Примеры искусственный интеллект: 10 примеров искусственного интеллекта, которые мы используем в нашей повседневной жизни

10 примеров искусственного интеллекта, которые мы используем в нашей повседневной жизни

Большинству людей искусственный интеллект (ИИ) может показаться чем то из области фантастики, но вы можете быть удивлены, узнав, что вы уже пользуетесь устройствами с искусственным разумом! ИИ имеет огромное влияние на нашу жизнь, и его влияние растет с каждым днем! Вот 10 примеров искусственного интеллекта, которыми мы пользуемся каждый день

Виртуальные личные помощники

Siri, Kortana и другие интеллектуальные цифровые, персональные помощники на различных платформах (iOS, Android и Windows). Они помогают найти полезную информацию, о который вы у них просите используя естественный человеческий язык. ИИ в таких приложениях собирают информацию на ваших вопросах и используют ее, чтобы лучше понимать вашу речь и выводить результаты с учетом ваших предпочтений. Microsoft утверждает, что Cortana постоянно получает информацию о своих пользователях и в конечном итоге она будет способна предвидеть потребности своих клиентов. Виртуальные личные помощники обрабатывают огромное количество данных из различных источников, чтобы узнать больше о пользователях и стать более эффективными помощниками в поиске и обработки информации.

Видеоигры

Один из примеров использования искусственного интеллекта, с которым большинство людей вероятно знакомы, это видеоигры, которые уже давно используют ИИ. Сложность и эффективность ИИ в видеоиграх возросло в геометрической прогрессии в течении последних нескольких десятилетий, в результате чего видеоигровые персонажи способны вести себя совершенно непредсказуемым образом. Видеоигры активно используют ИИ для своих персонажей, которые могут анализировать окружающую среду для поиска объектов и взаимодействия с ними. Они способны укрываться, исследовать звуки, использовать фланговые маневры, общаться с другими персонажами и т.д.

Автомобили с искусственным интеллектом (самоуправляемые автомобили)

Автономные автомобили становятся все ближе к реальности. В этом году Google сообщила об алгоритме, способном научиться водить машину точно так же , как это делает человек: через опыт. Идея заключается в том, что в конечном итоге автомобиль будет способен смотреть на дорогу и принимать решения, основываясь на том, что он видит.

Предложение товаров

Крупные ритейлеры, как Target и Amazon, зарабатывают много денег благодаря способности их магазинов предвидеть ваши потребности. Эта способность реализуется различными способами: купоны, скидки, таргентинговая реклама ит.д. Как вы уже догадались это очень спорное использование ИИ так как заставляет многих людей переживать по поводу возможных нарушений неприкосновенности частной жизни.

Обнаружение мошенничества

Вы когда-нибудь получали сообщение о том что вы сделали какую-либо покупку по вашей кредитной карте, хотя вы не совершали никаких покупок? Многие банки отправляют эти сообщения, если считают, что существует вероятность мошенничества с вашим аккаунтом и хотят убедиться, что вы одобряете покупку, прежде чем перечислить деньги в другую компанию. Часто для наблюдения такого рода мошенничества используется ИИ. После достаточного обучения, система будет в состоянии обнаружить мошеннические транзакции на основе тех признаков, которые он узнал посредством обучения.

Онлайн поддержка клиентов

Многие сайты сейчас предлагают клиента пообщаться с представителем службы поддержки в то время как они просматривают товары на сайте, но не на каждом сайте на самом деле отвечают живые люди! Во многих случаях вы общаетесь с ИИ. Многие из этих чат ботов мало чем отличаются от автоответчиков, но некоторые из них действительно способны извлекать знания из сайта и предоставлять их клиентам, когда они попросят об этом.

Новостные порталы

Знаете ли вы, что программы с ИИ способны писать новости ? ИИ способен писать простые истории, такие как, финансовые сводки, спортивные репортажи и т.д. Конечно такая система все же нуждается в помощи человека, но это всего лишь вопрос времени и в ближайшем будущем ИИ будет способен писать полноценные статьи.

Видеонаблюдение

Контролировать большое количество видеокамер одному человеку очень сложное и порой скучное занятие. Именно поэтому были разработаны компьютеры с ИИ для мониторинга этих камер. Алгоритм мониторинга принимает входные данные с камер видеонаблюдения и определяет есть ли опасность или нет. Если он «видит» опасность, то оповещает сотрудников безопасности об этом.

Рекомендации фильмов и музыки

Конечно эти системы довольно просты по сравнению с другими интеллектуальными системами, но в то же время они выполняют довольно-таки полезную задачу: предлагают музыку и фильмы основываясь на ваших интересах. Путем наблюдения за вашими действиями они обучаются и в конечном итоге дают вам рекомендации того, что вас заинтересует. Большая часть этих функций зависит от человека. Например, если вам нравится «рок» и вы указали в своем профиле эту характеристику, то стало быть вам нравятся и другие песни которые включают в себя эту характеристику. Это лежит в основе многих рекомендаций, и хотя это не футуристическая разработка, но она делает очень хорошую работу, помогает нам находить новую музыку и фильмы.

Умный дом

Многие домашние устройства теперь могу узнавать ваши модели поведения и помочь вам сэкономить деньги путем изменения настроек термостата или других приспособлений в целях повышения удобства и экономии энергии. Например термостат, которые знает, когда вы дома и соответственно регулирует температуру и способен сэкономить вам деньги на отопление когда вы не находитесь дома. Также ИИ используется в освещении.

искусственные нейронные сети искусственный интеллект

Применение искусственного интеллекта | 10 примеров

Цифровой разум перестал быть чем-то фантастическим и футуристичным. Появляется всё больше сфер, в которых осуществляется применение искусственного интеллекта. Промышленность, транспорт, добыча полезных ископаемых, банковские сервисы и электронная коммерция – это лишь малая часть направлений, в которых уже эффективно используется ИИ.

1. Яндекс [потребительские интернет-сервисы]

Яндекс – самый узнаваемый российский бренд, связанный с инновациями. Эта компания занимается машинным обучением, нейронными сетями и искусственным интеллектом, чтобы справляться с объёмами информации, которую она ежедневно получает и производит.

В той или иной степени, ИИ применяется в каждом проекте Яндекса:

• Яндекс.Переводчик, благодаря нейронной сети, переводит тексты с учётом контекста. Он рассматривает исходник полностью, а не по частям, поэтому точнее подбирает синонимы и составляет предложения.

• «Алиса» — голосовой помощник, который самостоятельно обучается и подстраивается под человека. «Алиса» учитывает свои прошлые ответы и тем самым приобретает опыт. Разработчики утверждают, что она понимает 89-95% человеческой речи. Для людей считается нормой 96-98%. «Алиса» может рассказать историю, поиграть в игры и просто поболтать с пользователем.

• Яндекс.Погода уже в 2015 году научилась предсказывать погоду (по крайней мере, так писала компания в своём блоге). Уникальная технология Meteum использует машинное обучение и классические метеорологические модели для прогноза погоды с точностью до района и дома.

• Яндекс.Пробки собирают данные с устройств пользователей, анализируют, а затем прогнозируют дорожную ситуацию, составляют оптимальные маршруты для поездок.

• Алгоритм «Королёв» улучшает поисковую выдачу за счёт анализа семантики страниц и учёта поведения пользователей. Асессорами служат миллионы человек. При поиске проверяется не только соответствие ключевым запросам, но и смысл контента.

2. Когнитивный геолог [нефть и полезные ископаемые]

Интеллектуальная система «Когнитивный геолог» применяется компанией «Газпром нефть». Её функции включают прогноз запасов, оценку рисков и планирование стратегии разработки. Для повышения точности анализа «Когнитивный геолог» не только использует исходную геологическую информацию и данные разведки, но и самообучается. Он накапливает опыт, анализирует его и устраняет недочёты.

Искусственный интеллект помогает «Газпром нефти» избегать грубых ошибок на ранних стадиях добычи, которые почти невозможно исправить в дальнейшем.

3. ABBYY [лингвистика и интеллектуальная обработка данных]

Эта российская компания осуществляет применение искусственного интеллекта в нескольких направлениях:

• Технология Adaptive Document Recognition распознаёт оформление страниц, отделяет текст от нетекстового контента, определяет роль таких элементов, как колонтитулы и проверяет логическую структуру.

• Банк «Точка» использует интеллектуальные решения ABBYY для поддержки клиентов. Система автоматически расставляет теги запросов, обрабатывая звонок или беседу в чате.

• Искусственный интеллект от ABBYY позволяет банку ВТБ обслуживать на 25% больше клиентов из малого и среднего бизнеса. Алгоритм сегментирует документы, проверяет их состав, сравнивает данные заявлений, выписок и справок.

• Compero – уникальная технология понимания текстов на естественном языке. Алгоритм анализирует семантику и синтаксис, извлекает события, связи между ними и распознаёт смысл текста.

4. Vision Labs [банковское обслуживание]

Этот стартап делает технологии распознавания лиц для бизнес-клиентов. Продукты ориентированы на системы безопасности, видеонаблюдение, банки, финансовый сектор и ритейл. Сама компания утверждает, что их система обрабатывает изображения в 200 раз быстрее, чем разработки конкурентов. По мнению MIT (Массачусетского технологического института), это одна из трёх лучших коммерческих систем по идентификации лиц в мире.

Продуктами VisionLabs пользуются крупнейшие компании России: Mail.Ru, МТС, Сбербанк, Тинькофф-банк, МТС. Технологическими партнёрами являются Intel, SAS, ABBYY. В 2016 году совместно с Google и Facebook запущена открытая платформа для разработчиков систем компьютерного зрения.

5. Home App [недвижимость]

Российский математик Алексей Игошин разработал и осуществил применение искусственного интеллекта, который помогает оценивать стоимость квартиры в Москве. Вот что делает система, основанная на машинном анализе больших данных:

• анализирует объявления с ЦИАН, «Авито» и шести десятков других платформ по продаже недвижимости;

• удаляет ложные объявления из выдачи;

• анализирует историю цен на квартиры в конкретном районе за последние годы;

• изучает динамику спроса;

• анализирует соотношение спроса и предложения на отдельные виды квартир или на жильё в конкретном районе.

HomeApp помогает всем: покупателям – найти хорошую недвижимость по оптимальной цене, продавцам – быстрее осуществить сделку, но не продешевить. Эффективность системы увеличивается за счёт того, что в результате анализа определяется целевая группа клиентов. Она получает предложения через таргетированную рекламу на сайтах, в социальных сетях и на самих площадках объявлений.

6. Ростелеком [подбор персонала]

В 2017 году «Ростелеком» начал набирать персонал на работу с помощью искусственного интеллекта. Система анализирует анкеты соискателей на конкретные должности с нескольких профильных ресурсов (Superjob, Headhunter, Avito), а также оценивает страницы в социальных сетях. Цель ИИ – найти таких кандидатов, которые смогут проработать на конкретной позиции не меньше 6 месяцев.

Сначала «Ростелеком» использовал технологию для подбора операторов в колл-центры. В этом направлении у компании большая текучка кадров. Машинный отбор кандидатов помог существенно сократить расходы на собеседования, оформления и увольнения сотрудников. Компания JungleJobs (создатель системы) сообщала, что так бюджет на поиск и найм персонала уменьшился в 1,5-2 раза.

7. Avito [онлайн-объявления]

Одна из главных площадок объявлений в России использует искусственный интеллект для точности рекомендаций на страницах, улучшения поисковой выдачи и удаления фейковых заявок. В мобильном приложении сервиса есть функция «Поиск по фото». Система использует компьютерное зрение, отбирая из базы товары с максимально похожим изображением.

8. Tesla [автомобилестроение]

Этот производитель электромобилей разрабатывает и осуществляет применение искусственного интеллекта для управления машинами. Элон Маск утверждает, что цифровое зрение Hardware 3 будет обрабатывать до 2 000 кадров в секунду. Это собственный продукт компании. Ранее Tesla пользовались Nvidia Drive, оборудование которое было менее эффективно (200 fps).

Прогнозы Элона Маска фантастические. Миллиардер говорит, что уже через 10 лет искусственный интеллект превзойдёт человека в безопасности и надёжности вождения автомобиля.

9. Amazon.com [электронная коммерция]

Amazon входит в число пионеров внедрения искусственного интеллекта в реальную деятельность. Компания использовала ИИ для отбора кандидатов на работу ещё в 2014. В следующем году нейронную сеть «уволили», когда оказалось, что она отдавала предпочтение мужчинам. Примечательно, что это не ошибка проектировщиков, а особенность, приобретённая при самообучении. Система анализировала резюме людей, принятых на работу в последние 10 лет, и в этой подборке просто было больше мужчин.

Этот пример говорит, что ИИ действительно способен упростить некоторые задачи. Главное, правильно его использовать, регулярно проверять и своевременно корректировать.

Вот ещё несколько проектов Amazon, связанных с искусственным интеллектом:

• Kiva. Amazon купили компанию-производителя складских роботов за $775 млн и стали производить их для себя. Kiva сокращает время на транспортировку, и помогают компании размещать на складах на 50% больше товара. Так, они снизили операционные расходы на 20%. Планируется внедрение роботов в этапы сортировки и упаковки.

• Alexa. Это интеллектуальный голосовой помощник от Amazon. Сейчас он доступен на iOS, в приложении Lexi и в браузерном интерфейсе. Функционал системы ограничен информацией о новостях, погоде и онлайн-покупками, но она явно будет совершенствоваться. Например, разработчики из Amazon трудятся над алгоритмом, который распознаёт не только текст, но и его эмоциональную окраску.

• В Берлине и Нью-Йорке работают исследовательские группы компании, которые с помощью искусственного интеллекта анализируют большие данные. Технология направлена на прогнозирование цены продуктов и поиск рыночных закономерностей. Управляющей директор центра развития Amazon в Германии говорит, что это ПО составляет сценарий поведения клиента как на ближайшие секунды, так и на недели.

Джефф Безос делает крупную ставку на ИИ. Сейчас в его бизнес-империи трудится более 100 инженеров, проектировщиков и учёных, создающих «умные» машины.

10. Netflix [развлекательные сервисы]

Крупнейший и один из самых успешных стриминговых сервисов осуществляет применение искусственного интеллекта, чтобы рекомендовать пользователям наиболее интересные сериалы и фильмы. Система опирается на историю просмотров человека, а также на привычки других людей (аудитория сегментируется по возрасту, географии, привычкам и расходам).

Netflix отчасти общается с ИИ более свободно и нетрадиционно. Так, в 2016 году в каталоге фильмов появилась короткометражка, созданная именно для ИИ. Фильм сделан для тестирования кодеков, которые используются для шифровки и дешифровки видеопотока. Они же проверяют качество вещания в 4K.

Другой проект компании – «Другая сторона ветра». Это фильм Орсона Уэллса, снятый в 1970-х, но не прошедший все этапы монтажа при жизни режиссёра. Система на базе ИИ делала монтаж уже в наши дни, и, по словам разработчиков, значительно улучшила качество изображения (до 4K).

Читайте: Что такое большие данные и для чего они нужны

5 ПРИМЕРОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПОВСЕДНЕВНОЙ ЖИЗНИ ⋆ FutureNow

Если вы задаетесь вопросом что такое искусственный интеллект и считаете, что ИИ – это нечто непонятное. Эти примеры искусственного интеллекта показывают, как вы используете его в вашей повседневной жизни, как онлайн, так и в автономном режиме.  

Примеры искуственного интелекта

Термин “искусственный интеллект” может показаться несколько пугающим, но он использовался в течение десятилетий, и его применение чаще, чем вы могли бы себе представить.

Искусственный интеллект помогает в каждой области нашей жизни: когда мы пытаемся читать наши письма, получать направления движения, или начать новый бизнес. 

В этой статье мы покажем вам 5 примеров (и 17 способов) использования искусственного интеллекта в повседневной жизни, таких как:

• Электронная почта
• Социальные средства коммуникации
• Веб-поиск
• Магазины и услуги
• Офлайн-опыт

Как ИИ улучшает электронную почту (искусственный интеллект: пример №1)

1. Фильтры электронной почты в Gmail 

Google использует искусственный интеллект (на самом деле компания Google это локомотив искусственного интеллекта ), чтобы гарантировать, что почти вся электронная почта в папке “Входящие” является аутентичной. Его фильтры пытаются сортировать электронные письма в следующие категории: 

• первичная
• социальные
• акции
• обновления
• форумы
• спам

Программа помогает организовать вашу электронную почту, чтобы вы могли быстрее получить доступ к важным коммуникациям. 

Например, Gmail сортирует электронную почту в 4 различных категориях с вкладками и направляет спам-сообщения в отдельную папку.

Google утверждает, что фильтрование с использованием искусственного интеллекта предотвращает более 99% спама попасть в папку “Входящие”.

2. Умные ответы в Gmail 

Умные ответы предлагают пользователям возможность отвечать на электронные письма простыми фразами, такими как “Спасибо!”

Умные ответы приспособлены к содержанию каждого электронного письма. Пользователи могут ответить, набрав ответ вручную или вместо этого выбрать интерактивный ответ одним щелчком. 

Например, если вы отправляете сообщение по электронной почте кому-то о предстоящем выпуске фильма, и они отвечают, чтобы сообщить, что заинтересованы в просмотре фильма, Gmail предлагает опции “разумного ответа”.

Варианты ответа включат “Давайте сделаем это!” , “Я с вами!” Или “Я больше не доступен”.           

Умные ответы пытаются имитировать ваш личный стиль написания и часто делают очень хорошую работу, отражая тот вариант, которым вы действительно можете ответить.

3. Напоминание в Gmail   

Функция “подталкивание” Gmail напоминает вам о том, чтобы вы пересмотрели электронные письма, которые вы проигнорировали или о которых забыли. Используя искусственный интеллект, Gmail пытается определить, какие электронные письма требуют ответа, а затем выделяет их после нескольких дней без вашего внимания.

Как ИИ улучшает социальный сети (искусственный интеллект: пример №2)  

Искусственный интеллект облегчает поиск пользователей и общение с друзьями и деловыми партнерами.

Как вы используете искусственный интеллект в социальных сетях:

4. LinkedIn

ИИ используется, чтобы помочь подобрать кандидатов на рабочие места и свести потенциальных сотрудников и работодателей.

В своем блоге LinkedIn объясняет, что они используют «более глубокое понимание поведения заявителей на LinkedIn», чтобы «предусмотреть не только, кто будет подходить для вашей работы, но и кто будет нанят …»

5. Pinterest поиск изображений и искуственный интелект

Инструмент объективов Pinterest использует ИИ для идентификации объектов в изображениях. Сделайте фотографию этого прекрасного столового набора в доме вашего друга, используя инструмент объектива Pinterest, а его функция, управляемая искусственным интеллектом, поможет найти подобные вещи в интернете. 

В некоторых случаях вы даже можете найти продавца продукта, чтобы вы могли приобрести его.

6. Чат боты (Chatbots )

Chatbots (чатбот) распознают слова и фразы для того, чтобы предоставить полезную информацию клиентам. Иногда чат-боты настолько точны, что кажется, что вы разговариваете с реальным человеком.

Чат боты пытаются имитировать естественный язык, когда они помогают в выполнении обычных задач, таких как бронирование встреч, прием заказов и ответ на вопрос о выставлении счетов.

7. Обнаружение в Facebook

В ноябре 2017 Facebook запустил функцию обнаружения, которая сканирует сообщения и выявляет шаблоны, которые могут указывать на то, что пользователь рассматривает возможность самоубийства.

Когда Facebook обнаруживает суицидальное мышление, программа, которая строится на ИИ, посылает ресурсы о понятии психического здоровья человеку, а иногда и его друзьям.

Facebook дополняет такую ​​программу ИИ человеческими ресурсами, как, например, подготовленные модераторы, партнерские отношения с местными организациями психического здоровья и местные первые помощи.

Как ИИ помогает с поиском в Интернете (искусственный интеллект: пример №3) 

ИИ использовался для помощи в поиске Google в течение достаточно долгого времени.

8. Умный поиск Google

Когда вы начнете вводить поисковый термин и Google дает рекомендации для выбора – это искусственный интеллект в действии.

Умные поиски основаны на данных, которые Google собирает о вас: ваше местоположение, возраст и другие личные данные. Используя ИИ, поисковая система пытается угадать, что вы пытаетесь найти.

9. Алгоритм Google

Поисковые системы Google со временем развивались, изучая лингвистику, которая используется в поисках. Искусственный интелект изучает результаты и адаптируется с тем, чтобы лучше удовлетворить потребности пользователей.

Например, поиск «Сколько стоит чай в Китае» предлагает выбор от Google «лучшей ответа», выделенный в верхней части, а затем список источников, которые отвечают на этот вопрос.

Целью алгоритма Google – предоставление наилучших результатов поиска. Для этого, Google использует ИИ, который определяет качество содержимого страниц и находит те страницы, которые соответствуют запросу пользователя.

Как искусственный интеллект помогает вам в Интернет – магазинах (искусственный интеллект: пример №4)

10. Рекомендации по товарам

Amazon и другие интернет-магазины используют ИИ для сбора информации о ваших предпочтениях и покупательских привычках. Затем они персонализируют ваш опыт покупки, предлагая новые продукты, приспособленные к вашим предпочтениям.

Когда вы ищете такой элемент, как “гарнитура”, поисковая система также показывает связанные элементы, которые другие люди приобрели при поиске того же продукта.

11. Музыкальные рекомендации

Музыкальные услуги используют ИИ для отслеживания привычек прослушивания. Затем они используют эту информацию, чтобы предложить другие песни, которые вы хотели бы услышать. 

Например, сервис Spotify предлагает предложения относительно новых поступлений музыки, новых выпусков и старых любимых музыкальных треков на основе ваших привычек прослушивания.

Google Play также предлагает индивидуальные рекомендации по музыке. Его предложения с помощью ИИ учитывают такие факторы, как погода и время суток, чтобы предложить музыку. Он может предложить вам плейлист танцевальной музыки в пятницу вечером или мягкую акустическую музыку в дождливый день.

12. Банковское дело

ИИ используется многими банками, чтобы персонализировать опыт в своих мобильных приложениях.

Например, согласно сообщению журнала Biz Journals, программа Wells Fargo анализирует информацию об учетной записи, чтобы предоставить индивидуальные уведомления, такие как:

• Напоминание об оплате счетов
• предыдущие овердрафты
• подсказка трансферов

13. Предотвращение финансовому мошенничеству

Другой способ, как банки используют ИИ – это отправление мобильных уведомлений для предотвращения мошенничества.

Например, если в вашем аккаунте происходит необычно большая транзакция, на телефоне можно получить предупреждение.

Или, если вы вдруг начинаете делать покупки в другом государстве, вы можете получить отметку для предотвращения мошенничества, требуя от вас позвонить в свой банк, чтобы лично подтвердить вашу покупку.

Эти типы сообщений возможны благодаря отслеживанию ваших ежедневных финансовых операций, что позволяет ИИ распознавать необычные случаи в ваших расходах.

14. Карты и направления

Когда программы, такие как Google Maps, вычисляют трафик и ремон дороги, чтобы найти самый быстрый путь к месту назначения – это ИИ в действии.

Как искусственный интеллект влияет на путешествия (искусственный интеллект: пример №5)

15. Программы для совместного использования

Служба поездок Uber использует ИИ, чтобы определить, сколько времени потребуется для переезда от места расположения к месту назначения. Это позволяет узнать, когда можно ожидать водителя или доставки еды.

Недавний отчет The Independent утверждает, что Uber развивает искусственный интеллект, который поможет определить, являеться ли заказчик пьяный – до того, как водитель согласится забрать пассажира.

16. Коммерческие авиакомпании

Вы можете быть удивлены, узнав, как на самом деле мало летает ваш знакомый пилот.

Опросы 2015 авиакомпании Boeing 777 пилотов сообщил, что пилот тратит только 7 минут на управление вручную самолетом во время обычного полета, причем большая часть остальных действий по пилотированию делается с помощью технологии ИИ.

Согласно информации Wired Magazine, Boeing работает над созданием реактивных лайнеров полностью управляемый искусственным интеллектом – без пилотов-людей.   

Искусственный интеллект делает нашу жизнь более эффективной  

Существует много примеров программ искусственного интеллекта, которые помогают нам выполнять повседневные вещи, например: общение с друзьями, использование программы электронной почты или использования сервиса ride-share.

Если у вас есть предостережения относительно использования искусственного интеллекта, может вас успокоит тот факт, что большинство из нас использует уже ИИ ежедневно в течение многих лет.

Также узнайте топ-10 интересных (тревожных) фактов об искусственном интеллекте. 

Источник: medium.com 

10 впечатляющих примеров использования искусственного интеллекта в жизни

Несмотря на активное использование технологии искусственного интеллекта, на данный момент она все еще находится в зачаточном состоянии. Многие компании заявляют, что используют технологию ИИ, в то время, как в действительности они не имеют к ней никакого отношения, основывая свои высказывания лишь на использовании улучшенного анализа поведения пользователя.

Если система действительно использует технологию ИИ, то тогда она способна сама чему-то учиться. Отличным примером такой системы является DeepMind от компании Google. Данная нейронная сеть может сама формировать логические связи и понимать смысл слов и высказываний, не полагаясь лишь на заранее заданные алгоритмы поведения. Но при этом такая сеть проводит непрерывный анализ предыдущего опыта, становясь все более развитой и повышая уровень своих способностей.

Ниже представлен список наиболее популярных примеров таких систем, которые мы широко используем в повседневной жизни.

Siri

Почти каждый слышал о персональном помощнике от компании Apple, а именно, о Siri. Siri – это активируемая и управляемая голосом программа, которая всегда готова прийти на помощь свои пользователям. Она помогает нам находить информацию, направляет в незнакомой местности, по нашей просьбе отправляет сообщения и добавляет события в календарь, а также делает многое другое.

Alexa

Alexa стала феноменом, который в мгновение ока захватил весь мир. После того, как Amazon впервые представил данный проект, Alexa в максимально краткие сроки обрела невообразимую популярность. Alexa, будучи революционным продуктом, смогла удивить весь мир своей способностью распознавать и дешифровать человеческую речь, находясь в любом уголке комнаты.

И это не говоря уже о ее широкой функциональности, ведь с ее помощью люди ищут в интернете информацию, заказывают продукты и делают покупки онлайн, договариваются о встрече со своими друзьями, следят за безопасностью своих домов, а также делают многое другое. Также стоит учесть, что Alexa активно используется людьми с ограниченными возможностями, тем самым оказывая им неоценимую помощь в организации их жизни.

Tesla

Если вы до сих пор считаете, что умная машина от компании Tesla не стоит вашего внимания, то вы даже представить себе не можете, насколько сильно ошибаетесь. Вполне возможно, что данную самоуправляемую машину можно назвать одним из лучших автомобилей из когда-либо созданных.

И дело тут совсем не в огромном количестве наград и восторженных отзывов – просто ее способности прогнозирования, технология беспилотного управления и общая техническая «крутость» не могут не восхищать. При этом эти машины продолжают совершенствоваться и приобретать новые интересные функции. Поэтому любому, кто интересуется технологиями и машинами, стоит задуматься о приобретении машины от Tesla.

Cogito

Будучи основанным Джошуа Фистом и доктором Сэнди Пентланд, Cogito представляет собой впечатляющий пример того, как технологии могут стоять на страже нашего здоровья.

Фактически, данная программа с помощью исследований поведенческой науки и технологий машинного обучения анализирует записи телефонных разговоров, стремясь выявить людей, которые страдают от депрессий и иных психологических и эмоциональных расстройств. Кроме того, программа учится по голосу определять настроение и эмоциональное состояние говорящего. В будущем предполагается использовать данную технологию в колл-центрах, что должно вывести обслуживание клиентов на качественно новый уровень.

Boxever

Специализированная платформа Boxever, над разработкой и поддержкой которой работает основанная Дэйвом О’Фланаганом одноименная компания, использует микс из технологий машинного обучения и искусственного интеллекта для предложения своим клиентам максимально комфортного и приятного путешествия исходя из их возможностей и предположительных желаний.

Данной платформой уже пользуется множество иностранных туристических компаний, и с ростом количества клиентов расширяются возможности платформы и увеличивается точность предположений.

John Paul

John Paul – это основанная Дэвидом Амселлемом компания, которая специализируется на оказании различного рода туристических и иных услуг для наиболее состоятельных людей. В компании используется инновативная технология на базе ИИ, которая на основе предпочтений клиентов способна предоставить им наиболее удовлетворяющий их комплекс услуг.

Не так давно компания была приобретена группой отелей «Accor Hotels». Еще до приобретения компания John Paul могла похвастаться такими крупными клиентами, как VISA, Orange и Air France, после приобретения же количество ее клиентов по всему миру исчисляется миллионами.

Amazon

Основанная на ИИ технология, которую компания Amazon использует для проведения транзакций на своей платформе, уже существует на протяжении достаточно долгого времени – и то количество денег, которое прошло через нее, не может не впечатлять. Алгоритмы данной системы совершенствуются с каждым годом, при этом компания оттачивает свое умение четко предугадывать на основе ваших онлайн-запросов, какие именно товары вам могут понравиться или пригодиться, и предлагает их вам, тем самым увеличивая объем покупок.

Netflix

Netflix использует технологию, которая на основе поведенческого опыта потребителя может предложить интересный ему фильм. Данная технология анализирует предыдущие запросы пользователя, оценки, которые он поставил тому или иному фильму, после чего сравнивает их с реакцией других пользователей.

На основе выведенных данных вам предлагаются фильмы, которые, по предположениям системы, могут вам понравиться. С ростом и расширением базы фильмов данная технология только развивает свои способности. Однако у нее также есть один достаточно существенный минус: небольшие фильмы, обделенные вниманием, так и остаются незамеченными, в то время как крупные проекты с огромным количеством просмотров только увеличивают свою аудиторию.

Pandora

Искусственный интеллект, на базе которого работает музыкальный сервис Pandora, является одной из наиболее впечатляющих технологий нашего времени. Сами представители компании называют его «музыкальным ДНК». Чтобы запустить эту технологию, в компании разработали и выделили 400 музыкальных характеристик.

Команда, состоящая из профессиональных музыкантов, вручную анализирует каждую песню в базе этого музыкального сервиса в соответствии с выведенными критериями. В дальнейшем система использует эти данные, чтобы предлагать своим слушателям те музыкальные произведения, которые могут им понравиться – и уровень рекомендаций оценивают как крайне высокий.

Nest

Многие слышали о домашнем термостате Nest – данный проект был приобретен компанией Google в январе 2014 год за рекордные 3,2 миллиарда долларов. Этим умным термостатом можно управлять голосом с помощью еще одного проекта от Google, а именно, Alexa.

В своей работе Nest использует анализ поведенческих алгоритмов: умный термостат изучает ваши привычки и предпочтения касаемо температуры в доме и на основе этих данных со временем начинает подстраивать температуру непосредственно под ваши нужды. Кроме того, на данный момент проект Nest также выпускает умные камеры и ряд других продуктов, способных существенно облегчить жизнь современного человека.

Области применения искусственного интеллекта — Mentamore

Одержит ли верх искусственный интеллект (ИИ) над человечеством? Илон Маск, основоположник Tesla, отрицает такое предположение. Чтобы убедиться в этом, известный новатор вложил 10 млн. долларов США в 37 разных научных проектов.

Несмотря на категоричность Илона Маска и его единомышленников, среди которых есть Билл Гейтс и Стивен Хокинг, большинство ученых прогнозирует принятие людьми ИИ. Стоит только глянуть на MindMeld (обработка естественного языка посредством голосовых и чат-помощников) либо VIV (развитие «умных» помощников). Считается, что переломным периодом для населения планеты станут ближайшие 10-15 лет. Причем внедрение произойдет не только на уровне информационных технологий, но и в общественном мнении, законах и повседневных привычках.

Это обуславливается двумя факторами.

Во-первых, робот с ИИ может автоматизировать процессы, для которых требуется участие человека. Во-вторых, он способен обработать и проанализировать огромный объем информации. Преимущество компьютера состоит в том, что его трудоспособность не связана с человеческим фактором, будь то личные проблемы или плохое настроение.

Таким образом, искусственный интеллект имеет широкое применение: его повсеместно встречают в медицине, промышленности, образовании, агроиндустрии, дорожном движении и быту.

Области применения искусственного интеллекта

Медицина

В данной сфере ценится память ИИ, а также возможность генерировать и сопоставлять огромные объемы информации.
Уже несколько лет у всех на слуху IBM Watson и DeepMind Health (разработка компании Google) — умные помощники, которые не только дают советы врачам, но и выясняют генетическую предрасположенность к патологиям. Так, IBM Watson уже определяет и разрабатывает план терапии 13 видов злокачественных новообразований: от рака шейки матки до толстой кишки.

Искусственный интеллект приходит на помощь даже пациентам. Все более популярными становятся приложения телемедицины, собирающие данные с фитнес-браслетов и прочих датчиков, а также «опросники», устанавливающие точные симптомы и заболевания пациентов. Так, ИИ способен распознать туберкулез и нарушение работы внутренних органов, в т.ч. головного мозга.

Некоторые из приложений разбирают человеческую речь и отвечают устно, другие же отдают предпочтение письменной коммуникации. Приложения получают необходимую информацию, а затем дают рекомендации, какие меры принимать дальше, или же отправляют данные терапевту. Наиболее популярные интеллектуальные помощники — Your.MD и Ada, которые можно скачать в App Store или Google Play.

Особое значение отводится системам, способным разрабатывать новые лекарственные средства. По словам топ-менеджера компании Pfizer, Джуди Сюардс, разработка и вывод на рынок нового медикамента в среднем занимает 12 лет. ИИ позволит создавать молекулярную структуру и моделировать лекарство, что увеличит его качество и сократит время выпуска новых препаратов. Пионерами в сфере создания суперкомпьютеров, решающих эту проблему, являются компании Atomwise и Berg Health.

Промышленность

Крупные промышленные компании таких государств, как Япония, Китай, США, Германия и Швейцария, инвестируют в новые технологии. Сегодня прослеживается тенденция сокращения рабочих мест, связанных с интеллектуальным трудом, и увеличение количества компьютеров.

В ближайшие десятилетия пострадают такие рабочие места:

1. Сбор деталей. С каждым днем происходит все больше сокращений рабочего персонала. Робот, запоминая последовательность действий, справляется с соединением деталей самостоятельно.
2. Бухгалтерские расчеты. По сравнению с человеком, машина безошибочно рассчитывает данные и не ведет «черную» и «белую» бухгалтерию, что очень выгодно для государства. Суперкомпьютеры учатся и принимают логические решения.
3. Замена консультантов. Робот, наравне с человеком, может вести диалог с покупателем на высоком уровне и дать ответы на стандартные вопросы. Алгоритм общения усложняется, благодаря способности машины к обучению и накоплению опыта.

Роботизация в скором будущем также коснется таких профессий, как секретари, кассиры, дальнобойщики и официанты.Примером успешного внедрения ИИ стал линейный завод H&H. Технология, которая отслеживает взгляд рабочих, помогла за 1 год сэкономить 400 часов на обучение стажеров и снизить вероятность несчастных случаев.

Агентство MIT Technology Review сообщило, что Эндрю Ын, исследователь робототехники и машинного обучения, разрабатывает новый проект Landing.AI. Он призван наладить механизм производства на заводах и фабриках. Его первый партнер – компания Foxconn, которая занимается производством гаджетов Apple.

Образование

В ближайшем будущем сфера образования будет развиваться быстрыми темпами в двух руслах – адаптивном обучении и прокторинге.
Адаптивное обучение призвано решить проблему разной успеваемости учеников и студентов. Дело в том, что один человек усваивает материал намного быстрее и успешнее, чем другой. Поэтому ИИ будет отслеживать уровень знаний обучающегося и адаптировать порядок блоков курсов под его способности или же информировать преподавателя, насколько хорошо ученик усвоил материал. Примером такой системы может стать платформа Third Space Learning, которая сейчас находится на стадии разработки.

Прокторинг представляет контроль учеников и студентов во время прохождения контрольных и экзаменационных тестов. Если в прошлом обучающиеся находились «под прицелом» веб-камеры, то сейчас на помощь приходит ИИ. Он отслеживает, как часто студент отводит взгляд от экрана компьютера, сменяет ли вкладку в браузере, нет ли лишних голосов в помещении. Как только ИИ замечает какое-либо нарушение, он тут же оповещает об этом человека-проктора.

Но может ли машина заменить обычного преподавателя? Роза Лукин, профессор University College London, отрицает это. По ее словам, стоит найти компромисс. Ведь цель не в том, чтобы заменить учителей машинами, а улучшить процесс образования. Здесь уж точно не обойтись без преподавателя-человека.

Сельское хозяйство

Мнение о том, что земледелие и животноводство – отстающие и старомодные отрасли, осталось в прошлом. Сегодня интенсивный рост мирового рынка ИИ в аграрной индустрии вызван такими факторами: введением системы управления данными, автоматизацией орошения, увеличением производительности с/х культур посредством внедрения методов обучения, ростом количества людей на планете. В то же время увеличение рынка ИИ ограничивается высокой стоимостью сбора информации о с/х угодьях.

Повсеместное внедрение робототехники в сельском хозяйстве представлено такими разработками:

• Беспилотные летательные аппараты. Дроны, оснащенные радарами и GPS-мониторингом, опрыскивают с/х культуры, обеспечивают надежную доставку опасных химикатов и аэрофотосъемку.
• Роботы для сбора урожая. Если зерноуборочные машины существуют уже давно, то робота, который собирает клубнику, удалось создать совсем недавно.
• ИИ, уничтожающий сорняк. Hortibot, разработка Орхусского университета (Aarhus Universitet) в Дании, распознает и устраняет сорняки двумя способами: механическим путем и точечным опрыскиванием гербицидами. Этот робот стал настоящим прорывом, ведь распознавание сорняков от полезных растений – большой успех современной робототехники в сельском хозяйстве. Вдобавок создаются машины, распознающие вредителей и болезни с/х культур.

Согласно прогнозам Energias Market Research, к 2024 году рынок ИИ в агроиндустрии вырастет на 24,3%. Он будет активно развиваться в США и Азиатско-Тихоокеанском регионе. В список центральных игроков на рынке интеллектуального агробизнеса попали Agworld, Farmlogs, Cropx, Microsoft, AGCO и другие.

Дорожное движение

Цель внедрения ИИ в данной сфере – борьба с пробками. Такие системы уже успешно работают в крупных городах Европы, Северной Америки и Азии.

Сбор информации со светофоров, анализ плотности движения, ДТП, метеоданных и прочих факторов, создающих пробки – вот, что входит в функции компьютера. Как результат, интеллектуальная система в режиме онлайн контролирует дороги, прогнозирует, каким будет трафик, и согласно этому, переключает светофоры.

Она следит не только за движением транспорта на дороге, но и помогает водителям. К примеру, система при необходимости вызывает эвакуатор. Понятно, что полностью избавить от пробок данное решение не сможет, однако в разы ускорить движение – вполне возможно.
Вероятно, прогресс будет заметен, если в широкое использование войдут беспилотные автомобили – это транспортные средства, которые способны передвигаться без участия человека. Их разработкой занимается компания Google, AKTIV, Tesla Motors и некоторые другие.

Быт

Безусловно, у всех на слуху «умный дом» (smart house), который в дальнейшем станет типичным примером ИИ. Крупнейшими производителями считаются Yamaha, Siemens, Abb, Beckhoff и Legrand.

Такие разработки предельно упрощают быт человека. К примеру, такая система раздвинет занавески с утра, разбудит хозяев и сварит кофе. В дальнейшем функционал «умного дома» будет расширен вплоть до того, что шкаф будет автоматически распаривать одежду, а холодильник – заказывать еду. Такое решение оптимизирует расходы, связанные с энергопитанием, вентиляцией, обогревом, подстраиваясь под удобное расписание.

Также популярными остаются пылесосы, способные не только выполнить уборку, но и передвигать предметы и самостоятельно заряжаться.
Еще одним примером бытового применения ИИ являются автоматические переводчики. Если раньше «машинный перевод» оставлял желать лучшего, то сегодня ситуация кардинально изменилась. Это демонстрирует Google Translate: алгоритм построен на том, что компьютер воспринимает не отдельные слова, а полное предложение. Он позволяет получить качественный текст, поэтому в ближайшем времени такой метод станет основой автоматического перевода.

Человекоподобных андроидов используют не только по хозяйству, но и для общения. Железный «друг» не даст умереть со скуки, а иногда становится полноправным членом семьи. Так, в Китае один счастливчик успел жениться на роботе. Им оказался инженер Чжэн Цзяцзя, который сам смастерил себе невесту.

Несомненно, будущее человечества переплетается с роботами, ведь с каждым годом развиваются все новые области применения искусственного интеллекта. Скорее всего, он превзойдет способности человека, но в то же время значительно улучшит качество его жизни. Здесь главное — найти разумные рамки, пока ИИ не научился воспроизводить себя. По словам Илона Маска, стоит занять проактивную позицию и уже сейчас ограничить использование ИИ, по крайней мере, в военной отрасли.

Эпоха искусственного интеллекта: самые яркие примеры

Искусственный интеллект постепенно проникает во все сферы жизни современного человека и делает ее проще. Разработчики же постоянно придумывают новые способы использовать ИИ.

Когда речь заходит об искусственном интеллекте, пользователи обычно вспоминают о голосовых ассистентах Siri или Google Assistant. На самом же деле технология ИИ работает в самых разных сферах жизни. И некоторые способы ее применения кажутся по-настоящему удивительными. Информатор Tech делится самыми яркими примерами использования искусственного интеллекта.

Гарри Поттер и призрак в машине

Любители романов о Гарри Поттере могут ликовать. Недавно на свет появилась еще одна книга. Правда, она была написана не Джоан Роулинг, а искусственным интеллектом. Этот странный роман называется «Гарри Поттер и портрет чего-то, что похоже на большую груду пепла» (Harry Potter and the portrait of what looked like a large pile of ash).

Необычная книга про Гарри Поттера, написанная ИИ

Компания Botnik Studios создала алгоритм, который обучался, многократно перечитывая оригинальные книги «Поттерианы». Затем алгоритму поручили написать собственный роман, подражая стилистике оригиналов. Результаты получились несколько странными. Вот примерный перевод небольшого фрагмента текста: «Кожистые потоки дождя хлестали призрак Гарри, когда он шел к замку. Там стоял Рон и исполнял что-то вроде бешеной чечетки. Он увидел Гарри и тут же принялся поедать семью Гермионы».

Прочитать часть оригинального текста на английском можно здесь.

Искусственный пивовар

Человечество варит пиво около 13 тысяч лет. И для профессионального пивовара принципиально важно иметь вкус и хорошее обоняние. Но времена меняются. Британская компания IntelligentX Brewing Company первой в мире наладила производство пива, сваренного искусственным интеллектом. Их ИИ представляет собой чат-бота, который находится на связи с клиентами и выясняет их предпочтения. Бот задает вопросы о желаемом вкусе, аромате и их силе. На основании собранной информации ИИ генерирует уникальный рецепт и передает его людям. Профессионалы изготавливают пиво в точности по данному рецепту.

Пиво, сваренное искусственным интеллектом

Хотя такое применение ИИ может выглядеть не слишком революционным, другие компании уже начали перенимать опыт IntelligentX. К примеру, В 2017 Carlsberg и Microsoft инвестировали миллионы в проект роботизированного пивоварения Beer Fingerprinting.

Эмоциональный искусственный интеллект

Распознавание эмоций по лицу – задача непростая, даже для живого человека. Но для искусственного интеллекта это уже не составляет проблемы. Компания Affectiva создала систему «Emotion AI», которая умеет определять ключевые точки на лице человека. Затем она анализирует движение этих точек и с высокой точностью определяет, какие эмоции в данный момент испытывает объект.

ИИ научился распознавать эмоции

Одно из наиболее интересных и необычных применений для этой технологии – анализ душевного состояния водителей для повышения безопасности на дорогах. Также технология может быть интересна рекламодателям, так как позволяет анализировать эмоциональный отклик потенциальных клиентов на рекламу или товар.

Беспилотный грузовик Volvo Trucks

Беспилотные грузовики Volvo Trucks будут перевозить известняк в Норвегии. Это станет первым коммерческим решением в области перевозки груза транспортом без водителя. Проект уже прошел тестирование. По плану беспилотные грузовики выедут на первый рейс в конце 2019 года. В норвежской компании убеждены, что это поможет повысить эффективность, производительность и конкурентоспособность предприятия.

Согласно договору, норвежцы не покупают транспорт, а берут его в аренду и платят за каждую тонну перевозимого груза.

Машинная философия

Даже люди, которые не верят в гадания, любят печенье с предсказаниями. Маленькие послания на клочках бумаги, запеченные внутри печенья, стали чем-то вроде популярной игры. Александр Ребен, один из инженеров MIT, попытался натренировать искусственный интеллект генерировать такие предсказания.

Пример цитаты, сгенерированной ИИ

Забавно, что для тренировки алгоритма инженер использовал исключительно позитивные цитаты и высказывания из сети. Но в результате генерируемые предсказания в 75% случаев получаются странными или негативными. Вот несколько примеров цитат, сгенерированных ИИ:

1. «Помни, неважно, как сильно ты пытаешься, океан не изменить».
2. «Другие наслаждаются твоим одиночеством».
3. «Никто не слышит».

Сам Александр Ребен называет подобные мысли «искусственной философией» и считает, что в них сочетаются красота, причудливость и юмор.

ИИ в кулинарии

Машине не нужна человеческая пища, но это не значит, что ей чуждо кулинарное искусство. Группа студентов Массачусетского технологического института решила выяснить, какие на вкус будут блюда кухни IT, запросив поддержку у суперкомпьютера IBM Watson с ИИ-системой. Поглотив сотни рецептов пиццы, машина начала выдавать собственные комбинации ингредиентов.

Некоторые из получившихся сочетаний оказались странными. Например, креветки, колбаса и джем или же черника, шпинат и сыр фета. С помощью человека – владельца и шеф-повара пиццерии Crush Pizza в Бостоне – самые интересные рецепты получилось воплотить в жизнь и представить на пробу публики. Удивительно, но именно пицца с креветками, колбасой и джемом больше всего пришлась группе по вкусу. Владелец даже объявил о намерении включить блюдо в меню своего заведения.

Изобразительное искусство

ИИ уже не первый год стремится приобрести такую человеческую черту, как способность творить. Он пытается освоить музыку, литературу и даже танцы, но добиться настоящего признания ему удалось только в сфере изобразительного искусства.

Картина, написанная ИИ, ушла с молотка за 432 тысячи долларов.

В октябре аукционный дом Christie’s выставил на торги картину, написанную ИИ. Предполагалось, что «Портрет Эдмонда Белами» потянет на 7-10 тысяч евро, но в итоге картина ушла с молотка за 432 тысячи долларов. Возможно, этого недостаточно, чтобы назвать искусственный интеллект хорошим художником, но хватает, чтобы считать его успешным. ИИ был разработан французским коллективом Obvious. Для фирмы это не первая картина, проданная на аукционе, но раньше выручить столь солидную сумму ей не удавалось.

Кибероборона

Компании, специализирующиеся на безопасности, уже начинают строить прогнозы на 2019 год. В некоторых отчетах подчеркивается, что облачные технологии станут более опасными. Киберпреступники активно нацелены на облачную инфраструктуру. Под угрозой атаки и взлома находятся не только хранилища, но и различные программные сервисы и сам интернет.

Кибероборона в 2019 году станет эффективнее

В 2019 году защитой облачной инфраструктуры вплотную займется искусственный интеллект. Уже существуют компании, которые обучают нейросети в режиме реального времени обнаруживать и нейтрализовать разные угрозы. ИИ работает быстрее человека и решает проблему раньше, чем атака нанесет серьезный ущерб. Так, 2019 год станет периодом расцвета интеллектуальной киберзащиты.

Ранее мы писали, что нейросеть создала сценарий для рекламного ролика. Также рассказывали о роботе Софии, которая приезжала в Киев осенью 2018 года.

Университет искусственного интеллекта: Примеры использования искусственного интеллекта

Область применения №1: медицина

Команда исследователей из Ноттингемского университета разработала четыре алгоритма машинного обучения для оценки степени риска сердечно-сосудистых заболеваний пациентов. Для обучения использовались данные 378 тыс. британских пациентов. Обученный искусственный интеллект определял риск кардиологических заболеваний эффективнее реальных врачей. Точность алгоритма — между 74 и 76,4 процентами (стандартная система из восьми факторов, разработанная Американской коллегией кардиологии, обеспечивает точность лишь в 72,8%).

Область применения №2: финансы

Японская страховая компания Fukoku Mutual Life Insurance заключила контракт с IBM. Согласно нему, 34 сотрудников японской компании заменит система IBM Watson Explorer AI. Нейросеть будет просматривать десятки тысяч медицинских сертификатов и учитывать число посещений госпиталей, перенесенные операции и другие факторы для определения условий страхования клиентов. В Fukoku Mutual Life Insurance уверены, что использование IBM Watson повысит продуктивность на 30% и окупится за два года. Машинное обучение помогает распознавать потенциальные случаи мошенничества в различных сферах жизни. Подобный инструмент использует, например, PayPal – в рамках борьбы с отмыванием денег компания сравнивает миллионы транзакций и обнаруживает среди них подозрительные. В результате, мошеннические транзакции в PayPal составляют рекордно низкие 0,32%, тогда как стандарт в финансовом секторе — 1,32%.

Область применения №3: коммерция

Искусственный интеллект существенно улучшил механизмы рекомендаций в онлайн-магазинах и сервисах. Алгоритмы, основанные на машинном обучении, анализируют ваше поведение на сайте и сравнивают его с миллионами других пользователей. Все для того, чтобы определить, какой продукт вы купите с наибольшей вероятностью. Механизм рекомендаций обеспечивает Amazon 35% продаж. Алгоритм Brain, используемый YouTube для рекомендации контента, позволил добиться того, что практически 70% видео, просматриваемых на сайте, люди нашли благодаря рекомендациям (а не по ссылкам или подпискам). WSJ сообщало о том, что использование искусственного интеллекта для рекомендаций является одним из факторов, повлиявших на 10-кратный рост аудитории за последние пять лет. Алгоритм Yandex Data Factory способен предсказывать влияние промоакций на объем продаж товаров. Анализируя историю продаж, а также тип и ассортимент магазина, алгоритм дал 87% точных (с точностью до коробки) и 61% ультраточных (с точностью до упаковки) прогнозов. Нейросети, анализирующие естественный язык, могут использоваться для создания чат-ботов, позволяющих клиентам получить необходимую информацию о продуктах компании. Это позволит сократить издержки на команды колл-центров. Подобный робот уже работает в приемной Правительства Москвы и обрабатывает около 5% запросов. Бот способен подсказать, в том числе, расположение ближайшего МФЦ и график отключения горячей воды. На технологии нейронных сетей также основана Albert – маркетинговая платформа полного цикла, самостоятельно осуществляющая практически все операции. Использующая ее компания-производитель нижнего белья Cosabella в итоге расформировала собственный отдел маркетинга и полностью доверилась платформе.

Область применения №4: транспорт

Беспилотные автомобили – концепт, над которым работает большинство крупных концернов, а также технологические компании (Google, Uber, Яндекс и другие) и стартапы, в своей работе опирается на нейросети. Искусственный интеллект отвечает за распознавание окружающих объектов – будь то другой автомобиль, пешеход или иное препятствие. Потенциал искусственного интеллекта в этой сфере не ограничивается автопилотом. Недавний опрос IBM показал: 74% топ-менеджеров автомобильной индустрии ожидают, что умные автомобили появятся на дорогах уже к 2025 году. Такие автомобили, интегрированные в Интернет вещей (см. наш предыдущий лонгрид), будут собирать информацию о предпочтениях пассажиров и автоматически регулировать температуру в салоне, громкость радио, положение сидений и другие параметры. Помимо пилотирования, система также будет информировать о возникающих проблемах (и даже попытается решить их сама) и ситуации на дороге

Область применения №5: промышленность

Нейросеть, разработанная Марком Уоллером из Шанхайского Университета, специализируется на разработке синтетических молекул. Алгоритм составил шестистадийный синтез производного бензопирана сульфонамида (необходим при лечении Альцгеймера) всего за 5,4 секунды. Инструменты Yandex Data Factory помогают при выплавке стали: использующийся для производства стали металлический лом зачастую неоднороден по составу. Чтобы сталь соответствовала стандартам, при ее выплавке всегда нужно учитывать специфику лома и вводить специальные добавки. Этим обычно занимаются специально обученные технологи. Но, поскольку на таких производствах собирается много информации о поступающем сырье, применяемых добавках и результате, эту информацию с большей эффективностью способна обработать нейросеть. По данным Яндекса, внедрение нейросетей позволяет на 5% сократить расходы дорогих ферросплавов. Аналогичным образом нейросеть способна помочь в переработке стекла. Сейчас это нерентабельный, хотя и полезный, бизнес, нуждающийся в государственных субсидиях. Использование технологий машинного обучения позволит значительно сократить издержки.

9 эффективных примеров искусственного интеллекта, используемых сегодня

Главное меню Главное меню

• Дом
• Услуги
  • Разработка продукции
    • Веб-приложения
    • Разработка MVP
    • Мобильные приложения
  • Креативный дизайн
    • UX Design
    • Разработка пользовательского интерфейса
    • Креативный дизайн
  • корпоративная мобильность
    • Решения EMM
    • Разработка мобильных приложений
    • Безопасность предприятия
  • Решения Microsoft
    • Microsoft Consulting
    • Решения SharePoint
    • Миграция на SharePoint
    • Бизнес-аналитика
  • Облачные решения
    • Миграция в облако
    • Приложения Salesforce
    • Разработка облачных приложений
  • Кадровые решения
    • Виртуальные команды
    • Постоянный штат
    • Персонал по контрактам

.

примеров искусственного интеллекта в образовании

Хотя искусственный интеллект еще не стал стандартом в школах, его начали преподавать со времен всплеска ИИ в 1980-х годах. Во многих смыслах они созданы друг для друга. Мы используем образование как средство развития умов, способных расширять и использовать пул знаний, в то время как ИИ предоставляет инструменты для создания более точной и подробной картины того, как работает человеческий разум.

Цифровой, динамичный характер ИИ также предлагает возможности для взаимодействия с учащимися, которых нельзя найти в часто устаревших учебниках или в фиксированной среде типичного четырехстенного класса.В синергетической манере каждый из них имеет потенциал для продвижения друг друга вперед и ускорения открытия новых границ обучения и создания инновационных технологий. Некоторые из этих наблюдений более подробно рассматриваются в нашей серии AI Future Scape, где мы исследуем, как завтрашние лидеры в компаниях и государственных структурах получают знания о методах ИИ и, таким образом, будут играть ключевую роль в будущем развитии ИИ.

В этой статье мы привели примеры того, как ИИ впервые используется и применяется в образовании.Хотя включенные приложения в той или иной форме используются сегодня, можно утверждать, что большинство из них все еще находится на относительно «примитивной» стадии с точки зрения предполагаемых долгосрочных целей.

В частности, мы исследуем:

• Интеллектуальный контент — Технология, которая пытается сжать учебники в полезный инструмент для подготовки к экзаменам, например, верные или ложные вопросы
• Интеллектуальные системы репетиторства — Индивидуальные электронные репетиторства, адаптированные к стилям обучения и предпочтения ученика
• Виртуальные фасилитаторы и учебная среда — Виртуальные гиды и фасилитаторы для использования в различных образовательных и терапевтических средах

Из тех, что были предоставлены, интеллектуальные системы обучения (ИТС), кажется, наиболее извлекли из прогресс за последние 20 лет, как одна из оригинальных концепций применения ИИ в образовании.Все они могут помочь сформировать следующее поколение более персонализированного обучения и отзывчивого обучения. Наш генеральный директор Дэниел более подробно описывает ближайшее будущее онлайн-образования и ИИ в эпизоде ​​нашего подкаста «ИИ в промышленности».

Сначала мы представляем пример интеллектуального контента, использующего машинное обучение / искусственный интеллект в образовании.

Примеры искусственного интеллекта в образовании

Умный контент

Создание «умного контента», от цифровых руководств по учебникам до настраиваемых цифровых интерфейсов обучения, внедряется на всех уровнях, от начального до послесреднего. в корпоративную среду.

Content Technologies, Inc., компания по разработке искусственного интеллекта, специализирующаяся на автоматизации бизнес-процессов и интеллектуальном проектировании инструкций, создала набор интеллектуальных контент-сервисов для среднего образования и не только. Cram101, например, использует искусственный интеллект для распространения и разбивки содержания учебника на удобоваримое «умное» учебное пособие, которое включает резюме глав, практические тесты «верно-неверно» и «множественный выбор», а также карточки. JustTheFacts101 имеет аналогичную, хотя и более оптимизированную цель — выделение и создание текста и резюме по отдельным главам, которые затем архивируются в цифровую коллекцию и становятся доступными на Amazon.

Другие компании создают интеллектуальные платформы цифрового контента с доставкой контента, практическими упражнениями, а также обратной связью и оценкой в ​​реальном времени. Netex Learning, например, позволяет преподавателям разрабатывать цифровые учебные программы и контент для разных устройств, интегрируя мультимедийные средства, такие как видео и аудио, а также самооценку или оценку онлайн-инструктором. Nextex также предоставляет персонализированную облачную платформу обучения, разработанную для современного рабочего места, в которой работодатели могут создавать настраиваемые системы обучения с приложениями; геймификация и симуляторы; виртуальные курсы; самооценка; видео-конференция; и другие инструменты.Платформы обучения для современного рабочего места предназначены для того, чтобы позволить сотрудникам овладевать дополнительными навыками и получать непрерывную и автоматизированную обратную связь, и при стратегическом использовании они могут помочь улучшить производительность и увеличить производство.

Интеллектуальные системы обучения

Мастерское обучение — набор принципов, в значительной степени связанных с работой психолога-педагога Бенджамина Блума в 1970-х годах, который поддерживает эффективность индивидуального обучения и обучения в классе.Учебная программа, построенная на основе успеваемости учащегося, в сочетании со своевременной адресной обратной связью, немедленными возможностями для исправленной практики и дополнительными упражнениями, является фундаментальной практикой усвоения знаний. Разработка системы индивидуального обучения, которая может предоставить эти элементы, была желанной целью исследователей ИИ с 1970-х и 1980-х годов.

Интеллектуальные обучающие системы (ITS) значительно продвинулись вперед по сравнению со своими ранними аналогами. Хотя современные системы, сформулированные Чаудхри и др., (2013), не совсем соответствуют «эффекту двух сигм» (т. Е. Двух классов) у наставников-людей, есть свидетельства того, что системы ITS работают так же, если не лучше, чем индивидуальные наставники-люди для многих учеников.

Программное обеспечение «Mika» Carnegie Learning, например, использует когнитивные науки и технологии искусственного интеллекта для обеспечения персонализированного обучения и обратной связи в режиме реального времени для учащихся высших учебных заведений, особенно для поступающих в колледж, которым в противном случае потребовались бы дополнительные курсы. Карнеги заявляет, что стоимость такого дополнительного обучения для колледжей составляет 6 долларов.7 миллиардов в год, при этом только 33% успешных курсов по математике. ITS предоставляет студентам возможность более удобного доступа к гибким и более персонализированным режимам обучения на постоянной основе.

Платформа Mika компании Carnegie Learning

Пирсон в сотрудничестве с Лабораторией знаний Лондонского университетского колледжа отмечает, что современные адаптивные системы на основе моделей также становятся все более прозрачными, что позволяет преподавателям понять, как система пришла к следующему шагу решения. и делая их более эффективными инструментами для обучения в классе.Например, система iTalk2Learn16, разработанная и протестированная Университетом Карнеги-Меллона для оценки ее воздействия на обучающиеся фракции молодых студентов, применяла модель учащегося, которая явно включала информацию о математических знаниях человека, когнитивных потребностях, эмоциональном состоянии, а также обратной связи. получил и ответы студентов по очереди.

Виртуальные фасилитаторы и учебные среды

Хотя кажется очевидным, что никто в сфере образования не хочет, чтобы виртуальные люди пришли и заменили преподавателей, идея создания виртуальных гидов-людей и фасилитаторов для использования в различных образовательных и терапевтических средах перспективное направление развития.Хотя это еще не реальность, конечная цель в этой области — создать виртуальных человекоподобных персонажей, которые могут думать, действовать, реагировать и взаимодействовать естественным образом, реагируя и используя как вербальное, так и невербальное общение.

Институт творческих технологий Университета Южной Калифорнии (USC) является пионером в создании интеллектуальных виртуальных сред и приложений, использующих искусственный интеллект, трехмерные игры и компьютерную анимацию для разработки аутентичных виртуальных персонажей и реалистичных социальных взаимодействий.У исследователей USC есть ряд текущих проектов в этой области, которые намекают на приложения, которые появятся в ближайшие два десятилетия.

USC Creative Technologies ‘SimCoach Prototype

Захватывающее виртуальное обучение для обучения (CVIT), например, представляет собой стратегию распределенного обучения, которая направлена ​​на интеграцию методов живого класса с наиболее подходящими виртуальными технологиями, включая виртуальных фасилитаторов, дополненных реальность, умный наставник и другие — в программах дистанционного обучения и обучения.Стоит посетить страницу прототипа Creative Technologies USC и изучить множество других инициатив, которые в настоящее время разрабатываются, от иммерсивных обучающих консультаций для армейских командиров до личного помощника (PAL3) для непрерывного обучения.

Прокладывая новые пути обучения в грядущем десятилетии

Образование — это сфера, в значительной степени управляемая человеческим взаимодействием, и интеграция ИИ идет медленнее, чтобы развить необходимые человеческие атрибуты отзывчивости, адаптируемости и понимания .Тем не менее, есть множество областей, в которых сильные стороны ИИ помогают заполнить «пробелы» в обучении и преподавании, в которых есть самые высокие потребности.

Способность ИИ анализировать большие объемы данных в режиме реального времени (например, успеваемость учащегося по определенному навыку по предметам в течение года) и автоматически предоставлять новый контент или заданные параметры обучения помогает удовлетворить потребности учащихся в постоянная целенаправленная практика и обратная связь, а также позволяет учителям лучше понимать успеваемость учеников и разрабатывать более эффективные индивидуальные планы обучения.

Вульф и др. (2013) предложили пять ключевых областей для продолжающихся исследований в области обучения с использованием ИИ:

1. Наставники для каждого учащегося
2. Изучение навыков 21 века
3. Данные взаимодействия для обучения
4. Универсальный доступ к глобальным классам
5. Обучение на протяжении всей жизни и обучение на протяжении всей жизни

Изложенное выше кажется полезной основой для определения целей и выработки согласованных идей, поскольку исследователи и компании продолжают продвигаться вперед в разработке приложений ИИ в образовании.

Не следует упускать из виду очевидное опасение, что преподаватели-люди могут или будут заменены технологиями искусственного интеллекта в ближайшее десятилетие. По мере развития ИИ в этой области кажется, что появляется все больше свидетельств в поддержку идеи о том, что и интеллектуальные системы, и люди необходимы для управления различными аспектами академической и социальной компетенции студентов. ИИ, скорее всего, не заменит, но будет служить бесценным продолжением человеческого эксперта, помогая учителям более эффективно удовлетворять разнообразные потребности множества учеников одновременно.

Изображение предоставлено: Майкл Моргенштерн и The Economist

.

15 примеров искусственного интеллекта в маркетинге — Econsultancy

Искусственный интеллект и машинное обучение становятся все более неотъемлемой частью многих отраслей, включая маркетинг.

Но хотя мы часто говорим об использовании или внедрении ИИ в маркетинг, что мы на самом деле подразумеваем под этим? Как это выглядит на практике?

Вот 15 примеров применения ИИ и машинного обучения в маркетинговой индустрии (P.S. не забудьте ознакомиться с Руководством маркетолога Econsultancy по машинному обучению и ИИ).

1. Рекомендации по продукту / содержанию

Практика кластеризации поведения клиентов для прогнозирования будущего поведения началась еще в 1998 году с доклада о «цифровых книжных полках» Юсси Карлгрена, шведского компьютерного лингвиста из Колумбийского университета. В том же году Amazon начал использовать «совместную фильтрацию», чтобы давать рекомендации миллионам клиентов.

Перенесемся в 2019 год, и некоторые из самых успешных цифровых компаний построили свои предложения продуктов на способности предоставлять высокорелевантные и персонализированные рекомендации по продуктам или контенту, включая Amazon, Netflix и Spotify.Как написала Лори Голдберг в краткой истории использования искусственного интеллекта в рекламе для Econsultancy: «Все это исходит из кластеризации на основе ИИ и интерпретации данных потребителей в сочетании с профильной информацией и демографическими данными. Эти системы на основе ИИ постоянно адаптируются к вашим симпатиям и антипатиям и реагируют новыми рекомендациями, адаптированными в режиме реального времени ».

Другие крупные бренды теперь следуют их примеру, предлагая собственные рекомендации на основе искусственного интеллекта. Например, Sky внедрила модель машинного обучения, которая предназначена для рекомендации контента в соответствии с настроением зрителя.По мере того, как клиенты привыкают к уровню персонализированных рекомендаций, предоставляемых такими сервисами, как Netflix и Spotify, они ищут другие бренды, которые предоставят такой же опыт.

Издатели

также внедряют виджеты рекомендаций по содержанию на базе искусственного интеллекта, которые могут идентифицировать связанный контент, отображать его для читателей, и даже персонализировать эти рекомендации на основе их привычек просмотра. Недавно мы представили такую ​​функцию на Econsultancy: наша боковая панель «Рекомендовано» оснащена инструментом под названием IDIO, который изучает интересы наших читателей, когда они просматривают, и использует это, чтобы предлагать статьи, которые могут быть им интересны.

.

Топ-10 приложений искусственного интеллекта в реальном мире | AI Applications

Одно лишь упоминание AI и мозга вызывает изображения машин Терминатора, уничтожающих мир. К счастью, нынешняя картина значительно более позитивна. Итак, давайте посмотрим, как ИИ помогает нашей планете и, наконец, приносит пользу человечеству. В этом блоге о приложениях искусственного интеллекта я буду обсуждать, как ИИ повлиял на различные области, такие как маркетинг, финансы, банковское дело и так далее.

Если вы новичок в искусственном интеллекте, обязательно загляните в этот блог на , что такое AI .

Для чего используется искусственный интеллект?

1. AI в маркетинге
2. AI в банковском деле
3. AI в финансах
4. AI в сельском хозяйстве
5. AI в здравоохранении
6. AI в играх
7. AI в исследовании космоса
8. AI в автономных транспортных средствах
9. AI в чат-ботах
10. AI в искусственном творчестве

Приложения искусственного интеллекта: маркетинг

Маркетинг — это способ приукрасить ваши продукты, чтобы привлечь больше клиентов.Мы, люди, неплохо умеем покрывать сахаром, но что, если алгоритм или бот существуют исключительно с целью маркетинга бренда или компании? Это будет отличная работа!

В начале 2000-х, если бы мы искали в интернет-магазине продукт, не зная его точного названия, найти этот продукт стало бы кошмаром. Но теперь, когда мы ищем товар в любом магазине электронной коммерции, мы получаем все возможные результаты, связанные с этим товаром. Как будто эти поисковые системы читают наши мысли! За считанные секунды мы получаем список всех актуальных предметов.Примером этого является поиск подходящих фильмов на Netflix.

Приложения искусственного интеллекта — ИИ в маркетинге

Одна из причин, по которой мы все одержимы Netflix и расслабляемся, заключается в том, что Netflix предоставляет высокоточную технологию прогнозирования, основанную на реакции клиентов на фильмы. Он проверяет миллионы записей, чтобы предложить шоу и фильмы, которые могут вам понравиться, на основе ваших предыдущих действий и выбора фильмов. По мере роста набора данных эта технология с каждым днем ​​становится все умнее и умнее.

С ростом прогресса в области искусственного интеллекта в ближайшем будущем потребители в Интернете смогут покупать товары, делая их снимки. Такие компании, как CamFind и их конкуренты, уже экспериментируют с этим.

Искусственный интеллект Приложения: Банковское дело

Искусственный интеллект в банковском деле растет быстрее, чем вы думали! Многие банки уже внедрили системы на базе искусственного интеллекта для поддержки клиентов, выявления аномалий и мошенничества с кредитными картами.Примером этого является HDFC Bank.

HDFC Bank разработал чат-бота на основе искусственного интеллекта под названием EVA (электронный виртуальный помощник), созданного компанией Senseforth AI Research из Бангалора.

С момента своего запуска Eva обработала более 3 миллионов запросов клиентов, взаимодействовала с более чем полумиллионом уникальных пользователей и провела более миллиона бесед. Ева может собирать информацию из тысяч источников и давать простые ответы менее чем за 0,4 секунды.

Приложения искусственного интеллекта — ИИ в банковской сфере

Использование ИИ для предотвращения мошенничества — не новая концепция.Фактически, решения искусственного интеллекта предназначены для повышения безопасности в ряде секторов бизнеса, включая розничную торговлю и финансы.

Отслеживая использование карт и доступ к конечным точкам, специалисты по безопасности более эффективно предотвращают мошенничество. Организации полагаются на ИИ, чтобы отслеживать эти шаги, анализируя поведение транзакций.

Такие компании, как MasterCard и RBS WorldPay, уже много лет полагаются на ИИ и Deep Learning для обнаружения мошеннических транзакций и предотвращения мошенничества с картами.Это сэкономило миллионы долларов.

Искусственный интеллект Приложения: Финансы

Венчурные компании полагались на компьютеры и специалистов по обработке данных для определения будущих тенденций на рынке. Торговля в основном зависит от способности точно предсказывать будущее.

Машины отлично справляются с этим, потому что они могут обрабатывать огромное количество данных за короткий промежуток времени. Машины также могут научиться наблюдать закономерности в прошлых данных и предсказывать, как эти закономерности могут повториться в будущем.

В эпоху сверхвысокочастотной торговли финансовые организации обращаются к искусственному интеллекту, чтобы улучшить свои показатели торговли акциями и увеличить прибыль.

Приложения искусственного интеллекта — ИИ в финансах

Одной из таких организаций является ведущая брокерская компания Японии Nomura Securities. Компания неохотно преследовала одну цель — анализировать идеи опытных биржевых трейдеров с помощью компьютеров. После многих лет исследований Nomura собирается представить новую систему торговли акциями.

Новая система хранит на своем компьютере огромное количество ценовых и торговых данных. Обращаясь к этому резервуару информации, он будет делать оценки, например, он может определить, что текущие рыночные условия аналогичны условиям двухнедельной давности, и спрогнозировать, как цены на акции изменятся через несколько минут. Это поможет принимать лучшие торговые решения на основе прогнозируемых рыночных цен.

Искусственный интеллект Приложения: сельское хозяйство

Тревожный факт: к 2050 году миру нужно будет производить на 50 процентов больше продуктов питания, потому что мы буквально все съедаем! Это возможно только в том случае, если мы будем более осторожно использовать наши ресурсы.При этом ИИ может помочь фермерам получить больше от земли, используя ресурсы более рационально.

Такие проблемы, как изменение климата, рост населения и продовольственная безопасность, подтолкнули отрасль к поиску более инновационных подходов к повышению урожайности.

Организации используют автоматизацию и робототехнику, чтобы помочь фермерам найти более эффективные способы защиты урожая от сорняков.

Приложения искусственного интеллекта — ИИ в сельском хозяйстве

Компания Blue River Technology разработала робота под названием See & Spray, который использует технологии компьютерного зрения, такие как , обнаружение объектов , для отслеживания и точного распыления гербицидов на хлопчатнике.Прецизионное распыление может помочь предотвратить устойчивость к гербицидам.

Помимо этого, берлинский стартап в области сельскохозяйственных технологий PEAT разработал приложение под названием Plantix, которое с помощью изображений определяет потенциальные дефекты и дефицит питательных веществ в почве.

Приложение распознавания изображений определяет возможные дефекты по изображениям, снятым камерой смартфона пользователя. Затем пользователям предоставляются методы восстановления почвы, советы и другие возможные решения. Компания утверждает, что ее программное обеспечение может обнаруживать образы с расчетной точностью до 95%.

Искусственный интеллект Приложения: Здравоохранение

Когда дело доходит до спасения нашей жизни, многие организации и медицинские центры полагаются на ИИ. Существует множество примеров того, как ИИ в здравоохранении помог пациентам во всем мире.

Организация под названием Cambio Health Care разработала систему поддержки принятия клинических решений для профилактики инсульта, которая может предупреждать врача, когда у пациента есть риск сердечного приступа.

Приложения искусственного интеллекта — ИИ в здравоохранении

Другим примером является Coala life, компания, у которой есть цифровое устройство, которое может обнаруживать сердечные заболевания.

Точно так же Aifloo разрабатывает систему для отслеживания того, как люди делают это в домах престарелых, на дому и т. Д. Лучшее в ИИ в здравоохранении — это то, что вам даже не нужно разрабатывать новое лекарство. Просто правильно используя существующие лекарства, вы также можете спасти жизни.

Приложения искусственного интеллекта: игры

За последние несколько лет искусственный интеллект стал неотъемлемой частью игровой индустрии. Фактически, одно из самых больших достижений ИИ — в игровой индустрии.

Программное обеспечение AlphaGo DeepMind на основе искусственного интеллекта, которое известно победой над Ли Седолом, чемпионом мира по игре GO, является одним из самых значительных достижений в области искусственного интеллекта.

Вскоре после победы DeepMind создал усовершенствованную версию AlphaGo под названием AlphaGo Zero , которая победила своего предшественника в противостоянии AI-AI.В отличие от оригинальной AlphaGo, которую DeepMind обучал с течением времени, используя большой объем данных и наблюдение, продвинутая система AlphaGo Zero научилась овладевать игрой.

Другие примеры искусственного интеллекта в играх включают First Encounter Assault Recon, широко известную как F.E.A.R, которая представляет собой шутер от первого лица.

Но что делает эту игру такой особенной?
Действия, предпринимаемые ИИ соперника, непредсказуемы, потому что игра построена таким образом, что противники обучаются на протяжении всей игры и никогда не повторяют одни и те же ошибки.По мере усложнения игры они становятся лучше. Это делает игру очень сложной и побуждает игроков постоянно менять стратегии и никогда не сидеть в одном положении.

Приложения искусственного интеллекта: освоение космоса

Космические экспедиции и открытия всегда требуют анализа огромных объемов данных. Искусственный интеллект и машинное обучение — лучший способ обрабатывать данные в таком масштабе. После тщательных исследований астрономы использовали искусственный интеллект, чтобы проанализировать данные, полученные за годы телескопа Кеплера, с целью определения далекой солнечной системы из восьми планет.

Искусственный интеллект также используется в следующей миссии НАСА на Марс — марсоходе Mars 2020. Марсоход AEGIS на базе искусственного интеллекта уже находится на красной планете. Марсоход отвечает за автономное наведение камер для проведения исследований на Марсе.

Приложения искусственного интеллекта: автономные транспортные средства

В течение долгого времени беспилотные автомобили были модным словом в индустрии искусственного интеллекта. Разработка автономных транспортных средств определенно произведет революцию в транспортной системе.
Такие компании, как Waymo, провели несколько тест-драйвов в Фениксе, прежде чем развернуть свою первую общедоступную службу вызова пассажиров на основе искусственного интеллекта. Система искусственного интеллекта собирает данные с автомобильных радаров, камер, GPS и облачных сервисов для создания управляющих сигналов, управляющих транспортным средством.

Расширенные алгоритмы глубокого обучения могут точно предсказать, какие объекты в непосредственной близости от транспортного средства могут делать. Это делает автомобили Waymo более эффективными и безопасными.

Другой известный пример автономного транспортного средства — это беспилотный автомобиль Tesla.Искусственный интеллект реализует компьютерное зрение, обнаружение изображений и глубокое обучение для создания автомобилей, которые могут автоматически обнаруживать объекты и передвигаться без вмешательства человека.

Илон Маск много рассказывает о том, как ИИ реализован в беспилотных автомобилях Tesla и функциях автопилота. Он процитировал, что

«Tesla будет иметь полностью автономные автомобили, готовые к концу года, и версию« роботакси »- такую, которая может перевозить пассажиров без никого за рулем, — готовую к выходу на улицы в следующем году».

Приложения искусственного интеллекта: чат-боты

В наши дни виртуальные помощники стали очень распространенной технологией. Практически в каждом доме есть виртуальный помощник, который управляет домашней техникой. Несколько примеров включают Siri и Cortana, которые набирают популярность из-за удобного взаимодействия с пользователем.

Amazon’s Echo — это пример того, как искусственный интеллект может быть использован для перевода человеческого языка в желаемые действия. Это устройство использует распознавание речи и NLP для выполнения широкого круга задач по вашей команде.Он может не только воспроизводить ваши любимые песни. С его помощью можно управлять устройствами в вашем доме, заказывать такси, совершать телефонные звонки, заказывать любимую еду, проверять погодные условия и так далее.

Другой пример — виртуальный помощник Google под названием Google Duplex, который поразил миллионы людей. Он не только может отвечать на звонки и записывать для вас встречи, но и добавляет человеческое взаимодействие.

Устройство использует алгоритмы обработки естественного языка и машинного обучения для обработки человеческого языка и выполнения таких задач, как управление расписанием, управление умным домом, резервирование и т. Д.

Приложения искусственного интеллекта: социальные сети

С тех пор, как социальные сети стали нашей идентичностью, мы генерируем неизмеримые объемы данных через чаты, твиты, публикации и так далее. И везде, где есть изобилие данных, всегда присутствуют искусственный интеллект и машинное обучение.

На платформах социальных сетей, таких как Facebook, AI используется для проверки лица, а концепции машинного обучения и глубокого обучения используются для обнаружения черт лица и тегирования ваших друзей.Глубокое обучение используется для извлечения мельчайших деталей из изображения с помощью набора глубоких нейронных сетей. С другой стороны, алгоритмы машинного обучения используются для создания вашей ленты с учетом ваших интересов.

Другим примером является искусственный интеллект Твиттера, который используется для выявления языка ненависти и террористической лексики в твитах. Он использует машинное обучение, глубокое обучение и обработку естественного языка для фильтрации оскорбительного контента. Компания обнаружила и заблокировала 300 000 аккаунтов, связанных с террористами, 95% из которых были обнаружены нечеловеческими машинами с искусственным интеллектом.

Приложения искусственного интеллекта: искусственное творчество

Вы когда-нибудь задумывались, что произойдет, если машина с искусственным интеллектом попытается создавать музыку и искусство?
Система MuseNet на основе искусственного интеллекта теперь может сочинять классическую музыку, которая перекликается с классическими легендами Баха и Моцарта.

MuseNet — это глубокая нейронная сеть, которая способна генерировать 4-минутные музыкальные композиции с использованием 10 различных инструментов и может сочетать стили от кантри до Моцарта и до Битлз.

MuseNet не был явно запрограммирован на понимание музыки, а вместо этого обнаружил образцы гармонии, ритма и стиля, обучаясь самостоятельно.

Еще один творческий продукт искусственного интеллекта — это инструмент автоматизации контента — Wordsmith. Wordsmith — это платформа для создания естественного языка, которая может преобразовывать ваши данные в содержательные повествования.

Технические гиганты, такие как Yahoo, Microsoft, Tableau, используют WordSmith для создания около 1.5 миллиардов единиц контента каждый год.

Введение в искусственный интеллект | Edureka

Это видео Edureka об искусственном интеллекте дает вам краткое введение в AI и то, как AI может изменить мир.

В заключение я хотел бы спросить вас, какую пользу, по вашему мнению, ИИ принесет нам в будущем?

.