Революция в мире технологий: Впереди новые горизонты AI и ИТ
Введение:
Живем в эру, когда прогресс в технологиях и информационных технологиях оказывает огромное влияние на каждый аспект нашей жизни. Возможности, которые некогда казались невозможными, сейчас становятся реальностью. Пришло время погрузиться в мир новых технологий и исследовать впечатляющие достижения в области искусственного интеллекта (AI) и информационных технологий (IT). В этой статье мы рассмотрим несколько современных технологий, которые продолжают изменять нашу жизнь.
1. Распознавание образов
Одной из самых впечатляющих технологий AI является распознавание образов. Разработчики создали алгоритмы компьютерного зрения, позволяющие компьютеру "видеть" и распознавать различные объекты и лица на фотографиях. Эта технология нашла применение в различных сферах, включая безопасность, медицину и автомобильную промышленность.
2. Разработка машинного обучения
Машинное обучение (ML) - это отрасль AI, которая дает компьютерам возможность "учиться" на основе опыта и данных. Разработчики создают сложные алгоритмы и нейронные сети, которые могут решать сложные задачи, такие как классификация образов, речевое распознавание или анализ больших объемов данных. Машинное обучение находит свое применение в медицине, финансах и многих других отраслях.
Сегодня создаются и уже используются сети, в которых машины способны распознавать символы на бумаге и банковских картах, подписи на официальных документах, детектировать объекты и т.д. Эти функции облегчают труд человека и повышают точность и надежность различных рабочих процессов благодаря исключению из задачи человеческого фактора. Но научить компьютер распознавать объекты не так уж и просто. Одна из сложностей заключается в том, что компьютер видит не так же, как люди. У компьютера нет жизненного опыта и способности так же, как человеческий мозг идентифицировать объекты на изображения и видео. Изначально он не способен отличить дом от дерева, не имея каких‑то исходных данных. Чтобы научить компьютер видеть и понимать, что находится на изображении, люди используют технологии машинного обучения.
Для этого собирают большие базы данных, из которых формируют дата‑сеты. Выделив признаки и их комбинации для идентификации похожих объектов, можно натренировать модель машинного обучения распознавать нужные типы закономерностей. Конечно, даже после загрузки нескольких дата‑сетов модели могут неверно распознавать некоторые объекты. Если такое случается, модели «добучают» на новых наборах данных.
Если, например, рассматривать сферу видеонаблюдения, то ее основой является анализ, первой фазой которого будет распознавание изображения (объекта). Затем искусственный интеллект с помощью машинного обучения распознает действия и классифицирует их. Но для того, чтобы распознать изображение, нейронная сеть должна быть прежде обучена на данных. Это очень похоже на нейронные связи в человеческом мозге — мы обладаем определенными знаниями, получаемыми в течение жизни, видим объект, анализируем его и идентифицируем. Также нейросети очень требовательны к размеру и качеству датасета, на котором она будет обучаться. Датасет можно загрузить из открытых источников или собрать самостоятельно. На практике это означает, что до определённого предела чем больше скрытых слоев в нейронной сети, тем точнее будет распознано изображение. Как это реализуется: картинка разбивается на маленькие участки, вплоть до нескольких пикселей, каждый из которых будет входным нейроном. С помощью синапсов сигналы передаются от одного слоя к другому. Во время этого процесса сотни тысяч нейронов с миллионами параметров сравнивают полученные сигналы с уже обработанными данными.
Другими словами, если мы просим машину распознать фотографию кошки, мы разобьем фото на маленькие кусочки и будем сравнивать эти слои с миллионами уже имеющихся изображений кошек, значения признаков которых сеть выучила.
Распознавание образов — важная задача компьютерного зрения, используемая для обнаружения экземпляров визуальных объектов определенных классов (например, людей, животных, автомобилей и зданий) в цифровых изображениях, таких как фотографии или видеокадры. Целью обнаружения объектов является разработка вычислительных моделей, которые предоставляют наиболее фундаментальную информацию, необходимую приложениям компьютерного зрения: «Какие объекты находятся где?».
3. Блокчейн технологии
Блокчейн - это децентрализованная система учета, которая обеспечивает безопасность и прозрачность транзакций. Эта технология используется для создания цифровых валют, таких как биткойн, а также для создания уникальных и невзламываемых баз данных. Блокчейн также находит применение в области управления цепями поставок, где позволяет отслеживать происхождение товаров и обеспечивать их подлинность.
4. Разработка расширенной реальности
Расширенная реальность (AR) сочетает в себе реальный и виртуальный миры, предоставляя пользователям возможность взаимодействовать с окружающей средой с помощью специальных устройств, таких как смартфоны или очки. AR находит применение в игровой индустрии, образовании и медицине, предоставляя новые инструменты и возможности.
Чтобы увидеть дополненную реальность, нужно устройство, которое может принимать и передавать видеосигнал: камера смартфона или планшета, веб-камера или специальные AR-очки. Виртуальные объекты накладываются на реальное окружение. При этом их можно увидеть в реальном масштабе и рассмотреть со всех сторон, если обойти вокруг. Эти возможности дополненной реальности применяют во многих сферах: от медицины до строительства.
Для создания дополненной реальности нужны навыки в программировании и специальные программные средства. Например, на платформе для разработки игр и приложений Unity есть набор инструментов для работы с AR.
Создание дополненной реальности основано на технологиях распознавания и отслеживания реальных объектов. Потом на эти объекты накладываются слои с цифровыми элементами. Так работают фильтры-маски в социальных сетях: программа распознаёт лицо через камеру по общим чертам, генерирует из него трёхмерную сетку и накладывает на неё цифровой эффект в режиме реального времени.
Заключение:
AI и IT имеют громадный потенциал в нашем будущем. Технологии, которые мы рассмотрели, только небольшая часть того, что уже доступно или находится в разработке. Они меняют мир вокруг нас и привносят новые возможности, ранее невиданные. Оставайтесь в курсе событий, и не упустите возможность стать частью этой потрясающей эры технологий и инноваций!
