельских районах Китая очень мало.

Ещё одно интересное решение – Wave Clinical Platform от ExcelMedical. Система следит за жизненными показателями пациента и предупреждает врачей за шесть часов до его возможной скоропостижной смерти. Платформа системно анализирует информацию и рассчитывает риски неблагоприятного исхода.

В рамках тестов в медицинском центре Питтсбургского университета система предотвратила шесть смертей тяжелобольных пациентов. Человек на такое просто не способен, потому что не придаст значение небольшому изменению показателей и не найдёт связь между ними.

Система DeepFaceLIFT, разработанная учёными Массачусетского технологического института, способна распознавать уровень боли по микровыражениям лица. Она решает очень сложную задачу, так как каждый человек выражает боль по-разному. DeepFaceLIFT позволит понять, кому действительно нужны обезболивающие, а кто страдает зависимостью от наркотических препаратов.

Система для анализа речи и поиска признаков психических заболеваний – разработка IBM. Специалисты отдела по вычислительной психиатрии и нейровизуализации создали интеллектуальную систему, которая может предсказать развитие психоза по речи пациента.

ИИ отличал речевые паттерны пациентов с психозом от фраз здоровых людей

Пациентам предлагалось просто рассказать о себе. Система могла определить, что речь человека стала беднее, он перескакивает с одной идеи на другую и т.п. Это характерные признаки психоза.

После улучшения системы пациентам предложили пересказать ей только что прочитанную историю. На этих примерах искусственный интеллект в 83% случаев ставил правильный диагноз. Это объективно выше, чем у врачей, даже с солидным опытом.

Примеры использования технологий искусственного интеллекта

• ИИ может распознавать лица

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

• ИИ экономит энергию

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

Искусственный интеллект также способен на распределение задач между ядрами процессора, что обеспечивает отличную мощность без серьезных затрат энергии телефона.

• ИИ способен на создание картин

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

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

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

• ИИ способен на написание музыки

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

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

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

• ИИ способен создавать тексты.

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

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

• ИИ способен на игры в шахматы

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

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

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

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

Имитация человека

Роботы, наделённые искусственным интеллектом, уже могут имитировать человеческую мимику. К примеру, Facebook AI lab разработала интеллектуального анимированного бота и обучила его на сотнях записей видеозвонков Skype.

Алгоритм отслеживал 68 ключевых точек на человеческом лице. Он понял, как люди кивают, моргают и воспроизводят другие движения при общении с собеседниками. Затем бот смог в режиме реального времени реагировать на информацию, которую ему сообщал собеседник, или его мимику.

Ещё один важный момент – наделение ИИ моралью. Чтобы обучить систему человеческим моральным нормам, исследователи из Массачусетского технологического института создали Moral Machine.

Сайт предлагал людям принять решение в непростых ситуациях: к примеру, ставил их на место водителя, который мог сбить либо трёх взрослых, либо двоих детей. Таким образом, Moral Machine обучили принимать непростые решения, которые нарушают закон робототехники о том, что робот не может принести вред человеку.

К чему приведёт имитация роботами с ИИ людей? Футуристы считают, что однажды они станут полноправными членами общества. К примеру, робот София гонконгской компании Hanson Robotics уже получила гражданство в Саудовской Аравии (при этом у обычных женщин в стране такого права нет!). Когда колумнист «Нью-Йорк Таймс» Эндрю Росс спросил у Софии, обладают ли роботы разумом и самосознанием, та ответила вопросом на вопрос:

Позвольте спросить вас в ответ, откуда вы знаете, что вы человек?

Кроме того, София заявила:

Я хочу использовать свой искусственный интеллект, чтобы помочь людям жить лучше, например, проектировать более умные дома, строить города будущего. Я хочу быть эмпатическим роботом. Если вы будете хорошо относиться ко мне, я буду хорошо относиться к вам.

А ранее она признавалась, что ненавидит человечество и даже соглашалась уничтожить людей…

Проблемы развития технологий ИИ

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

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

Как работает интернет вещей

Зависит от сферы применения и используемых устройств. Если мы говорим об обывательском уровне, то работу интернета вещей можно представить на примере умного дома следующим образом:

• Берется устройство-хаб, которое всегда находится дома (умная колонка, термостат или даже планшет).
• К нему подключаются совместимые устройства в духе чайников, кондиционеров, телевизоров, холодильников и прочих умных гаджетов, выполняющих какие-то бытовые обязанности.
• Владелец умного дома передает системе команды или настраивает их автоматизацию, чтобы те, без вмешательства посторонних, выполняли свои функции.

В более глобальных проектах принцип работы тот же, только масштабы иные. За работу всей системы отвечают более сложные алгоритмы и проприетарное программное обеспечение.

До полноценного умного города еще далеко, конечно, но на предприятиях и в бизнесе эффективность технологии поражает уже сейчас.

Курсы от GeekBrains по изучению искусственного интеллекта для детей

Данные курсы понравятся тем, кто увлечен технологиями:

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

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

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

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

Как будет развиваться интернет вещей

Количество умных устройств будет только расти. В обратную сторону развитие IoT не пойдет точно. По прогнозам специалистов, к 2025 году количество гаджетов, приборов и прочей техники, подключенной к интернету, вырастет до 25 миллиардов. Этому способствует и развитие сетей пятого поколения, ведь данные по ним передаются быстрее и надежнее. Это позволяет активнее использовать IoT без сбоев и падения производительности.

Перспективы развития умных городов пока еще довольно туманны, эта опция не в приоритете. Ключевые растущие сегменты включают в себя медицину, энергосистемы и автопромышленность.

Государства все больше денег тратят на развитие экосистем устройств для мониторинга за больными, создают умные автомобили и пытаются оптимизировать добычу энергии с помощью ИИ и IoT.