Мы слышим, что скоро ИИ заменит человека, так ли это?
В каких сферах он применяется и как?
Давайте рассмотрим некоторые направления и примеры использования ИИ.
Первое направление, компьютерное зрение. Тут могут быть реализованы различные системы, которые позволяют идентифицировать объекты в окружающей среде, а также в виртуальной или дополненной реальности, с применением различных типов анализа. Например, определение качества продукции, при производстве автомобилей для анализа качества окраски деталей и различных дефектов.
В данном случае система использует данные с камер наблюдения за объектом, а искусственный интеллект применяется для оценки ориентации детали и анализа изображения, цвета и бликов из видео-потока высокого разрешения. В случае наличия дефектов сохраняется запись в системах учета и прикрепляется фото дефекта с отметками для принятия дальнейших действий по устранению дефектов детали.
Второе направление, это обработка естественного языка. В этих системах применяются методы обработки текстовых сообщений, проводится идентификация различных элементов текста, эмоционального окраса и классификация характера сообщения. Такие системы, как правило применяются в процессах автоматической обработки заявок или обращений, где нужно на основе анализа текста оперативно понять суть обращения и определить сценарий ответа, а также путь дальнейшего перенаправления запроса.
Третье направление, это распознавание и синтез речи тут применяются системы разговорных ассистентов, а также системы распознавания речи в том числе и в сложных условиях.
Это всем вам известные голосовые ассистенты, которые умеют слушать и говорить с нами, а также содержат интегрированные алгоритмы поведенческих ситуаций и используют методы поддержания диалогов. Подобные системы встраиваются в мобильные телефоны, компьютеры и системы умного дома, или же могут быть использованы как самостоятельные устройства.
Четвертое направление, это интеллектуальные системы поддержки принятия решений. Это системы, которые позволяют предсказывать развитие ситуации, а так же, автоматизируют принятие решений. Подобные системы могут использоваться в публичных местах, где прогнозируется периодическое массовое скопление людей в определенные периоды времени, например аэропорты или торговые центры, в этом случае система может автоматически анализировать обстановку, и при повышении численности посетителей, заблаговременно строить прогноз на перспективу нескольких часов, чтобы количество персонала, и активных систем массового обслуживания вовремя обработало нарастающий поток посетителей.
Пятое направление, это перспективные методы искусственного интеллекта, к таким системам относят те, которые могут обучаться в условиях отсутствия исторических данных и применяют механизмы обучения с подкреплением.
Тут можно привести пару фактов, на примере функционирования роботов для сбора фруктов, которые анализируют среду идентифицируя наиболее оптимальный алгоритм сбора урожая для максимизации результата, то-есть сбора максимального количества за минимальное время.
В это же направление относят системы, в которых прогнозирование выполняется на основе сложного набора параметров с применением квантовых вычислений, пока такие системы создаются на эмуляторах квантовых компьютеров, но в недалекой перспективе будут работать и на реальных, это позволит, проводить обучение нейронных сетей в разы быстрее путем расчета параметров при выполнении алгоритмов обратного распространения ошибки. Квантовые вычисления позволяют существенно быстрее применять методы прогнозирования на основе множества параметров и их корреляций.
Таким образом искусственный интеллект может применяться в различных сферах нашей жизни, и на текущий момент мы находимся в самом начале пути его развития и совершенствования алгоритмов его реализации, что неизбежно приведёт к повышению эффективности алгоритмов и скорости совершенствования и обучения моделей.