Искусственный интеллект – это мощный инструмент. Чтобы он работал на благо человечеству, люди должны использовать ИИ для расширения и усиления своих возможностей. О том, как это сделать, рассказали исследователи Стэнфордского университета, выделив 7 самых актуальных областей применения ИИ в современном мире.
В своем долгосрочном исследовании One-Hundred-Year Study on Artificial Intelligence, которое будет продолжаться до конца столетия, ученые пишут:
«Искусственный интеллект расширяет возможности людей множеством способов. ИИ отлично справляется с синтезом данных и принятием решений в хорошо охарактеризованных частях проблемы. А человеку лучше удаётся понимание последствий работы с информацией. Он качественней справляется с трудно поддающимися количественной оценке целями и творческими задачами. Это всё выходит за рамки того, на что можно запрограммировать робота.
Полная автономия – не конечная цель систем ИИ. В конце концов, успех этой области будет измеряться тем, насколько она расширила возможности человечества, а не тем, насколько эффективно роботы "обесценивают" людей».
Области применения искусственного интеллекта
В исследовании выделены ключевые области, в которых ИИ развивается и вносит изменения в работу и жизнь людей:
1. Обнаружение:
«Новые разработки в области интерпретируемого искусственного интеллекта и его визуализации значительно облегчают людям более глубокую проверку программ ИИ, а также их использование для четкой организации информации».
2. Принятие решений:
Искусственный интеллект помогает обобщать данные, слишком сложные для человека. «Обобщение сейчас используется или активно рассматривается в областях, где необходимо читать и анализировать большие объемы текста – будь то слежение за новостными СМИ, финансовые исследования, поисковая оптимизация или анализ контрактов, патентов или юридических документов. Зарождающийся прогресс в создании высокореалистичных (но в настоящее время не надежных и не точных) текстов, таких как GPT-3, также может сделать эти взаимодействия более естественными».
3. Обработка языка:
Развитие технологий обработки языка поддерживается нейросетевыми языковыми моделями, включая ELMo, GPT, mT5 и BERT, которые «узнают о том, как слова используются в контексте – включая элементы грамматики, значения и основные факты о мире – путем просеивания паттернов в часто встречающихся текстах. Способность этих моделей работать с языком уже используется в таких приложениях, как машинный перевод, классификация текстов, распознавание речи, помощь в написании текстов и чат-боты. Будущие приложения могут улучшить взаимодействие человека и ИИ в различных языках и ситуациях».
4. Компьютерное зрение и обработка изображений:
«Многие подходы к обработке изображений используют глубокое обучение для распознавания, классификации, преобразования и других задач. Время обучения для обработки изображений значительно сократилось. Программы, работающие на ImageNet, массивной стандартизированной коллекции из более чем 14 млн фотографий, используемой для обучения и тестирования программ визуальной идентификации, выполняют свою работу в 100 раз быстрее, чем всего три года назад».
5. Робототехника:
«В последние пять лет наблюдается последовательный прогресс в интеллектуальной робототехнике, обусловленный машинным обучением, мощными вычислительными и коммуникационными возможностями, а также увеличением доступности сложных сенсорных систем. Хотя эти системы не могут в полной мере использовать все достижения ИИ, в основном из-за физических ограничений среды, сегодня доступны скоростные и динамичные робототехнические системы для домашнего и промышленного использования».
6. Мобильность:
«Оптимистичные прогнозы пятилетней давности о быстром прогрессе в области полностью автономного вождения не оправдались. Причины могут быть разные, но необходимость обеспечения исключительного уровня безопасности в сложных физических условиях делает решение этой проблемы более сложным и дорогостоящим, чем предполагалось ранее. Разработка самоуправляемых автомобилей требует интеграции целого ряда технологий, включая объединение датчиков, планирование и принятие решений с помощью ИИ, прогнозирование динамики автомобиля, перестроение маршрута на лету, связь между транспортными средствами и многое другое».
7. Рекомендательные системы:
Технологии искусственного интеллекта, используемые в рекомендательных системах, значительно изменились за последние пять лет. «Одно из изменений – практически повсеместное включение глубоких нейронных сетей для лучшего прогнозирования реакции пользователей на рекомендации. Также все чаще используются сложные методы машинного обучения для анализа содержания рекомендованных товаров, а не только метаданных и поведения пользователя в интернете или при осуществлении покупок».
Источник: itweek
Как часто вы используете искусственный интеллект в быту? Используют ли его в вашей компании и для каких процессов?
Об актуальном опыте внедрения современных технологий в российских компаниях вы сможете узнать на конференциях CFO Russia:
Шестая конференция «ИТ в фармацевтике: фармацевтическая отрасль на пути к цифровой трансформации»
Третья конференция «Цифровизация в строительном бизнесе»
Пятнадцатый форум «Внутренний и внешний электронный документооборот»
Пятая конференция «Автоматизация корпоративного казначейства»
Перейдя по ссылкам, вы сможете подробней ознакомиться с темами, списком докладчиков, и зарегистрироваться.