Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение: в чём разница

Превосходство (2014)

Фильм об умных программах, способных захватить мир, расскажет о том, что может произойти, если объединить искусственный интеллект и разум человека, жаждущего власти. Доктор Уилл Кастер – ученый, создавший уникальную программу. Программа собрала в себя знания, накопленные за всю историю человечества. Однажды члены радикальной группировки убивают Уилла. А его жена в попытке вернуть любимого загружает копию его сознания в компьютер. Хотя тело Уилла умирает, его разум возрождается в машине, таким образом обретая цифровое бессмертие и получая доступ ко всей информации в мире.

Оригинальное названиеTranscendenceЖанрФантастика, драма, триллерАктерыДжонни Депп, Ребекка Холл, Пол Беттани…СтранаВеликобритания, Китай, СШАРейтингКинопоиск – 6.5, IMDb – 6.2Возрастные ограничения12+

Что могут программы с искусственным интеллектом

Современные технологии искусственного интеллекта позволяют создать устройства и программы, которые:

находят максимум возможных решений одной ситуации; машинный интеллект может быстро проанализировать все варианты и просчитать, какой из них будет наиболее дешёвым, безопасным, эффективным. Ответы машины будут зависеть от того, какую задачу перед ней поставил человек.Например, ИИ может подсчитать, производство какой модели или товара более выгодно, опираясь на данные о стоимости расходных материалов и объёмах продаж.

могут отвечать на любые вопросы, интегрированные в их систему; при этом машина умеет не только находить готовый ответ в базе данных, но и отыскивать его с помощью промежуточных наводящих вопросов, постепенно сужающих область поиска. Известная онлайн-игра «Акинатор», когда человек загадывает персонажа, а машина задаёт вопросы и отгадывает, кто это, тоже основана на технологиях искусственного интеллекта.

собирают и обрабатывают информации большие массивы информации, анализируют её, объединяют не связанные между собой фрагменты информации; так работает, например, система поиска по картинкам в «Яндексе» или Google.

X.ai

Особенности: Знает ваше расписание и предпочтения, договаривается с другими участниками за вас.

Недостатки: По данным Bloomberg, при подтверждении данных о расписании, которые генерирует из писем помощник Amy, требует слишком большого вмешательства со стороны человека.

Уровень человечности: Ценится за стиль и интонацию, присущие человеку.

Резюме: Такие узкоспециализированные умные помощники станут действительно удобны, если смогут действовать полностью автономно. Тогда, возможно, люди, которые не против завести помощника для организации встреч, смогут нанять для этих целей других людей.

Инструменты ИИ для разработки программного обеспечения

Растущее количество инструментов на базе ИИ поддерживает процессы разработки программного обеспечения. Часть из этих решений доступна бесплатно. Ведущие технологические вендоры используют подобные инструменты и предлагают их своим клиентам в виде дополнительных продуктов (plug-in).

использует рекомендательный сервис для исправления ошибок и улучшения кода. Последние проекты IBM Mono2Micro и Application Modernization Accelerator (AMA) предоставляют архитекторам приложений инструменты для обновления устаревших приложений и повторного их применения. А Microsoft в 2021 году объявила, что интегрирует технологии искусственного интеллекта со своим языком программирования Power Fx, который применяется в разработке приложений на платформе Power Platform. Это позволит клиентам компании создавать программы практически без необходимости написания кода.

В России активно использует ИИ для создания программных продуктов Сбер. В июле 2021 года Sber AI зарегистрировала в Роспатенте программу, позволяющую искусственному интеллекту распознавать и анализировать объекты в виртуальной реальности, следует из материалов ведомства.

Согласно опросу Forrester, 37% респондентов признали, что они используют ИИ для более эффективного процесса тестирования и разработки.

Однако есть и другая сторона у ИИ-продуктов для разработки ПО. Команды, которые используют инструменты для улучшения кода, могут сначала испытывать падение продуктивности, так как ИИ-продукты требуют навыков и умения с ними обращаться. Лишь после глубокого погружения, они способны выдавать точные рекомендации для оптимизации разработки ПО.

Как работает ИИ в играх?

Вместо того чтобы узнать, как лучше всего победить игроков, ИИ в видеоиграх предназначен совсем для другого. Он необходим для улучшения игрового опыта геймеров.

«Чтобы быть полезным, ИИ должен вести хорошую борьбу, но чаще проигрывать, чем побеждать. Он должен заставить игрока почувствовать себя умным, хитрым и могущественным».

Мэт Бакленд, отрывок из книги «Программирование игрового искусственного интеллекта в примерах»

Самая распространённая роль ИИ в видеоиграх — управление неигровыми персонажами, и разработчики часто используют различные трюки, чтобы NPC выглядели более умными. Один из широко используемых алгоритмов называется конечным автоматом (FSM или finite-state machine). Его ввели в разработку видеоигр в 1990-х годах. В FSM-алгоритме разработчик обобщает все возможные ситуации, с которыми может столкнуться ИИ, а затем программирует конкретную реакцию для каждой из них. Например, в шутерах искусственный интеллект атакует, когда появляется игрок, а затем отступает, когда его собственный уровень здоровья становится слишком низким.

В примере алгоритма FSM NPC может выполнять четыре основных действия в ответ на возможные ситуации: поиск помощи, уклонение, блуждание и нападение. Многие известные игры, например Battlefield, Call of Duty и Tomb Raider, включают в себя успешные примеры искусственного интеллекта на основе FSM-алгоритма.

Более продвинутый метод, который используют разработчики для повышения персонализированного игрового опыта, — алгоритм дерева поиска Монте-Карло (MCTS или Monte Carlo Tree Search). Алгоритм MCTS был создан для предотвращения аспекта повторяемости, который присутствует в FSM-алгоритме. MCTS-алгоритм сначала обрабатывает все возможные ходы, доступные NPC в конкретный момент времени. Затем для каждого из этих возможных ходов он анализирует все действия, которыми игрок мог бы ответить. А далее — снова возвращается к оценке NPC уже на основе информации о поступках игрока.

Этот алгоритм искусственного интеллекта использовала компания IBM при создании Deep Blue — первого шахматного суперкомпьютера, который 11 мая 1997 года вошёл в историю и выиграл матч из шести партий у чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова.

Подобный алгоритм применяют и во многих стратегических играх. Но поскольку возможных ходов гораздо больше, чем в шахматах, рассмотреть их все попросту не получится. В таких играх алгоритм MCTS будет случайным образом выбирать некоторые из возможных ходов. Благодаря этому действия NPC становятся гораздо более непредсказуемыми для игроков.

Вспомним такую игру, как Civilization, в которой существует огромное количество вариантов событий, доступных для компьютерного противника. Постройка дерева для каждого возможного выбора и сценария заняла бы очень много времени. Именно поэтому, чтобы избежать столь огромных вычислений, алгоритм MCTS случайным образом выбирает несколько возможных вариантов. В итоге игра отнимает меньше ресурсов системы, при этом ИИ в ней всё ещё способен удивлять игроков.

Угнать за 60 секунд (2000)

Последний фильм подборки рассказывает про виртуозного мастера своего дела, вора по кличке Мемфис, которого играет неподражаемый Николас Кейдж. Что можно сделать за 1 минуту? Разве что почистить мандарин, приготовить чашку чая, написать пару-тройку сообщений. А вот для Мемфиса это целых 60 секунд, да он и за меньшее время тачки угонял. Но последнее дело пахнет жареным. Чтобы выйти сухим из воды и спасти своего брата, герою предстоит угнать пятьдесят первоклассных автомобилей за ночь! Сможет ли он совершить невозможное?

Оригинальное названиеGone in Sixty SecondsЖанрБоевик, триллерАктерыНиколас Кейдж, Анджелина Джоли, Джованни Рибизи…СтранаСШАРейтингКинопоиск – 7.6, IMDb – 6.5Возрастные ограничения16+

Правовые инициативы российского государства

Правда сегодня в том, что развивать ИИ без поддержки государства невозможно. Это легко проверить на примере других стран. Американский эксперт в области ИИ Бернард Марр пишет о том, что только благодаря поддержке государства Китаю удалось так быстро догнать США.

Можно выделить два важных способа поддержки со стороны государства. Первый — это принятие регулирующих законов: без чётких правовых норм развитие отрасли невозможно. Второй — защита внутреннего рынка. Известно, что Китай ограничивает работу Google и Facebook на своей территории. В их случае это приносит свои плоды — китайский поисковик Baidu, например, показывает хорошие результаты: им пользуется более 70% пользователей Китая. С учётом объёма рынка это, во-первых, очень большие цифры, во-вторых, серьёзный доход, который остаётся внутри страны.

Фото: Michael Vi / Shutterstock

Тренд на соперничество идёт повсеместно — можно сказать, вопреки трендам глобализации. Чего стоят истории о попытках заблокировать TikTok на территории США и внесении Xiaomi в чёрный список для инвестиций. Оба решения были отменены, первое — верховным судьёй ещё во время президентства Трампа, второе — новой администрацией уже после его ухода с поста президента. Так или иначе, такие меры сегодня действительно используются на глобальном рынке.

Начинать поиск проблем, конечно, стоит у себя — а не сваливать на зарубежных конкурентов. В России налицо отсутствие законодательной базы по ИИ. Проблемой озадачились в 2019 году: Минэкономразвития и Центр стратегических разработок представили законопроект «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций».

В 2020 году вышел ФЗ: он призван способствовать разработке и внедрению технологий искусственного интеллекта. ФЗ устанавливает экспериментальный правовой режим: в нём представители бизнеса и власти будут создавать правовую систему с нуля — методом проб и ошибок. Закон касается только Москвы, и его текст пока предельно абстрактен — с этим соглашаются и юристы. Тем не менее давайте попробуем разобраться, чем он будет полезен.

Правительство Москвы будет «определять условия и порядок разработки, внедрения и реализации технологий искусственного интеллекта». Как это будет происходить на практике — не уточняется. Депутат Государственной думы Ирина Белых, которая внесла законодательную инициативу, от комментариев отказалась.

Некоторые подсказки о реальных полномочиях мэрии можно найти чуть дальше, читая статью 4 ФЗ.

Мэрия поможет с физическими данными пользователей. Будет определять порядок передачи материалов собственниками городских фото и видеокамер. При этом данные обезличат и не будут передавать организациям, которые не участвуют в экспериментальном правовом режиме. Как это будет происходить на практике, не уточняется.

Экспериментальный ФЗ должен помочь выработать законодательную базу — по результатам эксперимента выйдет полноценный закон. Вошёл ли кто-то из бизнеса в рабочую группу и в каком вообще состоянии сейчас проект — доподлинно неизвестно.

Известно только то, что у государства есть свои планы в области ИИ. Государство особенно заинтересовано в разработках в сфере медицины, городского освещения и регулирования дорожной обстановки.

«Мы не подавали заявку на участие в экспериментальном ФЗ, но знаем компании, которые это сделали. К сожалению, пока трудно отследить выгоду, которую даёт участие. Лично нам эти данные от правительства не нужны. Может быть, они будут полезны медицинским стартапам, но, опять же, стоит всё-таки начать с налоговой и грантовой поддержки. Это гораздо важнее», — поделился основатель Агентства искусственного интеллекта Денис Онацик.

Похожего мнения придерживается Александр Смоленский, генеральный директор Цифровой индустриальной платформы:

Тренды промышленного дизайна

Генеративность

Генеративный дизайн возник с развитием искусственного интеллекта. При таком подходе разрабатывать новые проекты и решения человеку помогают программы.

Дизайнер формирует задачу, задает характеристики продукта, который нужно получить. Искусственный интеллект генерирует и визуализирует решения, объекты. Дизайнеру остается выбрать наиболее удачные варианты и при необходимости скорректировать их.

Экономика инноваций

Что мы знаем о Generative Design — самом перспективном тренде промдизайна

Главное преимущество генеративного дизайна — оптимизация производственных процессов. В производстве самолетов искусственный интеллект помогает уменьшить вес изделия за счет изменения деталей, не влияющих на скорость полета и надежность конструкции. Например, кронштейнов, на которые крепятся отделения для ручной клади. Программа предложит сделать их полыми, чтобы уменьшить вес самолета в целом.

От редакции: Такой подход используют многие компании. Например, летом 2017 года Nutella выпустила 7 млн банок шоколадной пасты с уникальным рисунком на каждой. Их сгенерировали с помощью алгоритма, который комбинировал цвета и графические шаблоны.

Программа AutoDesk Within Medical помогает создавать костные импланты, которые повторяют пористую шероховатую структуру настоящих костей.

Минимум отходов

Современные промышленные дизайнеры пытаются создавать новые продукты с минимальными затратами ресурсов, сокращать производственные отходы.

Скульптор и художник эпохи Возрождения Микеланджело Буонарроти говорил: «Я видел ангела в куске мрамора. И резал камень, пока не освободил его». Так же были устроены технологии производства. Токарные станки срезали заготовку, пока не получалась нужная форма. Оставалось много мрамора, стружки и других отходов.

Сегодня компании стремятся к тому, чтобы как можно больше ресурсов было использовано в производстве и как можно меньше становилось мусором. В программе легко задать нужную форму и распечатать объект на 3D-принтере — никаких обрезков и стружки.

Причем изготовить можно вообще все, что удалось придумать, а не только то, для чего приспособлен токарный станок. Если дизайнер знает, как работает принтер, то легко распечатает даже гамбургер с идеальным соотношением хлеба, мяса и соуса.

Кастомизация

В эпоху изобилия товаров и услуг мы понимаем, что дорогой ноутбук или автомобиль не делает нас особенными

Но нам все еще важно быть индивидуальностями, отличаться от других людей

Промышленный дизайн предлагает решение — кастомизацию. Это возможность адаптировать продукт под предпочтения каждого отдельного покупателя. Например, на свой смартфон вы можете надеть золотой чехол с бриллиантами — и он уже будет немного отличаться от миллионов других смартфонов.

Кастом-сервис на сайте Nike позволяет создавать свой уникальный дизайн кроссовок

(Фото: nike.com)

Как ИИ применяется в разных секторах экономики

• Здравоохранение: анализ медицинских данных, повышение точности диагностики различных заболеваний;
• кибербезопасность: использование алгоритмов глубокого обучения, позволяющих выявлять аномалии в поведении сети;
• сельское хозяйство: управление агроботами, аккуратный сбор урожая;
• транспорт: автоматические системы управления грузовыми железнодорожными составами, исключающие человеческий фактор, беспилотные автомобили;
• e-commerce: «умные» рекомендательные системы для покупателей;
• ретейл: планирование цепочек поставок, наблюдение за поведением потребителей, автоматизация работы складов;
• маркетинг: автоматизация таргетированной рекламы, разработка персональных предложений для потребителя;
• финансы: алгоритмическая торговля, обработка банковских данных, формирование кредитных рейтингов;
• спорт: сбор и анализ действий игроков, виртуальные ассистенты для тренеров и судей.

Как развивается промышленный дизайн в России и в мире

Тренды и направления развития в промышленном дизайне задают США, Великобритания, Германия, Норвегия, Швеция. В этих странах запускается много стартапов в разных сферах. Они генерируют новые идеи, теории, решения, которые затем используют и адаптируют другие страны.

Кремниевая долина в Калифорнии отличается высокой плотностью высокотехнологичных компаний. Здесь находятся штаб-квартиры Apple, Intel, Xerox и не только

(Фото: wolterke / DepositPhotos)

Китай преуспевает в разработке бытовых решений для повседневной жизни — начиная с кухонных мелочей и заканчивая системой банков.

От редакции: На торговой платформе Alibaba (включает в себя сайты Taobao, Aliexpress, Tmall и другие) продается в том числе множество домашних аксессуаров. В 2020 году суммарный доход площадки на китайском и мировом рынках составил около $57 млрд.

В России промышленный дизайн развивается не так быстро, как за рубежом. Здесь принят консервативный подход — местные производства, особенно локальные в небольших городах, не стремятся менять технологии изготовления продуктов.

Зеленая экономика

Красный корень и рыба без костей: как в России защищают местные бренды

Еще одна проблема России — недостаточные инвестиции в эту сферу. Ежегодно вузы выпускают тысячи промышленных дизайнеров. У новых специалистов есть идеи и энтузиазм, но здесь мало возможностей для их реализации. В России государство вкладывает в область индустриального дизайна меньше средств, чем в других странах. В основном средства идут на военные технологии. Молодым специалистам приходится заниматься разработкой ракет и оружия. Поэтому 15–20% выпускников уезжают за границу в поисках интересных проектов.

Некст (сериал, 2020)

Новинка фантастического кино – сериал о противостоянии человечества и кибернетического интеллекта. По сюжету гений компьютерной инженерии Пол Леблан разработал машину, получившую название «Next». То, что у него получилось, оказалось умнее и опаснее, чем Пол мог предположить. В программе произошел сбой, и теперь опасность нависла над всем человечеством. Как управлять умной машиной, если она все знает наперед? Вот эту задачу и предстоит решить герою.

Оригинальное названиеNextЖанрФантастика, драма, криминалАктерыДжон Слэттери, Фернанда Андраде, Майкл Мосли…СтранаСШАРейтингКинопоиск – 6.6, IMDb – 6.7Возрастные ограничения18+

Amazon.com [электронная коммерция]

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

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

Вот ещё несколько проектов Amazon, связанных с искусственным интеллектом:

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

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

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

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

Искусственный интеллект идет в массы

Последнее исследование Gartner о развитии искусственного интеллекта свидетельствует о большом разнообразии применений ИИ на предприятиях. И это логично, учитывая, что по данным опросов, проводимых этой компанией, в 2019 г. доля организаций, внедривших ИИ, выросла по сравнению с прошлым годом с 4% до 14%. И, несмотря на относительную молодость рынка ИИ в целом, аналитики Gartner поместили сразу две технологии в секцию «плато продуктивности» — «распознавание речи» и «ускорители ИИ на основе графических процессоров» (последние подходят для создания систем искусственного интеллекта гораздо лучше, чем процессоры «общего назначения»).

Среди других применений ИИ, которым прочат скорый успех, — средства диалогового ИИ, чему способствует успех виртуальных ассистентов наподобие Amazon Alexa, Google Assistant и т.д. Появляется интерес к новым технологиям, таким как дополненный интеллект (augmented intelligence), «периферийный» ИИ (edge AI), популярность которого растет вместе с популярностью самих периферийных вычислений, автоматизированная разметка данных и «объяснимый» ИИ (система искусственного интеллекта, решения которой люди могут объяснить). А вот автономные транспортные средства, которые, как считаю многие, вот-вот появятся на дорогах, по мнению Gartner, «выедут» на плато продуктивности больше, чем через 10 лет.

Искусственный сверхразум

Искусственный интеллект (ИИ) DeBERTa корпорации Microsoft превзошел возможности человека бенчмарке SuperGLUE – тесте на понимание естественного языка. Как сообщили CNews представители Microsoft, он набрал 90,3 балла, тогда как показатели человека находятся на уровне 89,8 балла. Другими словами, отрыв небольшой, но все же он есть.

DeBERTa (Decoding-enhanced BERT with disentangled attention) – это алгоритм понимания естественного языка (Natural Language Understanding, NLU), созданный Microsoft.

Тест SuperGLUE состоит из восьми задач, связанных с пониманием структуры текста, а также его контекста и причинно-следственных связей в нем. При его прохождении DeBERTa (Decoding-enhanced BERT with disentangled attention), помимо прочего, приходилось давать ответы на вопросы по «прочитанному» им абзацу, а также уточнять, правильно ли использовалось то или иное слово, для которого в языке предусмотрено несколько значений, в конкретном контексте.

ИИ Microsoft продемонстрировал чудеса «мышления»

Например, ИИ прочел фразу «ребенок стал невосприимчивым к болезни» (в оригинале – the child became immune to the disease (англ.)). По ней был задан вопрос «в чем причина этого?» (what’s the cause for this?), и DeBERTa предоставили два варианта ответа на него – «он избежал контакта с болезнью» (he avoided exposure to the disease) и «он получил вакцину от болезни» (he received the vaccine for the disease). Хотя человеку легко выбрать правильный ответ, для модели ИИ это сложно. Чтобы получить правильный ответ, модель должна понимать причинно-следственную связь между предпосылкой и двумя (или несколькими) правдоподобными вариантами ответа.

Пора переосмыслить здравый смысл

Древние философы считали здравый смысл точкой пересечения пяти чувств, позволяющей сформировать мультимодальную символическую модель окружающего мира. В ХХ веке разработчики ИИ представляли себе здравый смысл как базу данных логических представлений — гигантскую энциклопедию, в которой наши представления записаны в форме предложений, связанных перекрестными ссылками.

Однако когда люди упоминают о здравом смысле в повседневной жизни, речь, как правило, идет о его отсутствии — например, когда кто-то поступает нерационально или говорит глупости. Обладание здравым смыслом мы приписываем тем, кто действует разумно и обладает необходимым для выживания набором навыков. Это представление о здравом смысле имеет мало общего с логическим и символическим представлениями, изображающими здравый смысл как массивную базу знаний, и ближе к тому, что мы наблюдаем в распределенном представлении.

Нейронные сети часто генерируют распределенное представление, которое содержит понимание ситуации и образ действий, подходящий для решения определенной задачи. Мультимодальные нейросети позволяют сделать распределенное представление намного более надежным. В случае с CLIP и DALL-E многочисленные связи между логическими и символическими представлениями обеспечивают нейросетям фоновые знания о мире, позволяя определить не только взаимосвязи между словами, но и то, как выглядят описываемые этими словами сцены.

Этот подход более оправдан с точки зрения эволюции, так как позволяет каждому виду сформировать представления, соответствующие строению его тела и его способностям. Значимость чего-либо определяется относительно среды, в которой живет тот или иной вид, а всё, что не значимо, представлять необязательно.

Антитренды промышленного дизайна

В промышленном дизайне есть два вида антитрендов:

• идеи и решения, которые раньше были трендами, но сейчас потеряли актуальность;
• идеи и решения, у которых в теории был потенциал, но они не нашли применения на практике.

К первой категории относятся, например, старые модели автомобилей. В контексте своего времени это был качественный удобный транспорт, но сейчас нет смысла ездить на старом Porsche 1950 года. Его можно поставить в гараж и любоваться им как коллекционным предметом. Но использовать по назначению лучше современные модели автомобилей.

Пример антитренда из второй категории — сверхзвуковые самолеты Ту-144. В 1965 году они опередили свое время, но тогда такие технологии были неактуальны, поэтому производство вскоре закрыли.

Индустрия 4.0

Компания из ЮАР запустит сверхзвуковые пассажирские полеты в 2029 году

Искусственный интеллект в образовании

Искусственный интеллект — это сложное понятие, говорит Юрий Молодых. Пользователям современных гаджетов до сих пор кажется, что эта технология все еще не реализована, хотя смартфоны уже решают задачи на базе искусственного интеллекта.

Константин Воронцов рассказал, что электронные дневники, приложения Word и Excel нельзя считать искусственным интеллектом. Определить, какие приложения и сервисы работают на базе искусственного интеллекта, очень просто: в основе искусственного интеллекта лежит большая выборка данных, на которой алгоритм учится принимать решения. Сейчас искусственным интеллектом можно считать, например, карты Google или «Яндекс», а вот Spelling Check в Word — скорее результат качественного программирования.

Искусственный интеллект в образовании можно использовать как рекомендательную систему, говорят все спикеры. Михаил Бурцев выделил несколько задач, которые может решить применение технологии:

• Рекомендация при построении образовательной траектории. Создатели алгоритма могут построить систему, которая позволит освоить знания максимально быстро и эффективно, давая материалы и задачи ученику в необходимой именно ему последовательности.
• Взаимодействие в процессе решения задач. Искусственный интеллект может научиться давать обратную связь ученику. Например, как в конкурсе ПРО//ЧТЕНИЕ, когда создатели алгоритмов разрабатывают систему, которая может взять на себя роль учителя: определить, что знает, а что не знает ученик, и какой вопрос можно ему задать.

Константин назвал несколько моделей, по принципу которых должен будет работать искусственный интеллект в образовании:

• модель ученика;
• модель учителя;
• модель предметной области.

Программа с ИИ и без ИИ

Программы с ИИ и без отличаются следующими свойствами:

Areas of AI Implementation

Kismet, a robot with rudimentary social skills

• Artificial Creativity
• Artificial life
• Automated reasoning
• Automation
• Behavior-based robotics
• Bio-inspired computing
• Cognitive robotics
• Concept Mining
• Cybernetics
• Data mining
• Developmental robotics
• Epigenetic robotics
• E-mail spam filtering
• Game theory and Strategic planning
• Hybrid intelligent system
• Intelligent agent
• Intelligent control
• Knowledge Representation
• Knowledge Acquisition
• Natural language processing, Translation, and Chatterbots
• Non-linear control
• Pattern recognition
  • Optical character recognition
  • Handwriting recognition
  • Speech recognition
  • Facial recognition
• Semantic web
• Virtual reality and Image processing

История создания искусственного интеллекта

В начале семнадцатого века Рене Декарт представил тела животных как сложные, но приводимые в движение машины, сформулировав таким образом механистическую теорию, известную также как “парадигма часового механизма”. Вильгельм Шикард создал первую механическую, цифровую вычислительную машину в 1623 году, а затем машины Блеза Паскаля (1643) и Готфрида Вильгельма фон Лейбница (1671), которые также изобрели двоичную систему. В XIX веке Чарльз Бэббидж и Ада Лавлейс работали над программируемой механической вычислительные машины.

Бертран Рассел и Альфред Норт Уайтхед опубликовали Principia Mathematica в 1910-1913 годах, которая произвела революцию в формальной логике. В 1931 году Курт Гедель показал, что достаточно мощные последовательные формальные системы содержат истинные теоремы, не доказуемые никаким доказывающим теоремы ИИ, систематически выводящим все возможные теоремы из аксиом. В 1941 году Конрад Цузе построил первый работающий программно-контролируемый компьютер. Уоррен Маккалох и Уолтер Питтс опубликовали логическое исчисление идей, имманентных в нервной деятельности (1943), заложив основы нейронных сетей. Норберт Винер кибернетика или управление и связь в животном и машине, (1948) популяризирует термин “кибернетика.”

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.

Vision Labs [банковское обслуживание]

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

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

Что такое искусственный интеллект

Искусственный интеллект (англ. artificial intelligence) — это способность компьютера обучаться, принимать решения и выполнять действия, свойственные человеческому интеллекту.

Кроме того, ИИ — это наука на стыке математики, биологии, психологии, кибернетики и ещё кучи всего. Она изучает технологии, которые позволяют человеку писать «интеллектуальные» программы и учить компьютеры решать задачи самостоятельно. Главная задача ИИ — понять, как устроен человеческий интеллект, и смоделировать его.

В области искусственного интеллекта есть подразделы. К ним относятся робототехника, наука о компьютерном зрении, обработка естественного языка и машинное обучение.

Похожие записи:

Аванс 50 лучших бизнес-идей по сбору средств и возможности заработка Сдал огэ на «два». что делать? Топ-200 самых продаваемых товаров в россии и в мире в 2021 году Мини-отель: бизнес-план. сколько стоит открытие мини-отеля: расчет затрат и необходимое оборудование Подключаем нативную рекламу к каналу на яндекс дзен: всё проще, чем кажется