Программы искусственного интеллекта для компьютера: 12 полезных AI-сервисов, на которые стоит обратить внимание

12 полезных AI-сервисов, на которые стоит обратить внимание

О том, что технологии искусственного интеллекта сегодня являются темой номер один в IT-индустрии, можно судить не только по восторженным публикациям в СМИ и многочисленным проектам в этой сфере, но и по масштабам проникновения AI практически по все области современной жизни — от медицины, экспертных систем и научных исследований до промышленной робототехники и автопилотируемого транспорта. Направление машинного обучения и нейронных сетей активно развивается и совершенствуется, в нём задействованы Intel, AMD, NVIDIA, IBM, Google, Facebook, «Яндекс», ABBYY, а также тысячи других компаний-разработчиков по всему миру. Не скрывают своего интереса к искусственному интеллекту и различные инвестиционные фонды. Всё это заставляет с оптимизмом смотреть на будущее рынка умных AI-решений, которому аналитики прочат почти 30-кратный рост в ближайшее десятилетие. Впечатляющий показатель! Неудивительно, что сегодняшний обзор мы посвятили именно продуктам, использующим «электронный разум».

Remove.bg. Бесплатный AI-сервис, позволяющий за считаные секунды удалить фон на фотографиях без использования графических редакторов. Достаточно загрузить изображение — и система автоматически, с использованием алгоритмов искусственного интеллекта выделит объекты на переднем плане и уберёт всё лишнее. По заверениям разработчиков, лучше всего Remove.bg справляется со снимками людей, что, впрочем, не мешает использовать сервис для обработки фото с различными предметами — иногда результат получается очень даже неплохим. К загрузке принимаются картинки любого размера, однако итоговый вариант изображения (файл формата PNG с прозрачным фоном) ограничен разрешением 500 на 500 пикселей.

«Яндекс.Алиса». Голосовой помощник, который вряд ли нужно представлять широкой публике и который в полной мере демонстрирует возможности современных технологий машинного обучения и систем искусственного интеллекта на базе нейронных сетей. По набору функций «Алиса» действительно способна дать фору многим другим AI-проектам: она отлично владеет русским языком, умеет давать быстрые ответы на вопросы и прокладывать маршруты, рассказывать сказки детям, вызывать такси, совершать покупки в интернет-магазинах, играть в различные игры, разбираться в музыке, распознавать фотографии, а также выполнять прочие действия. Отличительными особенностями «Алисы» являются умение общаться на отвлечённые темы и возможность встраивания голосового помощника в различные сервисы.

Jukedeck. Сервис, использующий всю мощь AI-технологий для создания музыкальных треков различных жанров. Всё, что требуется от пользователя, — это определить начальные параметры будущей композиции (жанр, темп, настроение, длительность, состав инструментов), после чего щёлкнуть по клавише Create Track и дождаться завершения обработки запроса. Сочинённую искусственным интеллектом музыку можно прослушать в браузере, скачать на компьютер либо отправить на доработку, откорректировав характеристики трека. Примечательно, что созданные Jukedeck произведения не требуют авторских отчислений и их можно использовать по своему усмотрению — например, для звукового сопровождения видеороликов на YouTube, публикации в социальных сетях, пополнения фонотеки или музыкального творчества.

Google AutoDraw. Сервис, превращающий рисунки от руки в высококачественные клип-арты. Положенный в основу AutoDraw искусственный интеллект в реальном времени анализирует пользовательские наброски, распознаёт их и предлагает аналогичные картинки, нарисованные профессиональными художниками. Созданные иллюстрации можно разместить в социальных сетях либо скачать на компьютер для дальнейшего использования. Важно отметить, что разработанный компанией Google сервис прекрасно подходит не только для развлечения, но и для решения вполне реальных задач. Например, добрую службу AutoDraw может сослужить дизайнерам-оформителям презентаций, иллюстраторам, фоторедакторам и представителям прочих творческих профессий.

Deepart.io. Ещё один AI-сервис, предназначенный для работы с графикой и создания оригинальных картин на основе пользовательских изображений. Техника работы с Deepart.io предельно простая: загружаем на сервер сервиса фотографию, указываем предпочтительный художественный стиль и дожидаемся завершения процесса отрисовки картины, который может занять продолжительное время. Для тех, кто не желает ждать, разработчики сервиса предлагают несколько вариантов платных подписок, позволяющих не только свести к минимуму время рендеринга шедевров цифрового искусства, но и снять ограничения на размер выходных изображений.

Beautiful.ai. Онлайновый инструмент для создания презентаций, использующий технологии искусственного интеллекта с целью автоматизации и упрощения работы пользователя со слайдами. «Умные» алгоритмы сервиса контролируют каждый шаг при работе с презентацией и делают так, чтобы просмотр слайдов был более комфортным. Beautiful.ai анализирует расположение элементов презентации и автоматически перестраивает слайды, корректирует их цветовое оформление, перерисовывает графики, подбирает анимационные переходы, рекомендует подходящие по тематике контента шаблоны и выполняет прочие действия, стараясь, чтобы подача материала на слайдах была профессиональной с точки зрения дизайна. Beautiful.ai имеет собственную библиотеку шаблонов и изображений, поддерживает совместную работу над документами, позволяет сохранять созданные презентации в облачном хранилище и экспортировать их в файлы форматов PDF и PowerPoint. В общем, рекомендуем.

Let’s Enhance. Сервис, который позволяет улучшать фотографии и масштабировать их без потери качества. «Сердцем» данного программного решения является обученная на большой базе снимков нейронная сеть, которая благодаря знаниям типичных объектов и текстур умеет восстанавливать детали и сохранять чёткие линии и контуры обрабатываемых изображений. Let’s Enhance может не только увеличивать разрешение фотографии в четыре раза, но и удалять шумы и артефакты сжатия на снимках формата JPEG, а также дорисовывать недостающие мелкие детали, делая картинку, как заверяют разработчики, максимально реалистичной. Для рядовых пользователей в системе установлено ограничение в 15 мегапикселей и 15 мегабайт для каждого загружаемого файла. Оформившим платную подписку на услуги сервиса предлагается максимальный приоритет в обработке изображений и возможность загружать картинки с разрешением до 30 мегапикселей.

DeepCode. Сканер программного кода, «электронный разум» которого умеет находить ошибки и предоставлять разработчикам рекомендации по их исправлению. В основу сервиса положены знания более чем четверти миллиона алгоритмических правил, принципов и методов разработки ПО, оперируя которыми искусственный интеллект системы может проверять и оценивать качество кода. DeepCode поддерживает работу с JavaScript, Java, Python и широко востребованным в профессиональной среде репозиторием GitHub.

Yva. Облачная система «умной» аналитики корпоративных коммуникаций, позволяющая с помощью технологий искусственного интеллекта оценивать эффективность работы персонала компании. Yva подключается к корпоративной почте, мессенджерам, проводит регулярные опросы сотрудников и анализирует полученные данные. В результате система формирует рекомендации и предупреждения каждому сотруднику и руководителю, позволяя контролировать их работу, предотвращать «выгорание» и увольнение ключевых работников и другие возможные риски. Система также позволяет на ранних этапах предотвращать конфликты в коллективе и узнавать компетенции каждого сотрудника, будь то его сильные и слабые стороны, лидерские качества, вовлечённость в работу и прочие характеристики. Сильной стороной Yva является независимость от предметной области и умение автоматически адаптироваться к коммуникационной среде организаций самых разных отраслей и любого размера. Более подробно о том, как работает эта система, можно узнать в нашем обзоре продукта.

Colorize. Сервис, использующий технологии искусственного интеллекта для раскрашивания чёрно-белых фотографий. Работа с Colorize реализована по принципу «проще не бывает»: загружаем снимок или указываем ссылку на изображение в глобальной сети — и на выходе, спустя несколько минут, получаем цветное фото. Справедливости ради стоит отметить, что с раскрашиванием изображений AI-движок сервиса справляется не всегда идеально, но иногда результаты получаются действительно впечатляющими.

CaptionBot. Онлайновый сервис компании Microsoft, который распознает объекты на загружаемых пользователем изображениях и с помощью нейронных сетей описывает то, что находится на фото, причём простыми человеческими словами. Особенностью CaptionBot является использование сразу двух систем искусственного интеллекта — Computer Vision (компьютерное зрение) и Natural Language Processing (анализ и синтез естественных языков). И этот тандем действительно работает!

Ну а завершает наш обзор разработанный компанией Mail.Ru Group сервис аудиоаналитики Sounds. Положенные в его основу AI-технологии позволяют распознавать голоса, отдельные звуки и их комбинации в аудиопотоке, различать громкость, тональность и интенсивность звучания, выполнять преобразование речи в текст и решать прочие задачи. Благодаря широким функциональным возможностям Sounds может использоваться во множестве сценариев. К примеру, сервис может найти применение для распознавания выстрелов и драк на улицах и последующего оповещения полиции, охраны помещений, акустического наблюдения за неисправностями в работе промышленного оборудования, очистки аудиозаписей от шумов, идентификации людей по голосам, оценки тональности речи и её конвертирования в текст, а также для скрытия нецензурной лексики в радио- и телепередачах в прямом эфире. Для интеграции системы в программные продукты предусмотрен соответствующий API.

Есть что добавить? Пишите в форме для комментариев ниже.

Если Вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.

помощь с образованием, работой и планированием / Блог компании Mail.ru Group / Хабр

На фоне новостей в области ИИ обычные стартапы как-то теряются. На arxiv.org в геометрической прогрессии растут исследования по machine learning (computer vision, natural language processing, etc.). AlphaGo Zero порабощает Землю разгромно обыгрывает прошлые версии сети и не требует человеческого участия в процессе тренировки. Нейросеть NVIDIA меняет на фото время года и погодные условия, а умельцы с помощью выложенного алгоритма меняют в фильмах актрис на… других актрис.

Как на фоне роста новостей по ИИ остаться жизнеспособным проектом? Когда-то Рэй Курцвейл предсказывал: «В 2029-м году программа не только сможет полностью пройти тест Тьюринга, а сделает это лучше многих реальных собеседников. Компьютер за тысячу долларов будет на порядки превосходить мозг среднего человека в большинстве областей». Однако сейчас эксперты говорят, что есть шансы получить сильный ИИ «в течение 5 лет с вероятностью 80 % и в течение 10 лет с вероятностью 99 %».

Вероятно, в ближайшие 5-10 лет может решиться судьба человечества. Стоит ли в таких условиях вообще заниматься проектом, связанным с ИИ, если его цель не заключается в создании разумных роботов? Точного ответа на этот вопрос нет. Но бум проектов, решающих прикладные задачи, продолжается. Сегодня мы посмотрим на три сферы применения ИИ, где уже достигнуты интересные результаты.

Образование

Woogie. Интерактивный робот, который делает обучение интересным для детей

Робот Woogie учит детей в возрасте 6-12 лет, общаясь с помощью голосового интерфейса. Робот развлекает, учит, дает ответы на некоторые вопросы, и стоит при этом всего 76 долларов. Woogie обращается к базе данных сервиса, чтобы отвечать на любой вопрос ребенка: от «Почему исчезли динозавры?» и до «Почему мне нужно есть брокколи?».

Учится не только ребенок. Сам робот постоянно обучается индивидуальному взаимодействию, адаптируется к привычкам и интересам каждого ребенка. Он способен рассказать анекдот, загадать загадку, привлечь внимание ребенка сказкой. Родители имеют доступ к системе через мобильное приложение и могут загружать в базу новый контент, например книги и обучающие игры.

Во многих отношениях проект необычный. У него нет своего токена, он не выходит на ICO, а деньги на развитие получает от краудфандинговой программы на Indiegogo. В настоящий момент подготовлено уже 30 протитопов устройства.

AltSchool. Платформа новых методов обучения

В 2014 году новый проект в сфере образования привлек $33 млн. В 2015 году AltSchool привлекла еще $100 млн. Стартап заинтересовал инвесторов необычным подходом: AltSchool — это серия микро-школ, в которых основное внимание уделяется индивидуальному обучению. Учащиеся получают собственные еженедельные «плейлисты», списки отдельных и групповых занятий, адаптированные к конкретным сильным и слабым сторонам каждого ребенка. AltSchool отслеживает прогресс и неудачи каждого ученика — каждый шаг на его пути, все сильные и слабые стороны. Программное обеспечение дает рекомендации, влияющие на образовательный процесс каждого ребенка.

В исследовательском проекте, организованном Фондом Гейтса, изучалось влияние персонализированной практики обучения в 23 государственных школах. Через два года исследование показало, что учащиеся в этих школах добились больших успехов, чем студенты из сопоставимых школ, в которых не было персонализированной программы обучения. Более того, исследование показало, что ученики, чьи оценки выросли больше всего, были теми, кто ранее сильно отставал по многим предметам.

Добавьте к персонализации возможности программного обеспечения, адаптирующего учебный план для каждого конкретного ученика, и вы поймете, как будет выглядеть образование в будущем.

Hugh. Помогает посетителям библиотеки быстро найти любую книгу

Студенты, которые ищут библиотечные книги в Университете Аберистуита (Великобритания), могут обратиться за помощью к роботу-библиотекарю. Hugh — первый в мире робот, предназначенный для работы в библиотеке. Он может рассказать, где хранится книга, и показать студенту соответствующую книжную полку.

Получая информацию из PRIMO, онлайн-библиотеки университета, Hugh имеет доступ к 800 000 книг. Hugh реагирует на голосовые команды и способен заниматься не только книгами. Подобные роботы смогут выполнять конкретные задачи больницах, супермаркетах или гостиницах.

Knewton. Адаптивное обучение

Собравшая $157 млн инвестиций компания Knewton разработала адаптивную образовательную платформу, основанную на технологиях анализа данных в сфере образования, и предлагает интегрировать свое решение с любой системой управления учебным процессом. Адаптивная платформа дает рекомендации для обучения студентов, основанные на успеваемости учащихся, а также предлагает анализ цифрового контента. С помощью софта учитель оценивает знания студента по своему предмету в любой момент времени. Если студент плохо справляется с предметом, Knewton может предложить контент, который повышает уровень понимания сложных вопросов. Knewton будет предлагать разные варианты образовательного контента до тех пор, пока не найдет способ научить студента.

Хотя многие обучающие платформы могут похвастаться тем, что они корректируют тестовые вопросы на занятиях, основываясь на предыдущих ответах, процесс управления данными Knewton принципиально отличается, потому что предлагает гипер-персонализированный вариант обучения, создаваемый «на лету» для каждого конкретного пользователя. Сегодня с Knewton работают более 13 миллионов студентов по всему миру, а база данных платформы содержит более 100 000 образовательных материалов, включая видео-лекции и учебные пособия.

Персональные помощники

Fin. Личный помощник по всем вопросам

Fin — это круглосуточная служба помощи, во всем похожая на Siri, Echo или Google Now… кроме того, что действительно работает. Fin использует комбинацию машинного и человеческого интеллекта (за обработкой запросов следят нанятые ассистенты), чтобы находить ответы, отправлять сообщения, обрабатывать заказы и делать всё, что вы ожидаете от личного помощника.

Fin принимает поручения в мобильном приложении, по электронной почте, через SMS или в интернет-чате. Вы можете попросить Fin позвонить, сделать покупки, отправить по электронной почте текст, уведомление о встрече или книгу. Вы можете использовать Fin, чтобы сделать транскрибацию аудио или видео в текст, или просто находить ответы на заданные вами вопросы.

Gatebox. Голографическая аниме-помощница

Gatebox — это устройство, обеспечивающие демонстрацию изображения девушки с голубыми волосами по имени Азума Хикари. У Gatebox есть сенсоры и камера, помогающие системе идентифицировать лицо и движения владельца. Управлять устройством можно с помощью голоса, автоматизируя дом различными способами: включая и выключая свет, устанавливая будильник или просто общаясь с Азумой, которая приветствует вас и напоминает о различных делах.

Азума может даже отправлять хозяину гневные сообщения, если он задерживается, объясняя это тем, что она «чувствует себя одиноко». Однако за возможность общаться с виртуальной девушкой придется немало заплатить — стоимость Gatebox составляет около $2580.

Hound. Повседневный помощник

Приложение Hound, доступное как на iOS, так и на Android, распознает голосовые команды (включая поисковые запросы), делает перевод предложений на другие языки в реальном времени и даже понимает контекстную связь между несколькими запросами. О последнем стоит рассказать подробнее, потому что в этом пункте обычной спотыкаются Siri и Cortana. Любой из ваших поисковых запросов может быть легко уточнен последующими вопросами, поэтому вам не нужно повторять заново. Если вы ищите подходящий отель, то для сужения поиска из всех найденных вариантов спрашиваете «номер с Wi-Fi» или «с тренажерным залом».

Hound находит кафе с бесплатным Wi-Fi в нескольких минутах ходьбы от вас, показывает все отели стоимостью от 200 до 400 долларов за ночь в определенном районе города, и отражает время восхода Солнца за два дня до Нового года. А если спросить у Hound, сколько калорий содержится в 16 яблоках и 4 бананах, он назовет общее количество калорий для всех фруктов. Hound также может рассказать вам, сколько будет стоить самая дешевая поездка на Uber до нужной вам точки.

По заверениям разработчиков из компании SoundHound, которая за 10 лет получила 75 миллионов долларов инвестиций, все прочие цифровые помощники переводят то, что вы говорите в текст, а лишь затем анализируют смысл информации, в то время как Hound пропускает этот шаг и сразу расшифровывает вашу речь.

Hound не использует Google поиск, поэтому иногда странным образом ошибается на простых запросах. По большей части приложение заточено сейчас под поиск заведений, ответы на «странные запросы» и для переводов «на лету».

Mycroft. Первый в мире роботизированный помощник с открытым исходным кодом

Перед вами хаб-устройство на основе Raspberry Pi 3 и Arduino, вдохновленное дизайном роботов из научно-фантастических фильмов. Проект Mycroft  на Kickstarter собрал более 127 000 долларов и еще 160 000 долларов на Indiegogo. Система спроектирована на платформе Snappy Core Ubuntu (предназначена для систем домашней автоматизации, дронов и автономных роботов) и способна обрабатывать команды пользователя на естественном языке. Идея Mycroft заключается в том, чтобы дать возможность пользователям использовать любой тип устройств — настольные компьютеры, мобильные устройства, динамики, роботы — всего, что может пригодиться при обработке естественного языка.

Mycroft может сообщать новости, говорить о погоде, а также управлять другими устройствами по всему дому или в офисе — например, включать кофеварку или играть определенный музыкальный плейлист. Благодаря открытой платформе Mycroft в системе постоянно появляются новые фичи. Нововведения ограничены только воображением разработчика и могут включать в себя что угодно: от контроля беспилотного летательного аппарата до ответов на вопросы о покемонах.

Remi. Siri с приятным интерфейсом

Виртуальный помощник Remi может однажды стать настоящим ИИ — в этом уверены разработчики, которые ставят перед собой амбициозную задачу не просто сделать личного помощника, а построить полномасштабный ИИ, который говорит, думает и, самое главное, учится. Сейчас Remi нельзя назвать особенно умным — он даже не добрался до уровня собаки.

Viv. Помощник со связями

Viv не просто отсылает к веб-поиску, а сам связан с множеством сервисов, что позволяет приложению быстрее и точнее находить ответы на запросы пользователя. Viv может покупать товары, с помощью службы x.ai планировать встречи и даже отправлять запросы для бронирования гостиничного номера или заказа цветов. Viv может понимать намерение пользователя и создавать алгоритм для обработки задачи «на лету», даже если с подобной задачей никогда не сталкивался раньше. Приложение может демонстрировать код обработки каждого запроса. Это гипотетически даст возможность сторонним разработчикам создавать надежный диалоговый интерфейс для своих сервисов, просто пообщавшись с Viv.

Создатели Viv — Даг Киттлаус, Адам Чейер и Крис Бригам — уже более десяти лет работают над проблемой изучения естественного языка, участвовали в создании Siri, а также в проекте разработки ИИ под патронажем DARPA в начале 2000-х годов. Не удивительно, что с таким бэкграундом Samsung согласилась приобрести этого виртуального помощника. Viv продолжает работать как независимая компания, но теперь предоставляет все свои услуги Samsung.

Профессиональные помощники

Clara. Планирование встреч

Clara Labs получили $7 млн инвестиций для создания интеллектуального помощника, удовлетворяющего запросы бизнес-пользователей. Clara может автоматически планировать встречи, самостоятельное выбирая наиболее подходящие для вас места и время. Хотя задача по бронированию конференц-зала кажется очень простой, Clara принимает множество решений — например, старается не попасть на даты, когда вы обычно берете отпуск. Clara не только организует встречи, но и планирует звонки, обеды, время для перерыва на кофе.

Clara, интегрируясь со Slack, CRM и другими системами, меняет модель планирования на предприятии от отдела к отделу. Очевидно, что разработчикам и продавцам нужно разное количество встреч (и, возможно, в разное время) — помощник учитывает эти нюансы.

Julie Desk. Помощник для планирования событий

Интерфейс Julie Desk — это ваша электронная почта. Julie получает от вас письма, а далее, как обычный секретарь, заглядывает в вашу учетную запись Google, Microsoft Exchange или iCloud, чтобы выбрать наиболее оптимальное время и место. Подтверждает у вас данные, добавляет встречу в свое расписание и отправляет всем участникам приглашение.

Французский стартап привлек 2,5 миллиона евро, однако нельзя сказать, что компании удалось создать полноценную умную систему. Каждый шаг ИИ подкрепляется непрерывным наблюдением человека-ассистента. Как утверждает основатель Julie Desk, наблюдение необходимо для обеспечения качества, что особенно важно для крупных корпоративных клиентов.

Kono. Бот-планировщик

Не у всех есть личная секретарша, чтобы управлять своим графиком и организовывать встречи в самое подходящее время. Но смарт-бот Kono, разработанный южнокорейским технологическим стартапом Konolabs, может для каждого пользователя заносить встречи в календарь. Kono извлекает ключевые слова, связанные с планированием, из вашего электронного письма, чтобы понять, когда вы хотите провести встречу. Причем бот анализирует даже такие неопределенные высказывания как «мы можем встретиться когда-нибудь на следующей неделе» или «давайте проведем конференцию во вторник или четверг».

Затем бот организует встречу в то время, которое оптимально подходит для вас, а также для человека, с которым вы хотите провести встречу. Даже при планировании встречи с участием нескольких людей, в том числе живущих в разных часовых поясах, Kono будет оповещать о времени, которое наилучшим образом подходит для всех.

Официальная пробная версия предоставляется бесплатно всем, кто использует календарь Google, G-Suite и Microsoft Office 365.

Evie. Премиум-помощник

Сингапурский стартап (ранее назывался Mimetic) запустил помощника Evie, который, по заверениям разработчиков, экономит более 4 писем, необходимых среднему менеджеру для согласования встречи. Evie также предлагает премиум-функции для бизнеса. К ним относятся возможность работы в корпоративном домене, просмотр доступности сотрудников и координация логистики бронирования конференц-залов.

«Под капотом» у Evie технология с открытым исходным кодом SyntaxNet, созданная на основе нейронной сети Google TensorFlow, а также Stanford CoreNLP — открытая библиотека, предоставляющая набор инструментов для обработки текста (на естественном языке).

X.ai. Виртуальный помощник, самостоятельно согласующий встречи с партнерами

Персонального помощника X.ai нужно всего лишь указать в копии письма своему собеседнику, чтобы бот начал самостоятельно заниматься планированием встречи. Бот узнаёт у собеседника, когда удобно встретиться ему, и назначает встречу на удобное обеим сторонам время.

Базовая версия сервиса, позволяющая запланировать пять совещаний в месяц, предоставляется бесплатно. Стоимость компании X.ai сейчас оценивают в $100 млн.

Zoom.ai. Помощь в работе

Zoom.ai предлагает комплексный подход, который отличается от стандартных чат-ботов: планирование, поиск контактных данных, принятие решения о том, где попить кофе, поиск какой-либо справочной информации о потенциальном подрядчике — список вещей, который может делать сервис в автоматическом режиме. Zoom.ai может понимать смысл написанного на естественном языке и распознавать даже эмоджи, используемые вместо слов.

В настоящее время у стартапа 60 000 индивидуальных пользователей и несколько десятков корпоративных клиентов.

Конкуренция в сфере применения ИИ усиливается. Все чаще стартапы появляются в одной и той же нише — стоит возникнуть одной удачной идеи, как следом идут клоны и копии. Но именно в такой конкурентной среде рождаются и выживают самые ценные проекты. В декабре 2017 года IBM опубликовала больше 120 шаблонов кода для быстрого запуска проектов, связанных с искусственным интеллектом, блокчейном, облачными данными и другими сферами. А это значит, что создать собственный ИИ-проект становится как никогда просто.

Каждый шаблон содержит подробное описание инструментов и ссылку на репозиторий на GitHub, где можно посмотреть коды и ознакомиться с документацией. В следующем году можно ожидать экспоненциального роста разнообразных проектов — от планирования встреч до глобальных революций в биотехе и финтехе.

Приложения для бизнеса с искусственным интеллектом

Создано большое количество приложений с искусственным интеллектом, направленным как на потребительский рынок, так и на бизнес-сферу — от Siri компании Apple до проекта DeepMind компании Google.

В бизнесе искусственный интеллект даёт возможность предприятиям и компаниям работать быстрее, продуктивнее и надёжнее, выполняя задачи со значительно меньшими затратами. Поскольку технологии продолжают развиваться и не стоят на месте, то всё больше организаций ищут такие решения, которые смогут оптимизировать процессы.

Тема искусственного интеллекта и его влияния на бизнес сейчас является самой обсуждаемой. Выводы многих экспертов свидетельствуют о повышенном росте применения такой технологии, особенно в сфере услуг и финансов. Они прогнозируют увеличение инвестиций в эти секторы. В промышленности тоже стали появляться проекты с использованием ИИ.

Данные опросов представителей бизнеса доказывают ценность развития искусственного интеллекта для компаний: около 80% крупных предприятий во всём мире инвестируют в разработку этой технологии. По прогнозам специалистов, на каждый вложенный сегодня в ИИ доллар доход в ближайшие 5 лет составит 1,98 $, а через 10 лет достигнет уже 2,86 $.

Что собой представляет искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) — это программное обеспечение, которое может использовать и анализировать данные, алгоритмы и элементы программирования для выполнения различных действий. Такое ПО может предугадывать поведение пользователя или событий, самообучаться, адаптироваться к различным обстоятельствам и ситуациям. Проще говоря, если компьютер демонстрирует когнитивные способности, присущие людям, то это называется искусственным интеллектом.

Искусственный интеллект бывает специализированным (или же общим), сильным или слабым, в зависимости от его применения. Многие из приложений ИИ, которые мы сегодня видим и пользуемся в жизни, считаются типом «слабого ИИ», потому что весь их истинный, настоящий потенциал до сих пор полностью не раскрыт. Для наглядного понимания, таким ИИ обладают Siri от Apple и Alexa от Amazon. Хоть они и обширно взаимодействуют с людьми, когда пользователь задаёт им какой-то вопрос или даёт команду, например, установить будильник на 7:00, то ИИ отрабатывают свою программу, в которой ответы и действия по большей части запрограммированы. Произведя оценку, он просто выдаёт наиболее подходящий ответ или выполняет нужное действие. То есть Siri не обладает разумом, а просто выполняет конкретные задачи.

Слабый ИИ также известен как «узкий искусственный интеллект». По факту он работает в определённых рамках и не выходит за них, потому что запрограммирован на выполнение одной-двух задач, например, игра в карты, написание новости, мониторинг погоды и тому подобное. Наглядным примером являются NPC в компьютерных играх. Они действуют по заданным правилам и никогда (за исключением программных сбоев или редких багов) не выходят за пределы установленной программы.

Польза от искусственного интеллекта в бизнесе

Потенциал искусственного интеллекта безграничен. В бизнесе он добился значительных успехов в сфере обслуживания клиентов и других операциях, включая автоматизацию процессов, например, обновление данных/записей или выставление счетов в реальном времени. Помимо этого ИИ отлично прогнозирует и понимает предпочтения покупателей на сайте, умеет персонализировать рекламу, а также справляется с круглосуточным обслуживанием в службах поддержки клиентов. Вот несколько примеров того, какие преимущества и пользу ИИ предоставляет в бизнесе.

Персонализированный маркетинг

Показ клиенту персонализированной рекламы повышает его заинтересованность, помогает повысить лояльность и, соответственно, улучшает продажи. Вот почему множество компаний сейчас прилагают столько усилий для этого. Одним из преимуществ использования ИИ является способность выявить закономерности в привычках и действиях клиента, а также проследить его покупательское поведение. Используя терабайты различных данных, хранящихся и анализируемых в облаке, ИИ может предоставить высокоточные предложения для индивидуальных клиентов.

Автоматизация взаимодействия с клиентами

Большинство взаимодействий с клиентами, такие как отправка электронной почты, переписка в чате или социальных сетях, телефонные звонки, в настоящее время требуют участия человека. ИИ же позволяет компаниям автоматизировать все эти способы коммуникации. Анализируя данные, полученные из предыдущего общения, ИИ может точнее реагировать на запросы клиентов и автоматически обрабатывать их. Уже в начале 2020 года более 65% взаимодействия с клиентами обеспечиваются искусственным интеллектом, способным воспроизводить функциональность человека.

Помощь в реальном времени

Если у вас большой поток клиентов, с которыми надо общаться и взаимодействовать (например, железнодорожные и авиационные компании, ежедневно пропускающие сотни тысяч человек через свои системы), то ИИ может сильно облегчить часть процессов. Многие автопарки отслеживают геолокацию своих автобусов и используют ИИ для предоставления полезной информации о времени прибытия, где сейчас находится транспорт и каким маршрутом следует. И ведь это не предел того, что может ИИ.

Анализ данных и автоматизация

Самое большое преимущество использования искусственного интеллекта на основе облачных вычислений — он может быстро обнаруживать важные и актуальные результаты во время обработки больших данных. Это преподносит предприятиям ранее неизвестные идеи, которые могут дать им преимущество на рынке.

Помимо этого ИИ может использовать различные технологии, которые повышают процент автоматизации в бизнесе, исключая человеческий фактор и уменьшая количество неправильных действий до минимума.

Например, его используют для управления роботизированной системой на заводах при сборке автомобилей или поддержания идеальной температуры с помощью интеллектуального нагрева на фабриках. В Японии роботы, внешне похожие на людей для лучшего восприятия ими, сейчас служат администраторами некоторых отелей, автоматизируя процесс регистрации и бронирования, обрабатывая запросы клиентов. А в Китае, ввиду обширной сети наблюдения, полиция использует ИИ для борьбы с преступностью с помощью системы распознавания лиц.

Прогноз результатов

Ещё одним преимуществом ИИ является способность с высокой точностью прогнозировать результаты на основе анализа данных. Например, он видит определённые шаблоны и закономерности в данных и поведении клиентов, которые могу показать, будет ли в продаваемый вами товар актуален и в каких объёмах. Такая способность прогнозировать полезна не только в сфере торговли, но и во многих других. Взять хотя бы банковскую и инвестиционную деятельности, где можно спрогнозировать колебания курсов валют и акций.

В дополнение к привлечению ИИ к обслуживанию клиентов и другим бизнес-процессам, его также начали применять для написания обзорных новостей, включающих в себя статистические данные, такие как отчёты о доходах или спортивная статистика. Эта технология использовалась одной из известных американских газет — The Wall Street Journal. Многие её читатели до сих пор не подозревают, что часть новостей пишет ИИ.

Области применения искусственного интеллекта

В первую очередь ИИ оказался полезным в работе с массовым потребителем: в коммерции, телекоме, банковской сфере. Искусственный интеллект в виде чат-бота может проконсультировать клиентов, ответить на их запросы, предложить услуги. При этом он соберёт информацию и на основе её анализа выявит предпочтения и закономерности, чтобы потом сделать прогноз спроса или составить новые предложения. Благодаря такому механизму рекомендаций крупнейшие торговые площадки уже обеспечивают треть объёма продаж. А по отзывам банковских работников, более половины решений о выдаче кредитов принимается роботами.

Машинное обучение

Инструменты машинного обучения помогут анализировать имеющиеся данные, повысить точность их ввода, улучшить качество обрабатываемой информации. Технология сегментирует рынок и предложит клиентам дополнительную продукцию.

Подробнее про машинное обучение…

Распознавание речи

Голосовое обслуживание и речевая аналитика являются самыми распространёнными сферами, где применяется технология распознавания речи. Искусственный интеллект может заменить большинство операторов в колл-центрах.

Подробнее про распознавание речи…

Распознавание изображений

Технология распознавания изображений даёт возможность изучить интересы клиентов и наладить с ними коммуникацию. Искусственный интеллект помогает потребителям выбирать товары, а компаниям — увеличивать продажи.

Подробнее про распознавание изображений…

ИИ в финтехе

Благодаря приложениям на базе искусственного интеллекта финтех-компании могут усовершенствовать предлагаемые услуги, составить конкуренцию традиционным финансовым институтам или выгодно взаимодействовать с ними.

Подробнее про ИИ в финтехе…

ИИ в трейдинге

Трейдерам искусственный интеллект способен оказать помощь в анализе и обработке рыночных данных, в разработке алгоритмов и стратегий. А инвесторам он даст рекомендации по вложениям их средств или полностью возьмёт на себя управление активами.

Подробнее про ИИ в трейдинге…

ИИ в маркетинге

Искусственный интеллект может вести рекламные кампании за рекламодателя, легко справится с SMM. Он порекомендует нужную продукцию потребителям. Также ИИ может персонализировать рекламный контент и привлечь больше клиентов.

Подробнее про ИИ в маркетинге…

Сферы, в которых уже применяется искусственный интеллект

Банковская и финансовая деятельность

Многие банки используют ИИ для обнаружения мошеннических действий. Ему предоставляется очень большая выборка данных, которая включает в себя операции как мошенников, укравших чужие средства, так и легитимных пользователей. На основании этих данных ИИ самообучался и научился определять, выводя закономерности, соответствует ли какая-то операция настоящему владельцу счёта или нет.

Розничная торговля

Большинство сайтов имеют онлайн-чат, где вы можете пообщаться с представителем службы поддержки или менеджером по продажам. В подавляющем количестве случаев первый контакт произойдёт с автоматизированным ИИ. Поскольку эти чат-боты способны понимать естественный язык, то есть разговаривать с людьми, то они могут помочь клиентам с ответами на их вопросы.

Кибербезопасность

По мере увеличения частоты кибератак и использования всё более сложных инструментов для взлома становится недостаточно людей, которые следили бы за этим и вовремя принимали защитные меры. Ведущие компании мира вкладывают значительные средства в обеспечение безопасности своих данных и данных клиентов. Обнаружение угроз в реальном времени, смягчение и устранение последствий, а в идеале предотвращение — это то, что необходимо бизнесу, и искусственный интеллект может это обеспечить.

Наглядные примеры искусственного интеллекта в повседневной жизни

Alexa, Google Assistant, Siri

Вы, наверное, даже не задумывались, но Siri, Alexa и Google Assistant — наглядные примеры ИИ в повседневной жизни. Они помогают вам, отвечают на вопросы, находят нужную информацию и выполняют множество разных команд — от банального будильника до построения маршрута и более интересных вещей.

Реклама и контент на Facebook

Немногие догадываются, но Facebook использует ИИ для того, чтобы предсказать и подобрать правильный, интересующий именно вас, контент и рекламу.

ИИ, основываясь на ваших персональных данных, а также текущем списке сообществ, лайков и репостов, проводит анализ и составляет персональную картину интересов пользователя. Исходя из этого, он старается подобрать наиболее актуальный контент для отображения в новостной ленте и рекомендуемых публикациях.

Tesla

Всемирно известный производитель электромобилей активно использует ИИ в своей системе автономного передвижения автомобилей в любых условиях. Компания стремится сделать передвижение полностью автономным, без какого-либо участия человека, и это им удаётся весьма успешно. А недавно компания даже показала, как работает система Autopilot 3.0 (машинное зрение) изнутри.

Среди информации, предоставленной в открытый доступ, показано, как нейронная сеть воспринимает дорогу, движение транспортных средств и пешеходов, а также анализирует различные препятствия на своём пути. В саму систему машинного зрения входят 48 нейронных сетей, на обучение которых было потрачено более 50 тысяч часов.

Netflix

Пока вы, отдыхая на диване, наслаждаетесь стриминговым сервисом Netflix, ИИ вовсю работает, впитывая информацию о ваших интересах. Он использует передовые технологии прогнозирования, чтобы предлагать вам фильмы и сериалы на основе предпочтений.

Это ещё раз доказывает, что искусственный интеллект превратился из футуристической технологии в часть нашей повседневной жизни. Он действительно упрощает её и во многих случаях делает лучше.

Приложения и программы с ИИ для вашего бизнеса

Поскольку скорость развития искусственного интеллекта растёт быстрыми темпами, неизбежно, что перед компаниями встанут вопросы внедрения и использования его в своей деятельности.

Компании, активно применяющие искусственный интеллект в своих процессах, получат ощутимое преимущество за счёт сокращения издержек и улучшения эффективности. Остальные же будут проигрывать в конкурентной борьбе и покидать рынок.

Если вы уже задумываетесь о том, чтобы улучшить поддерживающие бизнес-процессы с помощью ИИ, то компания Polygant может разработать необходимые для этого программы и приложения. Для точной оценки стоимости работ и сроков разработки под конкретные задачи, а также для получения подробной информации об услугах, и мы сразу же свяжемся с вами.

Как сделать искусственный интеллект на компьютер. Как создать искусственный интеллект

masterok

Мастерок.жж.рф

Хочу все знать

Дожили до того момента, когда искусственный интеллект создаёт собственную нейросеть. Хотя многие думают, что это одно и тоже. Но на самом деле не всё так просто и сейчас мы попробуем разобраться что это такое и кто кого может создать.

Инженеры из подразделения Google Brain весной текущего года продемонстрировали AutoML. Этот искусственный интеллект умеет без участия человека производить собственные уникальнейшие ИИ. Как выяснилось совсем недавно, AutoML смог впервые создать NASNet, систему компьютерного зрения. Данная технология серьёзно превосходит все созданные ранее людьми аналоги. Эта основанная на искусственном интеллекте система может стать отличной помощницей в развитии, скажем, автономных автомобилей. Применима она и в робототехнике – роботы смогут выйти на абсолютно новый уровень.

Развитие AutoML проходит по уникальной обучающей системе с подкреплением. Речь идёт о нейросети-управленце, самостоятельно разрабатывающей абсолютно новые нейросети, предназначенные для тех или иных конкретных задач. В указанном нами случае AutoML имеет целью производство системы, максимально точно распознающей в реальном времени объекты в видеосюжете.

Искусственный интеллект сам смог обучить новую нейронную сеть, следя за ошибками и корректируя работу. Обучающий процесс повторялся многократно (тысячи раз), до тех пор, пока система не оказалась годной к работе. Любопытно, что она смогла обойти любые аналогичные нейросети, имеющиеся в настоящее время, но разработанные и обученные человеком.

При этом AutoML оценивает работу NASNеt и использует эту информацию для улучшения дочерней сети; этот процесс повторяется тысячи раз. Когда инженеры протестировали NASNet на наборах изображений ImageNet и COCO, она превзошла все существующие системы компьютерного зрения.

В Google официально заявили, что NASNet распознаёт с точностью равной 82,7%. Результат на 1.2 % превышает прошлый рекорд, который в начале осени нынешнего года установили исследователи из фирмы Momenta и специалисты Оксфорда. NASNet на 4% эффективнее своих аналогов со средней точностью в 43,1%.

Есть и упрощённый вариант NASNet, который адаптирован под мобильные платформы. Он превосходит аналоги чуть больше, чем на три процента. В скором будущем можно будет использовать данную систему для производства автономных автомобилей, для которых важно наличие компьютерного зрения. AutoML же продолжает производить новые потомственные нейросети, стремясь к покорению ещё больших высот.

При этом, конечно, возникают этические вопросы, связанные с опасениями по поводу ИИ: что, если AutoML будет создавать системы с такой скоростью, что общество просто за ними не поспеет? Впрочем, многие крупные компании стараются учитывать проблемы безопасности ИИ. Например, Amazon, Facebook, Apple и некоторые другие корпорации являются членами Партнерства по развитию ИИ (Partnership on AI to Benefit People and Society). Институт инженеров и электротехники (IEE) же предложил этические стандарты для ИИ, а DeepMind, например, анонсировал создание группы, которая будет заниматься моральными и этическими вопросами, связанными с применениями искусственного интеллекта.

Впрочем, многие крупные компании стараются учитывать проблемы безопасности ИИ. При этом, конечно, возникают этические вопросы, связанные с опасениями по поводу ИИ: что, если AutoML будет создавать системы с такой скоростью, что общество просто за ними не поспеет? Институт инженеров и электротехники (IEE) же предложил этические стандарты для ИИ, а DeepMind, например, анонсировал создание группы, которая будет заниматься моральными и этическими вопросами, связанными с применениями искусственного интеллекта. Например, Amazon, Facebook, Apple и некоторые другие корпорации являются членами Партнерства по развитию ИИ (Partnership on AI to Benefit People and Society).

Что такое искусственный интеллект?

Автором термина «искусственный интеллект» является Джон Маккарти, изобретатель языка Лисп, основоположник функционального программирования и лауреат премии Тьюринга за огромный вклад в области исследований искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект — это способ сделать компьютер, компьютер-контролируемого робота или программу способную также разумно мыслить как человек.

Исследования в области ИИ осуществляются путем изучения умственных способностей человека, а затем полученные результаты этого исследования используются как основа для разработки интеллектуальных программ и систем.

Что такое нейронная сеть?

Идея нейросети заключается в том, чтобы собрать сложную структуру из очень простых элементов. Вряд ли можно считать разумным один-единственный участок мозга — а вот люди обычно на удивление неплохо проходят тест на IQ. Тем не менее до сих пор идею создания разума «из ничего» обычно высмеивали: шутке про тысячу обезьян с печатными машинками уже сотня лет, а при желании критику нейросетей можно найти даже у Цицерона, который ехидно предлагал до посинения подбрасывать в воздух жетоны с буквами, чтобы рано или поздно получился осмысленный текст. Однако в XXI веке оказалось, что классики ехидничали зря: именно армия обезьян с жетонами может при должном упорстве захватить мир.
На самом деле нейросеть можно собрать даже из спичечных коробков: это просто набор нехитрых правил, по которым обрабатывается информация. «Искусственным нейроном», или перцептроном, называется не какой-то особый прибор, а всего лишь несколько арифметических действий.

Работает перцептрон проще некуда: он получает несколько исходных чисел, умножает каждое на «ценность» этого числа (о ней чуть ниже), складывает и в зависимости от результата выдаёт 1 или –1. Например, мы фотографируем чистое поле и показываем нашему нейрону какую-нибудь точку на этой картинке — то есть посылаем ему в качестве двух сигналов случайные координаты. А затем спрашиваем: «Дорогой нейрон, здесь небо или земля?» — «Минус один, — отвечает болванчик, безмятежно разглядывая кучевое облако. — Ясно же, что земля».

«Тыкать пальцем в небо» — это и есть основное занятие перцептрона. Никакой точности от него ждать не приходится: с тем же успехом можно подбросить монетку. Магия начинается на следующей стадии, которая называется машинным обучением. Мы ведь знаем правильный ответ — а значит, можем записать его в свою программу. Вот и получается, что за каждую неверную догадку перцептрон в буквальном смысле получает штраф, а за верную — премию: «ценность» входящих сигналов вырастает или уменьшается. После этого программа прогоняется уже по новой формуле. Рано или поздно нейрон неизбежно «поймёт», что земля на фотографии снизу, а небо сверху, — то есть попросту начнёт игнорировать сигнал от того канала, по которому ему передают x-координаты. Если такому умудрённому опытом роботу подсунуть другую фотографию, то линию горизонта он, может, и не найдёт, но верх с низом уже точно не перепутает.

В реальной работе формулы немного сложнее, но принцип остаётся тем же. Перцептрон умеет выполнять только одну задачу: брать числа и раскладывать по двум стопкам. Самое интересное начинается тогда, когда таких элементов несколько, ведь входящие числа могут быть сигналами от других «кирпичиков»! Скажем, один нейрон будет пытаться отличить синие пиксели от зелёных, второй продолжит возиться с координатами, а третий попробует рассудить, у кого из этих двоих результаты ближе к истине. Если же натравить на синие пиксели сразу несколько нейронов и суммировать их результаты, то получится уже целый слой, в котором «лучшие ученики» будут получать дополнительные премии. Таким образом достаточно развесистая сеть может перелопатить целую гору данных и учесть при этом все свои ошибки.

Нейронную сеть можно сделать с помощью спичечных коробков — тогда у вас в арсенале появится фокус, которым можно развлекать гостей на вечеринках. Редакция МирФ уже попробовала — и смиренно признаёт превосходство искусственного интеллекта. Давайте научим неразумную материю играть в игру «11 палочек». Правила просты: на столе лежит 11 спичек, и в каждый ход можно взять либо одну, либо две. Побеждает тот, кто взял последнюю. Как же играть в это против «компьютера»?

Берём 10 коробков или стаканчиков. На каждом пишем номер от 2 до 11.

Кладём в каждый коробок два камешка — чёрный и белый. Можно использовать любые предметы — лишь бы они отличались друг от друга. Всё — у нас есть сеть из десяти нейронов!

Нейросеть всегда ходит первой. Для начала посмотрите, сколько осталось спичек, и возьмите коробок с таким номером. На первом ходу это будет коробок №11. Возьмите из нужного коробка любой камешек. Можно закрыть глаза или кинуть монетку, главное — действовать наугад.
Если камень белый — нейросеть решает взять две спички. Если чёрный — одну. Положите камешек рядом с коробком, чтобы не забыть, какой именно «нейрон» принимал решение. После этого ходит человек — и так до тех пор, пока спички не закончатся.

Ну а теперь начинается самое интересное: обучение. Если сеть выиграла партию, то её надо наградить: кинуть в те «нейроны», которые участвовали в этой партии, по одному дополнительному камешку того же цвета, который выпал во время игры. Если же сеть проиграла — возьмите последний использованный коробок и выньте оттуда неудачно сыгравший камень. Может оказаться, что коробок уже пустой, — тогда «последним» считается предыдущий походивший нейрон. Во время следующей партии, попав на пустой коробок, нейросеть автоматически сдастся.

Вот и всё! Сыграйте так несколько партий. Сперва вы не заметите ничего подозрительного, но после каждого выигрыша сеть будет делать всё более и более удачные ходы — и где-то через десяток партий вы поймёте, что создали монстра, которого не в силах обыграть.

Цифровая телепатия: как искусственный интеллект учится читать мысли человека

Ученые обещают, что скоро компьютеры научатся на расстоянии читать мысли людей. Если это произойдет, машинам станет доступна телепатия, которая всегда считалось чудом. Куда виртуальные фокусы могут завести человечество?

Чтобы поразить мир, необязательно строить огромную лабораторию, начиненную тоннами гудящего железа. В системном блоке компьютера живет, развивается, крепнет искусственный интеллект, нейросеть, у которой одна задача — научиться копировать любой голос. Нужно ей для этого всего ничего.

Владимир Свешников, генеральный директор компании: «Несколько часов примеров голоса, то есть это аудио, и к аудио прилагается текст. Загружается текст, ставится задача синтезировать голос. Нейросеть это запоминает, как ребенок».

Характерные речевые особенности программа улавливает так, что невооруженным ухом от оригинала не отличишь. Как доверять телефонам, когда эта машина научится говорить не как сейчас, по заранее написанному, а считывая мысли в реальном времени и подменяя голос?

Существуют риски для бизнеса, ведь можно обрушить акции компании, опубликовав фальшивую запись. Ученые в сфере искусственного интеллекта должны относиться ответственно к своим разработкам, а общество — задуматься о контроле над ними. Это может показаться фантастическим бредом, но совсем скоро хитроумные программы действительно будут управляться одной лишь силой мысли. Великий мечтатель и фанат самых дерзких разработок Илон Маск презентовал крохотный имплант для мозга.

Илон Маск, изобретатель, Основатель компании SpaceX: «Это может звучать странно, но мы пытаемся достичь некого симбиоза между человеческим и искусственным интеллектом. Первый такой чип мы планируем внедрить человеку уже в следующем году, так что ждать осталось недолго».

Количество сторонников идеи чипирования растет по экспоненте, чип в голове может стать таким же привычным аксессуаром, как смартфон. И тогда эта технология действительно срастит искусственный интеллект с человеческим разумом. Именно об этом грезит Маск — чтобы в перспективе любую информацию загружать прямо в мозг, как в компьютер, учить языки за считаные часы, а то и минуты, и даже передавать друг другу мысли.

Известный телепат Лиор Сушард развлекает публику в эфире вечернего шоу. Многие, наверное, скажут: шарлатан. Но прежде чем говорить о том, можно ли с помощью машин читать мысли, надо разобраться, что такое телепатия. В прямом эфире НТВ провели эксперимент с участием телезрителей. Их попросили максимально быстро отвечать на вопросы. Сначала нужно было решать в уме примеры, а затем быстро загадать инструмент и цвет. Большинство гостей в студии подумали про «красный молоток». Никто не залезал к ним в голову. Это никакая не телепатия, а психология: людей отвлекали вычислениями, они теряли бдительность и выбирали первое, что приходило в голову. По статистике, чаще всего это именно красный цвет и именно молоток, который знаком всем с детства. Иллюзионист Лиор Сушард, у которого трюки гораздо сложнее, признается, что его «магия» тоже строится исключительно на науке.

Лиор Сушард, иллюзионист: «Я использую пять своих чувств чтобы создать шестое чувство. Здесь очень много техник, начиная с психологии и заканчивая языком тела».

Искусственный интеллект читает мысли людей примерно по тому же принципу. Доказательством может служить применяемая в реабилитационном центре технология, которая помогает людям писать силой мысли, без рук. Нужно расслабиться и концентрироваться на определенной букве, цифре, символе. Компьютер понимает, что пользователь хочет набрать. Сегодня это окно в мир для потерявших способность двигаться. Если технологию усовершенствовать, она пригодится любому.

Алеся Чичинкина, PR-директор компании-разработчика : «Нейронет — это то, что должно заменить интернет к 2035 году, когда исчезнут посредники между нашим мозгом и тем, что мы хотим сделать, напечатать ли, дать ли команду какому-то устройству».

Крупный автопроизводитель презентовал программу, которая предугадывает желания водителей.

Люсиан Джордж, старший исследователь в области инноваций: «Программа фиксирует очень четкие сигналы, которые появляются в нашем мозгу, когда мы что-то хотим сделать и когда, наоборот, чего-то не хотим».

Эта технология будет выигрывать водителю драгоценные секунды и предотвращать аварии. Почему же люди боятся слияния с искусственным интеллектом? Оказывается, подвох есть.

Томас Риардон, генеральный директор компании-разработчика технологии управления компьютера мыслями: «Самая мощная идея, которую мы имеем, что искусственный интеллект может доминировать над нами и нашими собственными нейронными сетями».

Уже скоро людям предстоит жить в мире, в котором правду о себе будет скрыть невозможно, а любая бездушная машина сможет читать мысли.

Создать искусственный интеллект

Иску́сственный интелле́кт, Artificial intelligence — наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ; свойство интеллекта выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека. На сегодняшний день известно, что цифровые цепи в миллионы раз быстрее био-химических, происходит разработка/создание/улучшение существующих искусственных форм интеллекта, но они имеют очень узкие области применения. Нет полноценного мозгового центра. который бы обучался и принимал решения самостоятельно в разных сферах деятельности, начиная от элементарнейших принеси, подай и заканчивая разработкой сложнейших квантовых механизмов. Со временем скорость разработки будет только увеличиваться.

Мы живем в 21 веке и являемся свидетелями резкого скачка развития не только развития IT, но и систем, в т.ч. ИИ который в будущем, будет управлять львиной долей человеческой жизнедеятельности и участвовать в :

1. Финансовом секторе:

1.1 Алгоритмическая торговля — предполагает использование сложных систем искусственного интеллекта для принятия торговых решений со скоростью, превышающую скорость на которую способен человеческий организм. Это позволяет делать миллионы сделок в день без какого-либо вмешательства человека. Автоматизированные торговые системы обычно используются крупными институциональными инвесторами

1.2 Исследования рынка и интеллектуальный анализ данных — несколько крупных финансовых учреждений вложили средства в развитие ИИ, чтобы использовать его в их инвестиционной практике. Разработки BlackRock’ AI, Aladdin, используются как внутри компании, так и для клиентов компании, ассистируя в принятии инвестиционных решений. Широкий спектр функциональных возможностей данной системы включает обработку естественного языка для чтения текста, такого как новости, отчеты брокеров и каналы социальных сетей. Затем система оценивает настроения в упомянутых компаний и присваивает им оценку. Банки, такие как UBS и Deutsche Bank, используют систему ИИ под названием Sqreem (Sequential Quantum Reduction and Extraction Model, Модель Последовательной Квантовой Редукции и Экстракции), которая может обрабатывать данные для разработки профилей потребителей и сопоставлять их с продуктами, которые они, скорее всего, захотят. Goldman Sachs использует Kensho, платформу аналитики рынка, которая объединяет статистические вычисления с большими данными и обработкой естественного языка. Его системы машинного обучения используют данные в Интернете и оценивают корреляции между мировыми событиями и их влиянием на цены финансовых активов. Информация, извлеченная системой ИИ из прямой трансляции новостей, используется в принятии инвестиционных решений.

1.3 Андеррайтин- Upstart анализирует огромное количество потребительских данных и использует алгоритмы машинного обучения для построения моделей кредитного риска, которые прогнозируют вероятность дефолта. Их технология будет лицензирована для банков, чтобы они могли использовать её для оценки своих процессов.

ZestFinance разработала свою платформу Zest Automated Machine Learning (ZAML) специально для кредитного андеррайтинга. Эта платформа использует компьютерное обучение для анализа десятков тысяч традиционных и нетрадиционных переменных (от транзакций покупки до того, каким образом клиент заполняет форму), используемых в кредитной индустрии, для оценки заемщиков. Платформа особенно полезна для присвоения кредитных баллов клиентам с небольшой кредитной истории, таким как миллениалы.

2.Сектор Тяжелой промышленности — Роботы стали распространены во многих отраслях промышленности и часто занимаются работой, которая считается опасной для людей. Роботы оказались эффективными на рабочих местах, связанных с повторяющимися рутинными заданиями, которые могут привести к ошибкам или несчастным случаям из-за снижения концентрации с течением времени. Также широкое применение роботы получили в работе, которую люди могут найти унизительной.

3. Медицина — Искусственные нейронные сети, такие как технология Concept Processing в программном обеспечении EMR, используются в качестве клинических систем принятия решений для медиуинской диагностики

Другие задачи в медицине, которые потенциально могут выполняться искусственным интеллектом и начинают разрабатываться, включают:

• Компьютерная интерпретация медицинских изображений. Такие системы помогают сканировать цифровые изображения, например от компьютерной томографии, для типичных проявлений и для выделения заметных отклонений, таких как возможные заболевания. Типичным применением является обнаружение опухоли.
• Анализ сердечного ритма
• Проект Watson — это еще одно использование ИИ в этой области, программа вопросов/ответов, которая создана для помощи врачам-онкологам
• Создание лекарств
• Проведение сложнейших операций на уровне недоступном человеку
• Имплантация в мозг электронных носителей с воссозданием нейронных связей для полной конфигурации мозга с имплантируемым носителем.

Подходы к пониманию проблемы

Единого ответа на вопрос, чем занимается искусственный интеллект, не существует. Почти каждый автор, пишущий книгу об ИИ, отталкивается в ней от какого-либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки.

В философии не решён вопрос о природе и статусе человеческого интеллекта. Нет и точного критерия достижения компьютерами «разумности», хотя на заре искусственного интеллекта был предложен ряд гипотез, например, тест Тьюринга или гипотеза Ньюэлла-Саймона, поэтому, несмотря на наличие множества подходов как к пониманию задач ИИ, так и созданию ИИС можно выделить два основных подхода к разработке ИИ:

• нисходящий, он же семиотический — создание экспертных систем, без знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.;
• восходящий он же биологический — изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер.

Последний подход, строго говоря, не относится к науке о ИИ в смысле, данном Джоном Маккарти, — их объединяет только общая конечная цель.

Тест Тьюринга и интуитивный подход

Эмпирический тест был предложен Аланом Тьюрингом в статье опубликованной в 1950 году в философском журнале «Mind». Целью данного теста является определение возможности искусственного мышления, близкого к человеческому.

Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор». Все участники теста не видят друг друга.

• Самый общий подход предполагает, что ИИ будет способен проявлять поведение, не отличающееся от человеческого, причём в нормальных ситуациях. Эта идея является обобщением подхода, который утверждает, что машина станет разумной тогда, когда будет способна поддерживать разговор с обычным человеком, и тот не сможет понять, что говорит с машиной (разговор идёт по переписке).

Однако последний подход вряд ли выдерживает критику при более детальном рассмотрении. К примеру, несложно создать механизм, который будет оценивать некоторые параметры внешней или внутренней среды и реагировать на их неблагоприятные значения. Про такую систему можно сказать, что у неё есть чувства («боль» — реакция на срабатывание датчика удара, «голод» — реакция на низкий заряд аккумулятора, и т. п.). А кластеры, создаваемые картами Кохонена, и многие другие продукты «интеллектуальных» систем можно рассматривать как вид творчества.

Исторически символьный подход был первым в эпоху цифровых машин, так как именно после создания Лисп, первого языка символьных вычислений, у его автора возникла уверенность в возможности практически приступить к реализации этими средствами интеллекта. Символьный подход позволяет оперировать слабоформализованными представлениями и их смыслами.

Успешность и эффективность решения новых задач зависит от умения выделять только существенную информацию, что требует гибкости в методах абстрагирования. Тогда как обычная программа устанавливает один свой способ интерпретации данных, из-за чего её работа и выглядит предвзятой и чисто механической. Интеллектуальную задачу в этом случае решает только человек, аналитик или программист, не умея доверить этого машине. В результате создается единственная модель абстрагирования, система конструктивных сущностей и алгоритмов. А гибкость и универсальность выливается в значительные затраты ресурсов для не типичных задач, то есть система от интеллекта возвращается к грубой силе.

Основная особенность символьных вычислений — создание новых правил в процессе выполнения программы. Тогда как возможности не интеллектуальных систем завершаются как раз перед способностью хотя бы обозначать вновь возникающие трудности. Тем более эти трудности не решаются и наконец компьютер не совершенствует такие способности самостоятельно.

Недостатком символьного подхода является то, что такие открытые возможности воспринимаются не подготовленными людьми как отсутствие инструментов. Эту, скорее культурную проблему, отчасти решает логическое программирование.

Логический подход к созданию систем искусственного интеллекта основан на моделировании рассуждений. Теоретической основой служит логика.

Логический подход может быть проиллюстрирован применением для этих целей языка и системы логического программирования Пролог. Программы, записанные на языке Пролог, представляют наборы фактов и правил логического вывода без жесткого задания алгоритма как последовательности действий, приводящих к необходимому результату.

Последний подход, развиваемый с начала 90-х, называется агентно-ориентированным подходом, или подходом, основанным на использовании интеллектуальных (рациональных) агентов. Согласно этому подходу, интеллект — это вычислительная часть (грубо говоря, планирование) способности достигать поставленных перед интеллектуальной машиной целей. Сама такая машина будет интеллектуальным агентом воспринимающим окружающий его мир с помощью датчиков, и способной воздействовать на объекты в окружающей среде с помощью исполнительных механизмов.

Этот подход акцентирует внимание на тех методах и алгоритмах, которые помогут выживать в при выполнении его задачи. Так, здесь значительно тщательнее изучаются алгоритмы поиска пути и принятия решений.

Гибридный подход предполагает, что только синергийная комбинация нейронных и символьных моделей достигает полного спектра когнитивных и вычислительных возможностей. Например, экспертные правила умозаключений могут генерироваться нейронными сетями, а порождающие правила получают с помощью статистического обучения. Сторонники данного подхода считают, что гибридные информационные системы будут значительно более сильными, чем сумма различных концепций по отдельности.

Только представьте, роботы, которые не чувствуют боли, страха, умеют думать и принимать самостоятельные решения.

Господа, мы стоим на пороге будущего, остается лишь шагнуть вперед !

Критерий завершения

ИИ используется в военных целях передовыми военными державами

Источники:

http://masterok.livejournal.com/4103537.html
http://www.ntv.ru/novosti/2250421/
http://smartprogress.do/goal/294538/

5 лучших приложений искусственного интеллекта для вашего телефона Android

В последнее время Samsung предоставляет услуги голосовой связи на основе искусственного интеллекта, которые его клиенты могут использовать во всех устройствах и продуктах Samsung, от смартфонов до телевизоров до стиральных машин.

Samsung является ведущим мировым производителем смартфонов на базе бесплатного программного обеспечения для Android от Google. Одним из основных флагманских устройств Samsung в этом году стал смартфон Galaxy S8, который оснастили искусственным интеллектом (ИИ). Об этом представители компании и приобретенного ею стартапа Viv объявили на пресс-конференции в Сеуле.

В этом обзоре мы рассмотрим некоторые приложения для телефонов Android, которые представляют собой искусственный интеллект (ИИ).

Использование искусственного интеллекта растет. Искусственный интеллект может сделать нашу жизнь лучше и легче. Вот список лучших приложений для искусственного интеллекта, которые вы можете использовать на своем смартфоне Android.

Мы все знаем, что использование искусственного интеллекта растет. ИИ может сделать нашу жизнь лучше и легче. В настоящее время традиционное использование ИИ покоится в голографических интеллектуальных приложениях, которые пытаются действовать в качестве помощника на мобильных телефонах.

Виртуальный помощник может выполнять несколько задач, которые могут сэкономить ваше драгоценное время, например, получить котировки, отправка сообщений, составления расписания, написания электронной почты и т. д. Здесь мы собираемся поделиться списком лучших AI-приложений, которые вы можете использовать на своем смартфоне Android.

Robin – голосовой помощник с ИИ

Робин — ваш голосовой помощник на дороге, прочитает вам текстовые сообщения, местную информацию, навигацию по GPS и даже шутки. Кроме того, у нее больше индивидуальности, чем у других продуктов для обработки голоса, помощников, чатов или ботов. Робин дает вашему смартфону более умный характер.

Google Allo

Google Allo — это приложение для смарт-сообщений, которое помогает вам больше говорить и делать больше. Лучшая часть этого приложения — это легко поможет вам в решении ваших задач. Это приложение не только отвечает на ваши запросы, оно может даже шутить.

Cortana – голосовой ассистент с ИИ

Cortana — известное приложение среди всех пользователей Windows. Приложение, которое ранее было доступно на Windows Phone, теперь доступно на Android. Вы можете использовать Cortana для отправки электронных писем, поиска нужных продуктов в Интернете.

HOUND — голосовой поиск и помощник

Hound — лучший способ поиска по вашему голосу. Самый быстрый и простой способ получить информацию, развлечения и услуги связи, которые вы хотите, Hound построен для вашей занятой жизни, позволяя вам получить то, что вам нужно, и двигаться дальше. Это приложение похоже на голосовой поиск Google.

Recent News

Recent — это приложение для смарт-новостей, которое предоставляет ваши новости. Оно основано на искусственном интеллекте, который изучает ваши интересы, предлагает соответствующие статьи и предлагает темы, которые вы, возможно, захотите прочитать. Это быстрый и лучший способ оставаться в курсе тем, которые вы любите.

Как мы уже говорили, искусственный интеллект — это умный и эффективный способ сэкономить ваше драгоценное время и поможет вам быть продуктивным на всем пути. Эти приложения помогут вам изучить потенциал искусственного интеллекта.

Так что ты думаешь об этом? Поделитесь своими взглядами в поле комментариев ниже.

искусственные нейронные сети искусственный интеллект

10 лучших программ для искусственного интеллекта (обзоры программного обеспечения AI в 2020 году)

Список лучших программ искусственного интеллекта для искусственного интеллекта с обзорами и сравнениями.

Что такое программное обеспечение AI?

Программное обеспечение искусственного интеллекта (ИИ) — это компьютерная программа, которая имитирует поведение человека, изучая различные шаблоны данных и идеи.

Основные функции программного обеспечения AI включают машинное обучение, речь и распознавание голоса, виртуальный помощник и т. Д.

Искусственный интеллект в сочетании с машинным обучением используется для предоставления пользователям необходимых функций и упрощения бизнес-процессов.

Программное обеспечение AI используется для создания и разработки интеллектуальных приложений с нуля с помощью возможностей машинного обучения и глубокого обучения.

Типы программного обеспечения AI

Существует четыре различных типа:

1. Платформы искусственного интеллекта: Это обеспечит платформу для разработки приложения с нуля.В нем предусмотрено множество встроенных алгоритмов. Возможность перетаскивания упрощает использование.
2. Чат-боты: Это программное обеспечение создаст эффект, который делает человек или человек в разговоре.
3. Программное обеспечение глубокого обучения: Оно включает в себя распознавание речи, распознавание изображений и т. Д.
4. Программное обеспечение машинного обучения: Машинное обучение — это метод, который заставляет компьютер учиться через данные.

[источник изображения]

На что способен ИИ?

С помощью искусственного интеллекта мы можем разработать интеллектуальные системы, которые помогут нам не только на предприятиях или в офисах, но и дома.Умные системы могут выполнять за нас очень много задач, от установки будильника до включения / выключения света.

С помощью ИИ сбор данных с разных порталов становится намного проще. С помощью машинного обучения мы можем применять к данным различные алгоритмы, чтобы получить их в требуемой форме.

Делая покупки в Интернете, мы получаем рекомендации, основанные на том, что мы видим или покупаем. Это, в свою очередь, поможет расширить бизнес. Все это возможно только благодаря искусственному интеллекту (глубокое обучение и машинное обучение).

Когда вы хотите купить какие-либо продукты или услуги, вы, вероятно, посетите соответствующий веб-сайт, где получите помощь через онлайн-беседу или окно чата, которое всегда доступно. Эта помощь 24 * 7 возможна только благодаря ИИ (чат-боту).

Роботизированная автоматизация процессов против искусственного интеллекта

Программное обеспечение RPA копирует человеческие действия, а ИИ копирует или имитирует человеческий интеллект. ИИ — это обучение и размышления о возможностях приложения.

Отрасли, использующие AI : розничная торговля, финансы и банковское дело, образование, здравоохранение, энергетика и коммунальные услуги, технологии и т. Д.

10 лучших программ для искусственного интеллекта

Ниже перечислены лучшие программы для искусственного интеллекта, доступные на рынке.

Сравнительная таблица программного обеспечения AI

Давайте изучим !!

# 1) Платформа Content DNA

Готовая к использованию платформа машинного обучения, похожая на человека.

Функции:

• Анализ контента на уровне сцены в отличие от традиционного подхода DL на уровне кадров.
• Нет необходимости в специальных наборах данных для обучения: используйте собственный или общедоступный контент.
• Поддержка профессионального и пользовательского контента в реальном времени и видео по запросу.
• Работает с любым типом контента: спортивные события, фильмы, сериалы, телешоу и т. Д.
• В среднем 2 недели на адаптацию платформы к новому сценарию использования.
• Точное обнаружение аномалий контента: внешняя реклама, глюки, искусственный текст и многое другое.

Маркетинг:

• Размещение рекламы nextgen.
• Обнаружение и компиляция спортивных событий.
• гипер-персонализированная рекомендация по содержанию.

Плюсы:

• Легко освоить даже не специалисту по глубокому обучению.
• Неисчислимые возможности для анализа обработки видео.
• Машинное обучение без учителя.

# 2) Google Cloud Machine Learning Engine

Google Cloud Machine Learning Engine поможет вам с обучением вашей модели.Компоненты, предоставляемые Cloud ML Engine, включают консоль Google Cloud Platform, gcloud и REST API.

Особенности:

• Облако Google поможет в обучении, анализе и настройке вашей модели.
• Эта обученная модель затем будет развернута.
• После этого вы сможете получать прогнозы, отслеживать эти прогнозы, а также управлять своими моделями и их версиями.
• Google Cloud ML состоит из 3 компонентов: Консоль Google Cloud Platform — это интерфейс пользовательского интерфейса для развертывания моделей и управления этими моделями, версиями и заданиями; gcloud — это инструмент командной строки для управления моделями и версиями, а REST API — для онлайн-прогнозов.

Плюсы:

• Обеспечивает хорошую поддержку.
• Платформа хорошая.

Минусы:

• Требуется улучшение документации.
• Сложно выучить.

Стоимость инструмента / детали плана: Стоимость обучения различна для США, Европы и Азиатско-Тихоокеанского региона.

• Для США: 0,49 доллара США в час за единицу обучения.
• Для Европы: 0 $.54 / час для каждой учебной единицы.
• Для Азиатско-Тихоокеанского региона: 0,54 долл. США в час за единицу обучения.

Существуют разные цены на шины с предопределенной шкалой, и цены варьируются в зависимости от региона. Следовательно, вам необходимо связаться с ними для получения подробной информации о ценах.

Щелкните здесь, чтобы увидеть официальный URL.

# 3) Студия машинного обучения Azure

Этот инструмент поможет вам развернуть вашу модель как веб-службу. Этот веб-сервис не зависит от платформы и также сможет использовать любой источник данных.

Функции:

• Он может развертывать модели в облаке, локально и на периферии.
• Предоставляет решение на основе браузера.
• Проста в использовании благодаря функции перетаскивания.
• Масштабируемость.

Плюсы:

• Навыки программирования не требуются
• Может быть интегрирован с технологиями с открытым исходным кодом.

Минусы:

• Отсутствие прозрачности в ценах на платные функции.

Стоимость инструмента / Детали плана: Предоставляет бесплатную учетную запись. С этим аккаунтом вам будет предоставлено более 25 услуг. При необходимости вы можете обновить его в любое время, заплатив дополнительную плату.

Щелкните здесь, чтобы увидеть официальный URL.

# 4) TensorFlow

Это числовой вычислительный инструмент и система с открытым исходным кодом. Эта библиотека ML в основном предназначена для исследований и производства.

Функции:

Решение можно развернуть на:

• ЦП, графических процессорах и TPU.
• Настольные компьютеры
• Кластеры
• Мобильные устройства и
• Пограничные устройства
• Новички и эксперты могут использовать API, предоставляемые TensorFlow для разработки.

Плюсы:

• Хорошая поддержка сообщества.
• Характеристики и функциональность хорошие.

Минусы:

• Это сложно выучить, и потребуется время, чтобы изучить его.

Стоимость инструмента / Сведения о плане: Бесплатно.

Щелкните здесь, чтобы увидеть официальный URL.

# 5) h3O.AI

h3O AI предназначен для банковского дела, страхования, здравоохранения, маркетинга и телекоммуникаций. Этот инструмент позволит вам использовать языки программирования, такие как R и Python, для построения моделей. Этот инструмент машинного обучения с открытым исходным кодом может помочь каждому.

Функции:

• Включена функция AutoML.
• Поддерживает множество алгоритмов, таких как машины с градиентным усилением, обобщенные линейные модели, глубокое обучение и т. Д.
• Линейно масштабируемая платформа.
• Он следует распределенной структуре в памяти.

Плюсы:

• Простота использования.
• Обеспечивает хорошую поддержку.

Минусы:

• Документация нуждается в улучшении.

Стоимость инструмента / Сведения о плане: Бесплатно

Щелкните здесь, чтобы увидеть официальный URL.

# 6) Cortana

Cortana, — виртуальный помощник, будет выполнять несколько задач, таких как установка напоминаний, ответы на ваши вопросы и т. Д.Поддерживаемые операционные системы включают Windows, iOS, Android и Xbox.

Характеристики:

• Он может выполнять несколько задач, — от размещения заказа на пиццу до включения света.
• Использует поисковую систему Bing.
• Поддерживаемые языки: английский, португальский, французский, немецкий, итальянский, испанский, китайский и японский.
• Может принимать голосовой ввод.

Плюсы:

• Распознавание голоса может сэкономить время.
• Он предоставляет множество возможностей.

Минусы:

• Некоторые рекомендуемые навыки, такие как сценарии FitBit и OpenTable, доступны только для США.

Стоимость инструмента / Сведения о плане: Бесплатно

Щелкните здесь, чтобы увидеть официальный URL.

# 7) IBM Watson

IBM Watson — это система ответов на вопросы. Он обеспечивает поддержку ОС SUSE Linux Enterprise Server 11 с помощью инфраструктуры Apache Hadoop.Когда вы тренируете свою модель с помощью Watson, она глубоко поймет настоящие концепции.

Функции:

• Поддерживает распределенные вычисления.
• Может работать с существующими инструментами.
• Предоставляет API для разработки приложений.
• Он также может учиться на небольших данных.

Плюсы:

• Надежная система.
• Помогает сделать бизнес-процессы более разумными.

Минусы:

Стоимость инструмента / детали плана: Бесплатно.

Щелкните здесь, чтобы увидеть официальный URL.

# 8) Salesforce Einstein

Это система управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Эта умная CRM-система предназначена для продаж, маркетинга, сообщества, аналитики и торговли.

Функции:

Продажи:

• Повышает осведомленность о возможностях.
• Захватывает данные и экономит время на ввод данных за счет добавления новых контактов.
• Помогает приоритезировать возможности на основе истории.

Маркетинг:

• Это поможет дать рекомендации для лучших продуктов.
• Распознавание изображений поможет получить более глубокое понимание, например, где конкретный продукт будет больше использоваться и т. Д.
• Оценка вовлеченности — одна из его важных функций.

Некоторые другие функции предоставляются для аналитики, платформы и т. Д.

Плюсы:

• Нет необходимости в управлении моделями.
• Подготовка данных не требуется.

Минусы:

• Трудно выучить.
• Дорого.

Стоимость инструмента / Сведения о плане: Свяжитесь с ними, чтобы узнать цены. Salesforce предоставляет 30-дневную бесплатную пробную версию.

Щелкните здесь, чтобы увидеть официальный URL.

# 9) Infosys Nia

Infosys Nia поможет предприятиям превратить сложные задачи в более простые. Он состоит из трех компонентов: платформы данных, платформы знаний и платформы автоматизации.

Характеристики:

• Это помогает в улучшении систем и процессов, чтобы расширить возможности бизнеса.
• Имеет разговорный интерфейс.
• Обеспечивает автоматизацию повторяющихся и программных задач.
• Платформа автоматизации сочетает в себе RPA, интеллектуальную автоматизацию и когнитивную автоматизацию.
• Платформа знаний предназначена для сбора, обработки и повторного использования знаний.
• Платформа данных обеспечивает расширенную аналитику данных и платформу машинного обучения.

Плюсы:

• Infosys Nia предоставляет чат-ботов, усовершенствованное машинное обучение и бизнес-приложения.
• Помогает собирать знания из различных процессов и систем.

Минусы:

Стоимость инструмента / детали плана: Свяжитесь с ними, чтобы узнать цены.

Щелкните здесь, чтобы увидеть официальный URL.

# 10) Amazon Alexa

Это также виртуальный помощник, такой как Cortana.Он понимает английский, французский, немецкий, японский, итальянский и испанский языки.

Особенности:

• API предоставляется для поддержки разработки.
• Его можно интегрировать с существующими продуктами с помощью AVS (Alexa Voice Service).
• Это облачный сервис.
• Его можно подключать к таким устройствам, как камера, освещение и развлекательные системы.

Плюсы:

• Его можно использовать на миллионах устройств.
• Предоставляет поддержку для создания большего количества гаджетов Alexa.

Стоимость инструмента / Сведения о плане: Бесплатно с некоторыми устройствами или услугами Amazon.

Щелкните здесь, чтобы увидеть официальный URL.

# 11) Google Assistant

Это виртуальный помощник от Google. Его можно использовать на мобильных устройствах и устройствах умного дома. Поддерживаемые операционные системы включают Android, iOS и KaiOS. Google Assistant поддерживает следующие языки: английский, хинди, индонезийский, французский, немецкий, итальянский, японский, корейский, португальский, испанский, голландский, русский и шведский.

Функции:

Функции, которые может выполнять Google Assistant:

• Поддерживает двусторонний разговор.
• Найдите информацию в Интернете.
• Планирование событий
• Установка сигналов тревоги
• Может выполнять настройки оборудования на вашем устройстве.
• Может отображать информацию об учетной записи Google.
• Он может распознавать предметы, песни и может читать визуальную информацию.

Плюсы:

• Это может быть ваш телефон, динамик, часы, ноутбук, автомобиль и телевизор.
• Вы можете удалить предыдущие разговоры.

Минусы:

• Чтобы использовать его с динамиками, у вас должны быть динамики с поддержкой Google Assistant.

Стоимость инструмента / Сведения о плане: Бесплатно. Вы можете скачать или установить его из игрового магазина.

Щелкните здесь, чтобы увидеть официальный URL.

Дополнительные инструменты

# 12) Ayasdi

Ayasdi предоставляет AI для финансов, здравоохранения и государственного сектора.Он обеспечивает платформу для разработки приложений, которая является масштабируемой, надежной и управляемой.

Щелкните здесь, чтобы увидеть официальный URL.

# 13) Scikit learn

Это простой и многоразовый инструмент анализа данных с открытым исходным кодом. Это для классификации, регрессии, группировки объектов, предварительной обработки, выбора модели и уменьшения размерности. Этот инструмент предназначен для языка программирования Python.

Щелкните здесь, чтобы увидеть официальный URL.

# 14) Meya

Этот инструмент предназначен для разработчиков. Он обеспечивает когнитивную платформу. Используя эту платформу, разработчик сможет создавать, обучать и размещать своих ботов.

Щелкните здесь, чтобы увидеть официальный URL.

# 15) Viv

Viv предоставляет разработчикам платформу AI для распространения их продуктов. Вив — персональный помощник, разработанный Siri.

Щелкните здесь, чтобы увидеть официальный URL.

# 16) BlockChain

BlockChain — это бесплатный кошелек.Это для транзакций в цифровой валюте. Вы сможете отправлять, получать и хранить цифровые валюты.

Щелкните здесь, чтобы увидеть официальный URL.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели все лучшее программное обеспечение для искусственного интеллекта, доступное на рынке.

Для машинного обучения все вышеупомянутое программное обеспечение хороши, но по сравнению с другими в топ-10, Azure Machine Learning Studio и h3O намного проще в использовании.

В качестве виртуального помощника одинаково хороши Google, Alexa и Cortana.

=> Свяжитесь с нами, чтобы предложить здесь объявление.

.

Лучшее программное обеспечение для искусственного интеллекта для ПК с Windows

Это эпоха информационных технологий. Мир изменился намного больше, чем мы думаем. Сегодня мы находимся примерно в пятом поколении компьютеров. В фильмах рассказывается об искусственном интеллекте, ученые работают над проектами искусственного интеллекта. Итак, этот мир стал полностью автоматизированным. Однако основная цель подобных проектов с искусственным интеллектом — помогать людям практически во всех реальных жизненных ситуациях. Подумайте о простом примере, таком как Apple Siri.Он может многое сделать за вас. Вы можете поговорить, попросить его позвонить, отправить текстовое сообщение, электронную почту и многое другое. Посмотрите, как это просто. Пришло время получить программное обеспечение искусственного интеллекта для ПК с Windows .

На рынке представлено множество видов программного обеспечения для ПК. Некоторые из них могут делать несколько вещей, как Siri, а некоторые могут только общаться. Парню, который «вечно одинок», достаточно даже болтать, не так ли? Некоторое программное обеспечение можно установить на ваш компьютер, а какое-то представляет собой веб-приложения.На рынке есть потрясающие приложения AI, которые вам стоит купить. Вот лучших программ 5 для искусственного интеллекта для Windows , которые вы можете легко попробовать на своем ПК с Windows.

Это первое, что пришло мне в голову, когда я задумал написать эту статью. Хотя это не программное приложение, которое можно установить на свой компьютер, это лучшее, что я когда-либо пробовал по этой теме. Это веб-искусственный интеллект, с которым вы можете общаться. Cleverbot может выжить в огромном количестве тем.На самом деле это очень умно. Это обучение, пока вы болтаете.

Это программа виртуального помощника. Самое интересное в нем то, что он имеет собственный графический движок в реальном времени, который позволяет вам взаимодействовать с красивой девушкой. Вы можете использовать свой собственный голос, чтобы общаться с Дениз. Это программное обеспечение очень адаптивное.

Вы можете настроить как хотите, и вы можете научить ее многому. В качестве помощника программа может выполнять поиск в Интернете, проверять электронную почту, назначать встречи, получать последние новости, запускать компьютерные приложения и многое другое.

Они называют это программными роботами, усовершенствованными устно, с комбинацией искусственного интеллекта. Основная цель этого бота — обработка естественного языка. Verbot может помочь вам в повседневных компьютерных задачах, а также поговорить с вами.

Это бесплатное программное обеспечение AI, разработанное Synthetic Intelligence Network. Вы можете использовать его как виртуального помощника на вашем компьютере с Windows. Это хороший ответ на такое дорогостоящее программное обеспечение ИИ, как Дениз.Это программное обеспечение может подключаться к Интернету и предоставлять любую информацию, которую вы хотите, и управлять вашим компьютером с помощью голосовой команды. Вы можете использовать Мадонну для изготовления множества вещей в зависимости от вашего творчества.

Это простая программа, похожая на ИИ, которую можно использовать в качестве помощника на ПК. При этом используются встроенные функции операционной системы Windows, такие как Microsoft Agent. DesktopMates также имеет привлекательный интерфейс.

Если вы пользователь Android, вот список лучших программ искусственного интеллекта для Android

Прочтите Часть 2: Лучшее программное обеспечение для искусственного интеллекта Windows 2016

.Программное обеспечение искусственного интеллекта

для Windows

Характеристики

Braina помогает делать то, что вы делаете каждый день. Это многофункциональное программное обеспечение для искусственного интеллекта, которое обеспечивает среду единого окна для управления вашим компьютером и выполнения широкого круга задач с помощью голосовых команд. Он может диктовать (преобразовывать речь в текст), искать информацию в Интернете, воспроизводить песни, которые вы хотите услышать, он может открывать или искать файлы на вашем компьютере, он может устанавливать будильники и напоминания, он может выполнять математические вычисления, запоминать для вас заметки, автоматизировать различные компьютерные задачи, читать электронные книги и многое другое.

Искусственный мозг

Braina — это результат кропотливой исследовательской работы, проделанной в области искусственного интеллекта . Мы работаем над тем, чтобы сделать Braina цифровым помощником, который может понимать, думать и даже учиться на собственном опыте, как человеческий мозг. Braina понимает язык и учится на разговоре.

Подробнее >>

Диктант

Braina — это программа для распознавания речи, которая преобразует ваш голос в текст на любом веб-сайте и в любом программном обеспечении (например,g., MS Word, Блокнот и т. д.). Он поддерживает более 100 различных языков и акцентов мира, включая английский, немецкий, хинди, испанский, французский, итальянский, португальский, русский, китайский, японский и другие языки. Это быстро, легко и точно, помогая вам стать более продуктивным, чем когда-либо прежде.

Подробнее >>

Беспроводное управление ПК через устройство Android или iOS

Приложения

Braina для Android и iOS превращают ваш смартфон или планшет в беспроводной микрофон, чтобы управлять Braina на вашем ПК через сеть Wi-Fi.Это означает, что вам не нужно сидеть перед компьютером, чтобы выполнять задачи. Например, вы можете удаленно дать команду Braina проигрывать песни из любого места в вашем доме. Вы можете расслабиться в кресле и давать голосовые команды для воспроизведения любимых песен.

Android-приложение | Приложение для iOS

Пользовательские команды, ответы и горячие клавиши

Создавайте собственные настраиваемые голосовые команды и ответы. Вы также можете определить горячие клавиши (также известные как сочетания клавиш или сочетания клавиш) для автоматического запуска пользовательского действия команды (например, запуск программного обеспечения, веб-сайта, макроса клавиатуры и т. Д.)

Подробнее >>

Воспроизвести песни и видео

Воспроизведение песен и видео с помощью голосовых команд. Braina может искать песни и видео как на ваших локальных дисках, так и на онлайн-платформах, таких как SoundClound, YouTube и т. Д. Вы также можете управлять воспроизведением мультимедиа и громкостью.
Play Hips Don’t Lie
Play Akon
Play Euphoria
Искать песенный блюз
Воспроизвести видео Thriller
Искать рецепты яиц на Youtube

Подробнее >>

Преобразование текста в речь

Braina может читать текст вслух естественным образом.Вы можете слушать электронные книги, электронные письма, содержимое веб-страниц и т. Д. Вы даже можете выбирать разные голоса и настраивать скорость чтения.

Подробнее >>

Математика

Брайна — блестящий математик и говорящий калькулятор. Задайте свою математическую задачу, и Брэйна ответит вам. Braina может решать задачи арифметики, тригонометрии, степеней и корней, простых чисел, процентов, делителей, теории множеств, математических определений и многого другого.
1-2 + 3-4 + 5-6 + 7-8 + 9-10
(10 * 2 + 5 * 4) / (10-2)
Квадратный корень из 64
31 — это простое число?
$ 2400 + 15%
Делится ли 7654 на 43?

Подробнее >>

Поиск информации

Найдите информацию о любом человеке, месте или предмете на различных онлайн-ресурсах.Быстро выполняйте поиск в поисковых системах, таких как Google, Bing, Yahoo и т. Д.
Найдите информацию о болезни Паркинсона
Расскажите мне что-нибудь о ее фильме
Поиск Реал Мадрид оценка в Google
Найдите Альберта Эйнштейна в Википедии.
Кто такой Джонни Депп?
Найди пиццерии рядом со мной
Показать карту США
Показать изображения милых щенков

Подробнее >>

Словарь и тезаурус

Найдите определения, антонимы, синонимы и т. Д.любого слова. Он также может определять медицинские термины.
Определить ужас
Что такое интеллект?
Синонимы проницательного
Антонимы хорошего
Слова, содержащие яблоко

Подробнее >>

Поиск / открытие файлов, папок, веб-сайтов, программ и особых мест

Быстрое открытие файлов, программ, веб-сайтов, папок, игр и т. Д.Braina также позволяет вам искать файлы и папки на вашем ПК в 10 раз быстрее.
Найти файл потрясающе
Найти музыку в папке
Открыть блокнот
Открыть диспетчер задач
Открыть мой компьютер
Открыть панель управления
Открытые сетевые подключения
Открытие информации о системе
Открыть свойства мыши
Открыть Facebook
Открыть диск E

Подробнее >>

Автоматизация клавишных прессов

Создавайте макросы клавиатуры и автоматизируйте нажатия клавиш.Практически любые повторяющиеся задачи, которые можно выполнять с помощью клавиатуры, можно автоматизировать. Braina можно использовать для приложений или веб-страниц, которые требуют, чтобы вы сидели и нажимали клавиши для достижения ваших целей, например игр. Вы можете автоматизировать презентации Power Point, играть в игры, автоматизировать веб-камеры, обновлять веб-страницы, автоматически заполнять формы на веб-страницах и т. Д.

Подробнее >>

Банкноты

Записывайте задачи, беседы в чате, заметки, фрагменты веб-сайтов, закладки веб-сайтов, контакты, идеи и другие вещи.
Примечание Я отдал 550 долларов Джону
Отзыв Джона
Примечания

Подробнее >>

Будильник и напоминания

Braina добавляет функцию будильника на ваш компьютер, позволяя создавать несколько будильников, которые могут разбудить вас или напомнить, когда пора что-то делать.
Установить будильник на 7:30
Напомнить мне посетить врача 15 августа в 11:00

Подробнее >>

Оконное управление

Braina имеет различные встроенные команды, которые позволяют взаимодействовать с любым окном приложения.
Развернуть окно
Свернуть окно
Закрыть окно
Перейти к блокноте
Прокрутить вниз
Прокрутить вверх
Закрыть блокнот

События

Найдите сегодняшние и предстоящие события, происходящие в любом городе мира!
Сегодняшние события в Дубае

Команда запуска

Запускает действия при запуске компьютера и экономит ваше время.Например, Braina может автоматически открывать набор часто посещаемых вами веб-сайтов при запуске компьютера.

Подробнее >>

Разное

Выключить компьютер удаленно
Анекдоты и цитаты
Изменить имя Брейны — дать любое имя помощнику Брейны. Дайте ему имя для персонажей программного обеспечения искусственного интеллекта, таких как Джарвис (IronMan), HAL, Саманта (ее фильм) или как угодно.
Голосовое управление презентацией PowerPoint и многое другое.

.

Искусственный интеллект с открытым исходным кодом: 50 лучших проектов

С первых дней появления компьютеров создание машин, которые могли «думать», как люди, было ключевой целью исследователей. За последние несколько лет компьютерные ученые сделали огромный шаг вперед в области искусственного интеллекта (ИИ), и эта технология стала обычным явлением.

Фактически, Gartner прогнозирует: «К 2020 году технологии искусственного интеллекта будут практически распространены почти во всех новых программных продуктах и ​​услугах.«И IDC прогнозирует, что компании потратят 12,5 миллиарда долларов на технологию ИИ в 2017 году, что на 59,3 процента больше, чем в 2016 году. Этот колоссальный рост, вероятно, продолжится до 2020 года, когда выручка может превысить 46 миллиардов долларов.

Разработка программного обеспечения с открытым исходным кодом сыграла огромную роль в развитии искусственного интеллекта, и многие из лучших программ машинного обучения, глубокого обучения, нейронных сетей и другого программного обеспечения ИИ доступны по лицензиям с открытым исходным кодом.

Ресурсы AI:

Для этого списка мы выбрали 50 наиболее известных проектов искусственного интеллекта с открытым исходным кодом.Они организованы по категориям, а затем упорядочены по этим категориям. Границы между некоторыми категориями могут быть нечеткими, поэтому мы использовали описания их приложений владельцами проектов, чтобы определить, где разместить различные инструменты.

Как всегда, если вам известны дополнительные инструменты ИИ с открытым исходным кодом, которые, по вашему мнению, должны быть в этом списке, не стесняйтесь отметить их в разделе комментариев ниже.

Когнитивная архитектура

1. ACT-R

Разработанный в Университете Карнеги-Меллона, ACT-R — это название теории человеческого познания и программного обеспечения, основанного на этой теории.Программа основана на Лиспе, имеется обширная документация. Операционная система: Windows, Linux, macOS.

Глубокое обучение

2. Кафе

Первоначально созданный аспирантом Калифорнийского университета в Беркли, Caffe стал очень популярной средой глубокого обучения. Его претензии на славу включают выразительную архитектуру, расширяемый код и скорость. Операционная система: Windows, Linux, macOS.

3. CaffeOnSpark

Впервые разработанная в Yahoo, в рамках этого проекта фреймворк глубокого обучения Caffe был внедрен в кластеры Hadoop и Spark.Среди прочего, он использовался для поиска изображений и классификации контента. Операционная система: Windows, Linux, macOS.

4. ConvNetJS

Эта библиотека JavaScript позволяет пользователям обучать модели глубокого обучения из браузера. Он обещает «никаких требований к программному обеспечению, никаких компиляторов, никаких установок, никаких графических процессоров, никаких проблем». Операционная система: Linux.

5. DeepDetect

DeepDetect, используемый такими организациями, как Airbus и Microsoft, представляет собой сервер глубокого обучения с открытым исходным кодом, основанный на Caffe, TensorFlow и XGBoost.Он предлагает простой в использовании API для классификации изображений, обнаружения объектов и анализа текстовых и числовых данных. Операционная система: Windows, Linux, macOS.

6. Deeplearning4j

Deeplearning4j утверждает, что это «первая распределенная библиотека глубокого обучения коммерческого уровня с открытым исходным кодом, написанная для Java и Scala». Коммерческая поддержка доступна через Skymind. Операционная система: Windows, Linux, macOS.

7. DSSTNE

Сокращенно от «Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine», DSSTNE (произносится «судьба») — это программная библиотека, которую Amazon использует для обучения и развертывания своего механизма рекомендаций.Ключевые особенности включают масштабирование с использованием нескольких графических процессоров, большие слои и работу с разреженными наборами данных. Операционная система: Windows, Linux, macOS.

8. h3O

Имея более 100 000 пользователей, h3O утверждает, что является «ведущей в мире платформой глубокого обучения с открытым исходным кодом». Помимо версии с открытым исходным кодом, компания также предлагает версию Premium с платной поддержкой. Операционная система: Windows, Linux, macOS.

9. Microsoft Cognitive Toolkit

Ранее известный как CNTK, Microsoft Cognitive Toolkit обещает обучить алгоритмы глубокого обучения думать, как человеческий мозг.Он может похвастаться скоростью, масштабируемостью, качеством коммерческого уровня и совместимостью с C ++ и Python. Microsoft использует его для поддержки функций AI в Skype, Cortana и Bing. Операционная система: Windows, Linux.

10. Теано

Полезный для глубокого обучения, Theano описывает себя как «библиотеку Python, которая позволяет вам эффективно определять, оптимизировать и оценивать математические выражения, включающие многомерные массивы». Ключевые особенности включают поддержку графического процессора, интеграцию с NumPy, эффективное символьное дифференцирование, генерацию динамического кода C и многое другое.Операционная система: Windows, Linux, macOS.

Игры

11. Лаборатория DeepMind

DeepMind Lab, предназначенная для использования в исследованиях искусственного интеллекта, представляет собой трехмерную игровую среду. Он был создан группой DeepMind в Google и, как говорят, особенно хорош для исследований глубокого обучения с подкреплением. Операционная система: Linux.

12. Проект Мальме

Project Malmo — это проект Microsoft по использованию Minecraft в качестве исследовательской платформы AI. Согласно веб-сайту, «Minecraft идеально подходит для исследований искусственного интеллекта по той же причине, по которой он вызывает привыкание у миллионов поклонников, которые ежедневно входят в его виртуальный мир.В отличие от других компьютерных игр, Minecraft предлагает своим пользователям бесконечные возможности, начиная от простых задач, таких как прогулки в поисках сокровищ, до сложных, таких как построение структуры с группой товарищей по команде ». Операционная система: Windows, Linux, macOS.

13. Библиотека API для StarCraft II

Google DeepMind и Blizzard Entertainment работают над проектом, который позволяет использовать видеоигру StarCraft II в качестве исследовательской платформы AI. Это кроссплатформенная библиотека C ++ для создания ботов по сценариям.Операционная система: Windows, Linux, macOS, Android, iOS.

14. Вяленая рыба

Этот шахматный движок с открытым исходным кодом является одним из лучших в мире и может побить большинство гроссмейстеров. Обратите внимание, что он также доступен в виде мобильного приложения. Операционная система: Windows, Linux, macOS.

Повышение градиента

15. XGBoost

XGBoost поддерживает деревья с градиентным усилением, тип дерева решений, который легко обучить и который предлагает альтернативу нейронным сетям. Он поддерживает регрессию, классификацию, ранжирование и другие типы алгоритмов.Операционная система: Windows, Linux, macOS.

Машинный интеллект

16. Numenta

Организация Numenta предлагает множество проектов с открытым исходным кодом, связанных с иерархической временной памятью. По сути, эти проекты пытаются создать машинный интеллект на основе современных биологических представлений о неокортексе человека. Операционная система: Windows, Linux, macOS.

17. Открыть Cog

Вместо того, чтобы сосредоточиться на узком аспекте ИИ, таком как глубокое обучение или нейронные сети, Open Cog стремится создать полезный общий искусственный интеллект (AGI).Проект работает над созданием систем и роботов с человеческим интеллектом. Операционная система: Linux.

Машинное обучение

18. Accord.NET Framework

Accord.NET обещает, что машинное обучение «сделают за минуту». Основанный на технологиях Microsoft, он включает образцы приложений и обширную документацию, чтобы помочь разработчикам быстро создавать промышленные приложения для компьютерного зрения, компьютерного аудита, обработки сигналов и статистики. Операционная система: Windows.

19. AForge.NET Framework

Разработанный для приложений компьютерного зрения и искусственного интеллекта, AForge.NET представляет собой платформу C # для обработки изображений, нейронных сетей, генетических алгоритмов, нечеткой логики, машинного обучения, робототехники и многого другого. Он включает несколько библиотек и примеров приложений. Операционная система: Windows.

20. Аэрозоль

Этот «пакет машинного обучения, созданный для людей» был создан Airbnb, чтобы помочь с рекомендациями динамического ценообразования для хостов.Он основан на Java и особенно хорош для проектов с переменными, связанными с географией. Операционная система: Windows, Linux, macOS.

21. Набор средств распределенного машинного обучения

Этот проект машинного обучения Microsoft включает платформу DMTK, алгоритм тематической модели Light LDA, алгоритм распределенного (мультисмыслового) встраивания слов и структуру дерева повышения градиента LightGBM. Компания планирует добавлять в инструментарий больше алгоритмов и компонентов по мере продвижения исследований.Операционная система: Windows, Linux.

22. Длиб

Dlib предлагает набор библиотек машинного обучения C ++, которые быстро запускаются. Он включает в себя алгоритмы бинарной классификации, многоклассовой классификации, регрессии, структурированного прогнозирования, глубокого обучения, кластеризации, обучения без учителя, полу-контролируемого / метрического обучения, обучения с подкреплением и выбора функций. Операционная система: Windows, Linux, macOS.

23. Энког

Активно разрабатывается с 2008 года. Encog — это среда машинного обучения, созданная специалистом по данным Джеффом Хитоном.Он поддерживает нейронные сети, векторные машины поддержки, байесовские сети, скрытые модели Маркова, генетическое программирование и генетические алгоритмы. Операционная система: Windows, Linux, macOS.

24. GoLearn

GoLearn описывает себя как библиотеку машинного обучения «с батарейками» для языка программирования Go. Он нацелен на простоту и настраиваемость. Операционная система: Linux, macOS.

25. Mahout

Mahout, один из многих проектов машинного обучения, спонсируемых Apache Software Foundation, предлагает среду программирования и платформу для создания масштабируемых приложений для машинного обучения.Он также включает готовые алгоритмы и среду для экспериментов с векторной математикой под названием Samsara. Операционная система: Windows, Linux, macOS.

26. MLlib

Являясь частью проекта Apache Spark, MLlib — это библиотека машинного обучения, которая обещает производительность в 100 раз быстрее, чем MapReduce. Он включает в себя множество алгоритмов классификации, регрессии, деревьев решений, рекомендаций, кластеризации, тематического моделирования, анализа шаблонов и многого другого.Операционная система: Windows, Linux, macOS.

27. Шаблон

Шаблон

на основе Python предлагает инструменты для интеллектуального анализа данных, обработки естественного языка, машинного обучения, сетевого анализа и визуализации. Это особенно полезно для приложений веб-майнинга. Операционная система: Windows, Linux, macOS.

28. Пророк

Пророк, разработанный и используемый Facebook, позволяет прогнозировать данные временных рядов. Он реализован на R или Python и полностью автоматический, точный, быстрый и настраиваемый.Операционная система: Windows, Linux.

29. Орикс 2

Созданный Cloudera, Oryx 2 реализует лямбда-архитектуру для машинного обучения. Он основан на Apache Spark и Kafka. Операционная система: Windows, Linux, macOS.

30. PredictionIO

Теперь PredictionIO представляет собой инкубирующий проект Apache. Это сервер машинного обучения с настраиваемыми шаблонами, ответами на запросы в реальном времени, возможностью приема данных с нескольких платформ и многим другим. Он интегрируется с другими инструментами с открытым исходным кодом, такими как Spark, MLlib, HBase, Spray и Elasticsearch.Операционная система: Windows, Linux, macOS.

31. САМОА

SAMOA, инкубирующий проект Apache, означает «Масштабируемый расширенный массовый онлайн-анализ». Это среда машинного обучения для распределенных потоковых приложений. Операционная система: Linux.

32. Scikit-learn

Scikit-learn, основанный на NumPy, SciPy и matplotlib, предлагает инструменты Python для машинного обучения. Он обрабатывает интеллектуальный анализ данных и анализ данных с помощью алгоритмов классификации, регрессии, кластеризации, уменьшения размерности и многого другого.Операционная система: Windows, Linux.

33. Акула

Shark описывает себя как «быструю, модульную, многофункциональную библиотеку машинного обучения C ++ с открытым исходным кодом». Он предлагает алгоритмы для обучения с учителем, обучения без учителя, эволюционные алгоритмы, а также базовую линейную алгебру и оптимизацию. Операционная система: Windows, Linux, macOS.

34. Сёгун

Разрабатывается с 1999 года. Shogun представляет собой зрелый набор инструментов машинного обучения с поддержкой Python, Octave, R, Java / Scala, Lua, C #, Ruby и других языков.У него также есть бесплатная облачная служба, где пользователи могут опробовать программное обеспечение. Операционная система: Windows, Linux, macOS.

35. Улыбка

Сокращенно от «Статистического машинного интеллекта и обучения» Smile может похвастаться чрезвычайно быстрым машинным обучением для Java, Scala и других языков JVM. Он утверждает, что «значительно превосходит R, Python, Spark, h3O, xgboost». Операционная система: Windows, Linux, macOS.

36. SystemML

Первоначально это был исследовательский проект IBM, а теперь SystemML — это проект Apache верхнего уровня.Он описывает себя как «оптимальное рабочее место для машинного обучения с использованием больших данных» и интегрируется со Spark. Операционная система: Windows, Linux, macOS.

37. TensorFlow

Разработанный командой Google Brain для внутреннего использования в Google, TensorFlow в настоящее время является одной из самых известных платформ машинного обучения с открытым исходным кодом. Google также предоставляет исследователям бесплатную облачную версию TensorFlow. Операционная система: Windows, Linux, macOS, Android.

38.Факел

Основанный на LuaJIT, Torch представляет собой «среду научных вычислений с широкой поддержкой алгоритмов машинного обучения». Ключевые особенности включают мощный N-мерный массив, поддержку графического процессора, процедуры линейной алгебры, нейронную сеть и многое другое. Операционная система: Linux, macOS.

39. WEKA

WEKA на основе Java предлагает широкий спектр алгоритмов машинного обучения, полезных для интеллектуального анализа данных. Он был разработан в Университете Вайкато в Новой Зеландии и назван в честь новозеландской птицы, известной своей любознательностью.Операционная система: Windows, Linux, macOS.

Обработка естественного языка

40. Stanford CoreNLP

Это программное обеспечение для обработки естественного языка на основе Java может определять базовые формы слов, их части речи и то, являются ли они названиями компаний, людей и т. Д., А также нормализует дату и время, размечая структуру предложений в терминах. фраз и синтаксических зависимостей, указывающих, какие словосочетания относятся к одним и тем же объектам, определение настроений, выделение определенных или открытых отношений между упоминаниями объектов и получение кавычек.Он был разработан для английского языка, но также поддерживает арабский, китайский, французский, немецкий и испанский языки. Операционная система: Windows, Linux, macOS.

41. МОЛОТОК

Сокращенно от «Machine Learning LanguagE Toolkit», MALLET включает инструменты на основе Java для статистической обработки естественного языка, классификации документов, кластеризации, тематического моделирования, извлечения информации и многого другого. Впервые он был создан в 2002 году преподавателями и аспирантами Массачусетского университета в Амхерсте и Университета Пенсильвании.Операционная система: Windows, Linux.

42. OpenNLP

OpenNLP — это проект Apache, который выполняет задачи обработки естественного языка, такие как токенизация, сегментация предложений, тегирование части речи, извлечение именованных сущностей, фрагменты, синтаксический анализ, определение языка и разрешение кореферентности. На нем работает чат-бот Air New Zealand по имени Оскар. Операционная система: Windows, Linux, macOS.

Нейронные сети

43. Даркнет

Написанный на C и CUDA, Darknet поддерживает нейронные сети с вычислением CPU или GPU.Он предлагает отличные возможности для классификации изображений. Операционная система: Linux.

44. DyNet

Ранее известная как cnn, DyNet — это библиотека нейронной сети для C ++ и Python, которая была разработана в основном в Университете Карнеги-Меллона. Это полезно для создания приложений для синтаксического анализа, машинного перевода, морфологического перегиба и многого другого. Операционная система: Windows, Linux, macOS.

45. Neuroph

Изначально созданная как дипломная работа, Neuroph представляет собой облегченную структуру нейронных сетей на основе Java.Он нацелен на то, чтобы быть достаточно простым в использовании, чтобы новички могли быстро приступить к работе, а также предоставлял гибкость и инструменты, необходимые более продвинутым пользователям. Операционная система: Windows, Linux.

46. OpenNN

OpenNN, сокращение от «Открытые нейронные сети», представляет собой библиотеку C ++ для реализации нейронных сетей. Он может похвастаться высокой производительностью и глубокой архитектурой. Доступна коммерческая поддержка. Операционная система: Windows, Linux, macOS.

47. Сонет

.

Созданная командой Google DeepMind, Sonnet — это библиотека нейронной сети, которая работает поверх TensorFlow.По словам разработчиков, он предлагает большую гибкость, чем другие фреймворки TensorFlow. Операционная система: Linux, macOS.

Виртуальный помощник

48. Майкрофт

Mycroft может похвастаться тем, что это «первый в мире помощник с открытым исходным кодом». Он отвечает на вопросы, воспроизводит аудио и видео, управляет устройствами, подключенными к IoT, и т. Д. У него очень минимальные системные требования, и он может работать даже на Raspberry Pi. Операционная система: Windows, Linux, macOS.

49. Открытый помощник

Все еще находится в стадии интенсивной разработки, Open Assistant стремится предложить альтернативу с открытым исходным кодом Siri, Cortana и Google Now.Его цель — создать полностью настраиваемый ИИ, который может участвовать в разговоре. Операционная система: Linux.

50. СНЕПС

SNePS, разработанная в Университете Буффало, представляет собой систему представления, рассуждений и действий. Группа, стоящая за проектом, использовала исследование для создания виртуального агента по имени Кэсси. Операционная система: Windows, Linux.

.