Ai проекты что это

Что такое ИИ? Узнайте об искусственном интеллекте

ИИ стал универсальным термином для приложений, которые выполняют сложные задачи, которые когда-то требовали участия человека, например, общение с клиентами в Интернете или игра в шахматы. Этот термин часто используется взаимозаменяемо с его подобластями, которые включают машинное обучение (ML) и глубокое обучение.

науки об искусственном интеллекте и имеют свою специфик Например, машинное обучение фокусируется на создании систем, которые обучаются и развиваются путем обработки и анализа данных. Разница состоит в том, что машинное обучение всегда подразумевает использование ИИ, однако ИИ не всегда подразумевает машинное обучение.

Чтобы использовать возможности ИИ с максимальной выгодой для бизнеса, необходимо нанять специалистов по изучению данных. Наука о данных объединяет статистику, информатику и бизнес-знания для извлечения ценности из различных источников данных.

ИИ и разработчики

Разработчики применяют искусственный интеллект, чтобы эффективнее выполнять задачи, которые в ином случае пришлось бы делать вручную, взаимодействовать с заказчиками, выявлять закономерности и решать проблемы. Для начала работы с ИИ разработчикам потребуются математические знания и умение пользоваться алгоритмами.

Если Вы впервые задействуете искусственный интеллект для создания приложений, рекомендуется начинать с малого. Создав относительно простой проект наподобие крестиков-ноликов, Вы освоите основы искусственного интеллекта. Учеба на практике является отличным способом развития любых навыков, и искусственный интеллект здесь не исключение. Успешно выполнив несколько небольших проектов, Вы поймете, что возможности искусственного интеллекта поистине безграничны.

Как технология ИИ может помочь организациям

ИИ дает возможность воспроизводить и улучшать то, как мы воспринимаем окружающий мир и реагируем на него. Это свойство ИИ лежит в основе инноваций. ИИ основан на различных технологиях машинного обучения, которые распознают шаблоны в данных и формируют прогнозы. Он создает прибавочную стоимость для бизнеса благодаря следующим возможностям

• помогает использовать весь потенциал данных;
• составляет надежные прогнозы и автоматизирует сложные задачи.

ИИ на предприятии

Технологии на основе ИИ помогают повысить эффективность и производительность труда за счет автоматизации процессов и задач, которые раньше выполнялись людьми. ИИ также умеет интерпретировать объемы данных, которые не под силу интерпретировать человеку. Это умение может приносить существенные преимущества для бизнеса. Например, Netflix использует машинное обучение для обеспечения уровня персонализации, что помогло компании увеличить свою клиентскую базу более чем на 25 процентов.

Большинство компаний сделали изучение данных своим приоритетом и вкладывают в него значительные средства. Опрос McKinsey 2021 года по ИИ показал, что количество компаний, сообщивших о внедрении ИИ по крайней мере в одной функции, увеличилось до 56 % по сравнению с 50 % годом ранее. Кроме того, 27% респондентов сообщили, что по крайней мере 5% доходов могут быть связаны с искусственным интеллектом, по сравнению с 22% годом ранее.

ИИ предлагает преимущества для всех аспектов и отраслей бизнеса любого масштаба, как общие, так и специализированные

• использование операционных и демографических данных дает возможность прогнозировать объем прибыли от заказчика на протяжении всего периода взаимодействия (ценность цикла обслуживания заказчика);
• оптимизация ценообразования на основе поведения и предпочтений покупателей;
• распознавание образов для анализа рентгеновских снимков и диагностики рака.

Применение ИИ на предприятии

Согласно последнему отчету Harvard Business Review, компании преимущественно используют ИИ в следующих целях

• выявление и предотвращение нарушений безопасности (44 %);
• устранение технических проблем пользователей (41 %);
• сокращение задач по управлению продукцией (34 %);
• оценка внутреннего соответствия нормативам у одобренных поставщиков (34 %).

Почему технологии ИИ стали так популярны?

Три фактора способствуют повсеместному внедрению ИИ.

• Доступность высокопроизводительных вычислительных ресурсов по невысокой цене. Наличие многочисленных вычислительных ресурсов в облаке сделало их доступными для широкой аудитории. Ранее вычислительные системы для ИИ были локальными и обходились чрезмерно дорого.
• Доступность больших объемов данных для обучения. Чтобы научить ИИ делать точные прогнозы, он должен обработать большие объемы данных. Простота маркировки данных и доступное хранение и обработка структурированных и неструктурированных данных позволяют создавать больше алгоритмов и обучать их.
• Конкурентные преимущества ИИ. Все больше компаний узнают о конкурентных преимуществах ИИ для бизнеса и делают внедрение этой технологии своим приоритетом. К примеру, специализированные рекомендации ИИ помогают быстрее принимать более взвешенные решения. Также ИИ предлагает множество средств и возможностей для сокращения затрат и снижения рисков, ускорения вывода продуктов на рынок и т. д.

Обучение и развитие моделей ИИ

Существует несколько этапов разработки и развертывания моделей машинного обучения, включая обучение и вывод. Обучение и вывод ИИ относится к процессу экспериментирования с моделями машинного обучения для решения проблемы.

Например, инженер по машинному обучению может экспериментировать с различными моделями-кандидатами для решения задачи компьютерного зрения, такой как обнаружение переломов костей на рентгеновских изображениях.

Чтобы повысить точность этих моделей, инженер будет передавать данные в модели и настраивать параметры до тех пор, пока они не достигнут заданного порога. Эти потребности в обучении, измеряемые сложностью модели, растут в геометрической прогрессии с каждым годом.

Инфраструктурные технологии, имеющие ключевое значение для масштабного обучения ИИ, включают кластерные сети, такие как RDMA и InfiniBand, вычислительные ресурсы графического процессора на «голом железе» и высокопроизводительное хранилище.

Преимущества и сложности внедрения ИИ

Ценность ИИ для бизнеса подтверждает множество примеров успеха. Добавление технологий машинного обучения и когнитивных операций в традиционные бизнес-процессы и приложения обеспечивает повышение удобства и продуктивности.

Тем не менее внедрение ИИ связано с определенными трудностями. Лишь немногие компании задействуют полный потенциал ИИ, и тому есть несколько причин. Например, если они не используют облачные вычисления, проекты машинного обучения часто требуют больших вычислительных ресурсов. Они также сложны в создании и требуют опыта, который пользуется большим спросом, но его не хватает. Знание того, когда и где включать эти проекты, а также когда обращаться к третьей стороне, поможет свести к минимуму эти трудности.

ИИ: истории успеха

ИИ является движущей силой некоторых значительных историй успеха.

• Согласно отчету Harvard Business Review, издательство Associated Press стало выпускать в 12 раз больше статей, обучив ИИ писать короткие новостные заметки. Это дало возможность журналистам сосредоточиться на работе над более крупными материалами.
• Deep Patient, средство диагностики на основе ИИ, разработанное специалистами медицинской школы Икана при госпитале Маунт-Синай, помогает выявлять пациентов с высоким риском заболевания еще до постановки диагноза. По сообщению insideBIGDATA, этот инструмент может заблаговременно диагностировать почти 80 болезней, анализируя медицинские данные пациентов.

Готовые решения упрощают внедрение ИИ на предприятии

Появление решений и средств на основе ИИ означает, что все больше компаний могут воспользоваться преимуществами этой технологии для экономии средств и времени. Готовые решения, средства и ПО на основе ИИ включают в себя встроенные средства ИИ или помогают автоматизировать процесс принятия решений на основе алгоритмов.

Готовый к использованию ИИ включает самовосстанавливающиеся автономные базы данных и готовые модели для распознавания изображений и анализа текста в различных наборах данных.

Начало работы с ИИ

Использование чат-ботов для общения с покупателями. Чат-боты используют лингвистическую обработку, чтобы анализировать вопросы покупателей и предоставлять ответы и информацию. Чат-боты умеют обучаться и со временем начинают приносить все большие преимущества.

Мониторинг центра обработки данных. ИТ-операции могут упростить мониторинг с помощью облачной платформы, которая объединяет все данные и автоматически отслеживает пороговые значения и аномалии.

Выполнение бизнес-анализа без помощи эксперта. Аналитические средства с визуальным пользовательским интерфейсом упрощают выполнение запросов к системе и обеспечивают получение наглядных результатов.

Как создать правильную культуру

Чтобы максимально эффективно использовать возможности ИИ и преодолеть препятствия на пути к успешному внедрению новых технологий, необходимо создать командную культуру, которая обеспечит поддержку экосистемы ИИ. В такой среде

• бизнес-аналитики и специалисты по изучению данных совместно определяют задачи и цели;
• инженеры по обработке данных обеспечивают управление данными и платформой для выполнения анализа;
• специалисты по изучению данных подготавливают, изучают, визуализируют и моделируют данные с помощью специализированной платформы;
• архитекторы ИТ-систем обеспечивают управление инфраструктурой для изучения данных как локально, так и в облаке;
• разработчики приложений развертывают модели в приложениях для создания продуктов на основе данных.

От искусственного интеллекта к интеллекту адаптирующемуся

ИИ все шире используется в производственных операциях, что привело к появлению нового термина — адаптивный интеллект. Адаптивные интеллектуальные приложения помогают принимать более эффективные бизнес-решения за счет использования внутренних и оперативных внешних данных в реальном времени и высокомасштабируемой инфраструктуры.

Такие приложения дают возможность «работать с умом» во всех смыслах этого выражения и предлагать заказчикам более качественные продукты, рекомендации и услуги — и, в конечном итоге, повышать прибыль.

Стратегическая необходимость и конкурентные преимущества ИИ

ИИ является стратегической необходимостью для любой компании, которая хочет повысить производительность, открыть новые возможности для получения прибыли и укрепить лояльность заказчиков. Эта технология уже помогла многим компаниям добиться конкурентного преимущества. Благодаря ИИ можно делать больше за меньшие сроки, обеспечивать эффективное персонализированное обслуживание и прогнозировать результаты, а значит — получать большую прибыль.

Тем не менее ИИ остается достаточно новой и сложной технологией. Чтобы полностью раскрыть ее потенциал, чтобы создавать и применять решения на основе ИИ, необходим высокий уровень квалификации. Для достижения успеха недостаточно просто нанять специалистов по изучению данных. Необходимо использовать правильные инструменты, процессы и стратегии управления.

Практические рекомендации для получения преимуществ максимума из ИИ

Harvard Business Review дает следующие рекомендации по началу работ с ИИ:

• применяйте ИИ в сферах, которые оказывают немедленное и наиболее значительное влияние на прибыль и расходы;
• используйте ИИ, чтобы увеличить производительность вместо того, чтобы сокращать или увеличивать штат;
• начните внедрение со вспомогательных подразделений (лучше всего с ИТ и бухгалтерии).

Помощь в освоении ИИ

ИИ становится неотъемлемой частью бизнеса. Рано или поздно все компании вынуждены будут использовать технологии ИИ, чтобы создать собственную экосистему и сохранить конкурентоспособность. Те, кто пренебрегает прогрессом, в следующие 10 лет рискуют остаться за бортом.

Возможно, Ваша компания является исключением из правил, однако большинство предприятий не имеют собственных специалистов по изучению данных и необходимых ресурсов для создания экосистемы и разработки приложений, которые помогут поставить возможности ИИ себе на службу.

Для успешной трансформации ИИ, которая включает в себя разработку стратегии и доступ к инструментам, найдите партнера с отраслевым опытом и обширным портфолио ИИ.

Build, test, and deploy applications on Oracle Cloud for free.

Учебная библиотека ИИ

• Что такое Data Science?
  Компании активно сочетают методы статистики с техническими концепциями, например с машинным обучением и искусственным интеллектом, чтобы извлекать ценные сведения из больших данных, развивать инновации и изменять подход к принятию решений.
• Что такое машинное обучение?
  Машинное обучение — один из подразделов науки, посвященной разработке и изучению ИИ. Он фокусируется на создании систем автоматизации, которые обучаются посредством обработки данных. Такие системы используются для ускорения принятия решений и сокращения сроков окупаемости.

ИИ: истории успеха

ИИ сыграл немаловажную роль в этих историях успеха.

• Согласно отчету Harvard Business Review, издательство Associated Press стало выпускать в 12 раз больше статей, обучив ИИ писать короткие новостные заметки. Это дало возможность журналистам сосредоточиться на работе над более крупными материалами.
• Deep Patient, средство диагностики на основе ИИ, разработанное специалистами медицинской школы Икана при госпитале Маунт-Синай, помогает выявлять пациентов с высоким риском заболевания еще до постановки диагноза. По сообщению insideBIGDATA, этот инструмент может заблаговременно диагностировать почти 80 болезней, анализируя медицинские данные пациентов.

Готовые решения упрощают внедрение ИИ на предприятии

Появление решений и средств на основе ИИ означает, что все больше компаний могут воспользоваться преимуществами этой технологии для экономии средств и времени. Готовые решения, средства и ПО на основе ИИ включают в себя встроенные средства ИИ или помогают автоматизировать процесс принятия решений на основе алгоритмов.

Это могут быть как автономные базы данных, которые используют машинное обучение для самостоятельного восстановления, так и готовые модели, которые можно применять для решения таких задач, как распознавание образов и анализ текста. Все это помогает компаниям ускорять окупаемость, повышать производительность, сокращать расходы и улучшать отношения с заказчиками.

Начало работы с ИИ

Использование чат-ботов для общения с покупателями. Чат-боты используют лингвистическую обработку, чтобы анализировать вопросы покупателей и предоставлять ответы и информацию. Чат-боты умеют обучаться и со временем начинают приносить все большие преимущества.

Мониторинг центра обработки данных. Централизация данных о сети, приложениях, производительности баз данных, качестве обслуживания и пр. с помощью единой облачной платформы, которая автоматически отслеживает пороговые значения и выявляет отклонения, помогает ИТ-специалистам экономить время и усилия.

Выполнение бизнес-анализа без помощи эксперта. Аналитические средства с визуальным пользовательским интерфейсом упрощают выполнение запросов к системе и обеспечивают получение наглядных результатов.

Препятствия на пути к раскрытию полного потенциала ИИ

Несмотря на многочисленные возможности ИИ и машинного обучения, только немногим компаниям удается реализовать их полный потенциал. Почему? Как ни странно, основным препятствием являются. люди. Неэффективные процессы могут помешать компании реализовать полный потенциал ИИ.

Например, специалисты по изучению данных могут столкнуться с проблемами при получении ресурсов и данных, необходимых для создания моделей машинного обучения. Или проблемы могут возникать при взаимодействии с коллегами. Кроме того, специалистам по изучению данных приходится иметь дело с многочисленными инструментами на основе открытого кода, и разработчики приложений иногда вынуждены полностью переписывать код моделей обучения, чтобы встроить их в приложения.

Список средств на основе ИИ постоянно расширяется, что вынуждает ИТ-специалистов выделять больше времени на поддержку отдела изучения данных путем обновления рабочей среды. Кроме того, существующие стандарты ограничивают возможности специалистов по изучению данных.

Кроме того, руководители не всегда могут оценить отдачу от вложений в ИИ в полной мере. Как следствие, они не обеспечивают достаточный уровень поддержки и финансирования для создания эффективной интегрированной экосистемы, которая является залогом успешного использования ИИ.

Как создать правильную культуру

Чтобы максимально эффективно использовать возможности ИИ и преодолеть препятствия на пути к успешному внедрению новых технологий, необходимо создать командную культуру, которая обеспечит поддержку экосистемы ИИ. В такой среде:

• бизнес-аналитики и специалисты по изучению данных совместно определяют задачи и цели;
• инженеры по обработке данных обеспечивают управление данными и платформой для выполнения анализа;
• специалисты по изучению данных подготавливают, изучают, визуализируют и моделируют данные с помощью специализированной платформы;
• архитекторы ИТ-систем обеспечивают управление инфраструктурой для изучения данных как локально, так и в облаке;
• разработчики приложений развертывают модели в приложениях для создания продуктов на основе данных.

От искусственного интеллекта к интеллекту адаптивному

ИИ все шире используется в производственных операциях, что привело к появлению нового термина — адаптивный интеллект. Адаптивные интеллектуальные приложения помогают принимать более эффективные бизнес-решения за счет использования внутренних и оперативных внешних данных в реальном времени и высокомасштабируемой инфраструктуры.

Такие приложения дают возможность «работать с умом» во всех смыслах этого выражения и предлагать заказчикам более качественные продукты, рекомендации и услуги — и, в конечном итоге, повышать прибыль.

Стратегическая необходимость и конкурентные преимущества ИИ

ИИ является стратегической необходимостью для любой компании, которая хочет повысить производительность, открыть новые возможности для получения прибыли и укрепить лояльность заказчиков. Эта технология уже помогла многим компаниям добиться конкурентного преимущества. Благодаря ИИ можно делать больше за меньшие сроки, обеспечивать эффективное персонализированное обслуживание и прогнозировать результаты, а значит — получать большую прибыль.

Тем не менее ИИ остается достаточно новой и сложной технологией. Чтобы полностью раскрыть ее потенциал, чтобы создавать и применять решения на основе ИИ, необходим высокий уровень квалификации. Для достижения успеха недостаточно просто нанять специалистов по изучению данных. Необходимо использовать правильные инструменты, процессы и стратегии управления.

Лучшие практики, позволяющие получить максимальную отдачу от ИИ

Harvard Business Review дает следующие рекомендации по началу работ с ИИ:

• применяйте ИИ в сферах, которые оказывают немедленное и наиболее значительное влияние на прибыль и расходы;
• используйте ИИ, чтобы увеличить производительность вместо того, чтобы сокращать или увеличивать штат;
• начните внедрение со вспомогательных подразделений (лучше всего с ИТ и бухгалтерии).

Получение помощи на пути освоения ИИ

ИИ становится неотъемлемой частью бизнеса. Рано или поздно все компании вынуждены будут использовать технологии ИИ, чтобы создать собственную экосистему и сохранить конкурентоспособность. Те, кто пренебрегает прогрессом, в следующие 10 лет рискуют остаться за бортом.

Возможно, Ваша компания является исключением из правил, однако большинство предприятий не имеют собственных специалистов по изучению данных и необходимых ресурсов для создания экосистемы и разработки приложений, которые помогут поставить возможности ИИ себе на службу.

Если Вам необходима помощь в разработке оптимальной стратегии и для получения доступа к инструментам успешного внедрения ИИ, обратитесь за помощью к проверенному партнеру, который располагает большим опытом и широким набором подходящих решений.

Создавайте, тестируйте и разворачивайте приложения в Oracle Cloud бесплатно.

Учебная библиотека ИИ

• Что такое Data Science?
  Компании активно сочетают методы статистики с техническими концепциями, например с машинным обучением и искусственным интеллектом, чтобы извлекать ценные сведения из больших данных, развивать инновации и изменять подход к принятию решений.
• Что такое машинное обучение?
  Машинное обучение — один из подразделов науки, посвященной разработке и изучению ИИ. Он фокусируется на создании систем автоматизации, которые обучаются посредством обработки данных. Такие системы используются для ускорения принятия решений и сокращения сроков окупаемости.
• Новости и мнения об ИИ
  Машинное обучение, искусственный интеллект и наука о данных меняют подход к решению сложных бизнес-проблем и направление развития соответствующих отраслей. Ознакомьтесь с новейшими статьями, чтобы узнать, как представители отрасли используют эти технологии.

Модель искусственного интеллекта — что это такое?

Расскажем подробнее про сердце современных решений в области анализа данных.

Простым языком о том, что такое модель ИИ

Модель ИИ (искусственного интеллекта) — это программа, обученная на наборе данных (называемом обучающим набором) для распознавания определенных типов шаблонов. В моделях ИИ используются различные типы алгоритмов для анализа и изучения этих данных с главной целью решения бизнес-задач. Существует множество различных областей, в которых используются модели ИИ разного уровня сложности и назначения, включая компьютерное зрение, робототехнику и обработку естественного языка.

Как упоминалось выше, алгоритм машинного обучения — это процедура, которая учится на данных для распознавания образов и создает модель машинного обучения. Ниже приведен пример нескольких простых алгоритмов машинного обучения:

К — ближайших соседей: Алгоритм k -ближайших соседей используется для классификации точек данных на основе классификации их k ближайших соседей (где k — некоторое целое число). Например, если у нас k = 5, то для каждой новой точки данных мы дадим ей ту же классификацию, что и большинству (или множеству) ее ближайших соседей в наборе данных.

Линейная регрессия: Линейная регрессия пытается определить взаимосвязь между несколькими переменными путем подгонки линейного уравнения к набору данных. Затем выходные данные модели линейной регрессии можно использовать для оценки значения отсутствующих точек в наборе данных.

k -means: Алгоритм k — means используется для разделения набора данных на k различных кластеров (где k — некоторое целое число). Мы начинаем со случайного выбора k точек (называемых центроидами) в пространстве и связываем каждую точку с ближайшим центроидом. Затем мы вычисляем среднее значение всех точек, которые были присвоены одному и тому же центроиду. Затем это среднее значение становится новым центроидом кластера. Повторяем алгоритм до тех пор, пока он не сойдется, т.е. положение центроидов не изменится.

Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения в своей основе являются математическими объектами, но их также можно описать с помощью псевдокода , т. е. неформального языка высокого уровня, который чем-то напоминает компьютерный код. На практике, конечно, модели ИИ могут быть реализованы с помощью любого из ряда современных языков программирования. Сегодня различные библиотеки с открытым исходным кодом (такие как scikit-learn, TensorFlow и Pytorch) делают алгоритмы ИИ доступными через свой стандартный интерфейс прикладного программирования (API).

Наконец, модель ИИ — это результат работы алгоритма на ваших обучающих данных. Он представляет собой правила, числа и любые другие специфичные для алгоритма структуры данных, необходимые для прогнозирования невидимых тестовых данных.

Алгоритм дерева решений, например, создает модель, состоящую из дерева утверждений «если-то», каждое из которых основано на определенных значениях. Между тем, алгоритмы глубоких нейронных сетей создают модель, состоящую из структуры графа, которая содержит множество различных векторов или весов с определенными значениями.

AI (искусственный интеллект): что это такое

AI (искусственный интеллект): что это такое

Ежедневно мы видим упоминания об искусственном интеллекте и его весомой роли в развитии человечества. AI проникает во все сферы жизни и сейчас представляет собой интересное, но неоднозначное изобретение.

Готовое решение голосового бота Voicebox

Подключите голосового помощника для вашего бизнеса

Что представляет собой искусственный интеллект

AI (искусственный интеллект) — это система, имитирующая поведение и мышление человека, созданная для выполнения различных задач за счёт обработки собираемой информации. Точное определение искусственного интеллекта до сих пор не сформулировано, понятие можно трактовать по-разному.

История возникновения АИ

Первые шаги в данной области были предприняты летом 1956 года в Дартмуте. Тогда учёные разработали концепцию первой искусственной нейросети — перцептрона. На её основе в 1960 году Фрэнком Розенблаттом был создан нейрокомпьютер Mark I. Машина применялась для распознавания букв латинского алфавита. Несовершенство имеющихся технологий привело к длительному застою в данной области, только в середине 2000-х годов учёные определили верное направление в развитии искусственных нейросетей.

Принципы искусственного интеллекта

• Большой объём данных. Искусственному интеллекту для обучения, обработки и принятия решений нужна большая база данных. ИИ-ассистенты, такие как Siri и Алиса, обучаются, анализируя информацию в интернете. Программы для распознавания текста анализируют тысячи образцов.
• Вычислительные мощности. Для эффективного обучения нейросети нужно серверное оборудование. Речь в первую очередь о специальных процессорах, видеокартах и других компонентах, созданных для этих целей.
• Наличие алгоритмов и моделей. Чтобы улучшить работу нейросетей, разработчики создают специальные алгоритмы для корректировки и совершенствования процесса обучения.
• Адаптация к условиям и требованиям. Искусственный интеллект дорабатывается и адаптируется в соответствии с условиями эксплуатации, которые зависят от сферы применения. В качестве примера можно привести системы автономного управления автомобилями. Машины должны естественно вести себя в условиях дорожного движения, следовать правилам, распознавать разметку и знаки.
• Доступная коммуникация. Программный код — это набор цифр и команд, непонятный обычному пользователю. Разработчики приводят их к доступному для массового потребителя виду. Это делается с помощью пользовательских интерфейсов и естественного языка.
• Интерпретация результатов. Ещё одно требование – способность объяснить результаты. К примеру, в банковских системах ИИ должен уметь объяснять клиентам и сотрудникам банков причины отказа в получении услуги.
• Безопасность данных. Информация бесценна, любой бот или база данных должны быть защищены от стороннего проникновения или воздействия.
• Этические принципы. Алгоритмы должны работать таким образом, чтобы не допустить дискриминации по полу, возрасту, расовой принадлежности и другим признакам. Это касается в том числе задач по отбору персонала и генерации контента.
• Интеграция. Искусственный интеллект должен иметь универсальный, легко интегрируемый код.

Технологии обучения

Обучение искусственного интеллекта – долгий, сложный процесс. Для этого используются два основных метода:

• Машинное обучение. Делится на три вида: контролируемое основывается на обучении на наборах с размеченными данными и очевидными закономерностями. Неконтролируемое, наоборот, использует неразмеченные данные без закономерностей. Обучение с подкреплением является последовательным процессом с использованием обоих типов данных. Машинное обучение не требует большого объема данных, а сам процесс делится на небольшие этапы. Выходные или итоговые данные представляются в виде чисел.
• Глубокое обучение. В основе процесса — анализ данных предыдущего этапа обучения. Каждый завершённый цикл используется в качестве учителя. Процесс отличается от машинного обучения тем, что часть процессов скрыта и не имеет какой-либо явной логики. Пользователь может получить результат в любом формате: числовом, аудио, текстовом.

Есть и вспомогательные обучающие технологии:

• NLP. Перспективное направление, в котором компьютеры обучаются интерпретировать, понимать человеческий язык.
• Компьютерное зрение. Широко применяется в системах видеонаблюдения и распознавания лиц. При интеграции с базами данных правоохранительных органов технология позволяет вычислять правонарушителей, содействовать в поимке преступников на основе фотороботов.
• Робототехника. Роботы обучаются при помощи алгоритмов, выполняют конкретные задачи, имитируют действия человека. Так, наработки в области робототехники с использованием ИИ помогают развивать протезирование.

Преимущества искусственного интеллекта

Среди преимуществ использования ИИ следующие:

• Круглосуточная доступность. Его можно использовать без перерывов, он не подвержен человеческим слабостям, на него не действуют отвлекающие факторы.
• Снижение рисков. ИИ – отличная замена человеку при монотонных операциях, стихийных бедствиях, в других условиях, требующих высокой концентрации.
• Исключение человеческого фактора. Использование алгоритмов исключает факт человеческой ошибки, позволяет находить неочевидные решения. Исключение — ошибки в коде, они могут привести к некорректным вычислениям.
• Мгновенное принятие решений. Машины быстро принимают решения на основе имеющихся алгоритмов.

Где используется искусственный интеллект

Технологии искусственного интеллекта используются повсеместно — приведем несколько примеров:

• Интернет. Поисковики, голосовые помощники, алгоритмы поиска музыки и видео – всё это работает при помощи ИИ. Когда пользователь ищет или просматривает видео, площадки стараются подобрать видеоролики с тем содержанием, которое его заинтересует.
• Военный сектор. Системы искусственного интеллекта помогают отслеживать военные цели, анализировать боевую подготовку — свою и противника, создавать высокоточное оружие.
• Медицина и финансы. Алгоритмы анализируют степень финансовых или медицинских рисков. На основе полученных данных специалисты ставят диагноз или формируют финансовую стратегию.
• Транспорт и логистика. С помощью ИИ можно создавать автономные автомобили, не требующие участия человека. С помощью инструментов анализа искусственный интеллект может подсказать, как правильно наладить логистические цепочки торговых сетей.
• Культура и спорт. С помощью генерации картинок художники и геймдизайнеры ищут вдохновение для своих проектов. Нейросети позволяют воссоздать голос любого человека или даже сгенерировать фильм. В спорте ИИ помогает анализировать спортивные события и прогнозировать их исход.

Что ждёт ИИ

Эксперты считают, что искусственный интеллект ждёт бурное развитие. Вот некоторые прогнозы специалистов консалтинговой компании McKinsey:

• Наиболее сильное развитие разработки на основе ИИ получит IT-сектор. Его доля в объёмах рынка фармацевтики, образования и банковского дела может вырасти от 2 до 5%. ИИ сможет давать комплексную оценку необходимости разработки программных продуктов и учитывать пожелания клиентов в процессе создания ПО.
• ИИ автоматизирует работу на высокооплачиваемых должностях, например в сфере программирования, планировании и других смежных с ними.

Более точно определить будущее ИИ сложно из-за большого потенциала развития и создаваемых им проблем.

Этические аспекты ИИ

Внедрение ИИ вызывает бурные споры у мировой общественности. Один из аспектов –работодатели стремятся заменить ручной труд автоматическим, чтобы сократить расходы. Люди сталкиваются с массовыми сокращениями. Кроме того, искусственный интеллект стал использоваться для замены биометрических данных человека. Например, студия может записать голос человека и потом сгенерировать его при помощи ИИ — и озвучить таким образом любой текст.

Некоторые государства рассматривают законодательные ограничения в области искусственного интеллекта для контроля над рынком труда.

Искусственный интеллект в голосовых технологиях

Как было упомянуто выше, ИИ можно использовать для создания звукового контента и его анализа. В качестве примера можно привести голосовой бот МТТ VoiceBox. Это полноценное решение для бизнеса. Владелец может создавать собственные сценарии для анализа эффективности работы компании, синтезировать речь для голосовых помощников по заранее заданным скриптам.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) или Artificial intelligence (AI) — это обобщенное понятие, которое объединяет множество технологий, таких как машинное обучение, глубокое обучение, компьютерное зрение, обработка естественного языка (NLP), машинное мышление и т.д.

Мировой рынок AI

Tractica: Мировой рынок Artificial intelligence 2016-2025

По прогнозам аналитиков Tractica, доход от прямого и косвенного применения программного обеспечения AI вырастет с 1,4 млрд. долларов США в 2016 году до 59,8 млрд. долларов США к 2025 году.

«Искусственный интеллект имеет приложения и применения практически во всех отраслях промышленности и считается следующим большим технологическим сдвигом, похожим на прошлые сдвиги, такие как индустриальная революция, компьютерный век и революция смартфонов», — говорит Адитья Каул, директор по исследованиям Tractica.

Технологии искусственного интеллекта развертываются все для большего количества вариантов использования на потребительских, корпоративных и правительственных рынках по всему миру. Однако крупнейшие рыночные возможности для ИИ в течение следующего десятилетия, по мнению аналитиков, будут в сфере рекламы, финансов, здравоохранения, потребителей и в аэрокосмической отрасли — все они активно используют возможности расширенной аналитики данных, видео и языковых особенностей для совершенствования бизнес-процессов и создание новых бизнес-моделей. Другие ключевые отрасли для внедрения AI будут включать в себя автомобильную отрасль, инвестиции, средства массовой информации, развлечения и безопасность.

Grand View Research: Прямые и косвенные доходы на рынке ИИ до 2025 года

Ожидается, что глобальный рынок искусственного интеллекта от его прямых источников дохода достигнет 20, 87 млрд. долларов США к 2025 году, демонстрируя среднегодовые темпы роста 57,2% в период с 2017 года по 2025 год. При этом косвенный доход от использования патентов составит к 2025 году около 58,98 млрд. долларов США, согласно новому отчету Grand View Research, Inc.

Достижения в области распознавания образов и голоса стимулируют рост рынка искусственного интеллекта, поскольку улучшенная технология распознавания изображений имеет решающее значение для предоставления улучшенных беспилотных летательных аппаратов, автомобилей с автоматическим управлением и робототехники.

Двумя основными факторами, способствующими росту рынка, являются новые технологии ИИ и рост больших данных. Растущее значение искусственного интеллекта позволяет новым игрокам выйти на рынок, предлагая решения для конкретных приложений. Кроме того, компании также участвуют в консолидации отрасли в стремлении получить конкурентные преимущества.

По прогнозам аналитиков североамериканский регион будет доминировать в отрасли благодаря наличию высокого государственного финансирования, наличию ведущих игроков и сильной технической базе. А Азиатско-Тихоокеанский региональный рынок станет самым быстрорастущим благодаря быстрым улучшениям в области хранения данных, высокой вычислительной мощности и параллельной обработке, что способствовало быстрому внедрению технологий искусственного интеллекта в отраслях конечного потребления, таких как автомобильная промышленность и здравоохранение.

AI может снизить нагрузку на персонал медицинских клиник. Например, контрольно-измерительные приборы с поддержкой голоса с помощью голоса с голосовым управлением могут улучшить доступ к ситуации и помочь пациентам в отделении неотложной помощи, когда требуется немедленное лечение. Ожидается, что ИИ разрешит около 20% неудовлетворенных потребностей в здравоохранении.

MarketsandMarkets: Развитие рынка AI 2016-2022

Рынок искусственного интеллекта (AI) будет оцениваться в 16,06 млрд. долларов США к 2022 году при среднегодовых темпах роста 62,9% в период между 2016 и 2022 годами – предполагают аналитики MarketsandMarkets.

Что касается географической сегментации – по итогам 2015 года на рынке лидирует Северная Америка, а наибольшие темпы роста прогнозируются для Азиатско-Тихоокеанского региона.

Технологии. Аналитика на основе искусственного интеллекта

В последнее время, благодаря достижениям в области вычислительных мощностей и электроники, а также усилиям разработчиков алгоритмов – искусственный интеллект для безопасности уже не просто модное слово, а реальность во многих проектах, таких как «умные города».

«Интеграция технологий ИИ и безопасности стала основной тенденцией. В сочетании с другими технологическими разработками, такими как подключение к IoT и облачное хранилище, а также AI значительно изменят экосистему безопасности в ближайшие несколько лет« – говорит Фу Ликан, председатель Dahua Technology.

Крупнейшие игроки рынка безопасности и видеонаблюдения высоко оценивают бизнес-потенциал использования искусственного интеллекта.

«Внедрение технологий ИИ сейчас находится на самом пике роста стадии во многих секторах. Они расширяют спектр приложений для видеонаблюдения. Когда AI сочетается с большим анализом данных, может быть создано множество бизнес-значений. Многие из наших пользователей проявляют большой интерес к искусственному интеллекту«, — говорит Кин Яо, вице-президент международного бизнес-центра Hikvision Digital Technology.

Не смотря на то, что в отрасли Artificial intelligence в основном ассоциируют с видеонаблюдением – это далеко не единственная возможность использования ИИ.

«Машинное или глубокое обучение в основном используются для видеоаналитики, но я ожидаю, что эта технология станет важным компонентом во многих различных приложениях и продуктах в будущем. Со временем это станет обычным инструментом для инженеров-программистов и будет использоваться во многих различных средах и устройствах«, — говорит Йохан Паулссон, технический директор Axis Communications.

Анализ видео на основе AI

Системы видеонаблюдения с глубокими возможностями обучения способны предоставлять более точные и значимые данные, анализ и услуги для различных вертикалей, таких как розничная торговля, мониторинг и управление трафиком и т. д.

Аналитика, основанная на глубоком обучении, была ключевой тенденцией 2017 года, которая вызвала большой интерес и получила маркетинговое продвижение.

«Мы видели, как AI ведет наступление в сфере безопасности. В прошлом индустрия стремилась производить высококачественное видео — от высокого разрешения до 4K, 8K и даже 12K. Теперь основное внимание уделяется предоставлению пользователям возможности быстро получать конкретные видеоданные с аналитическими отчетами«, — говорит Фу Ликан, председатель Dahua Technology.

Все чаще производители выпускают смарт-сетевые камеры и рекордеры со встроенными возможностями глубокого обучения.

«Мы видим, что гораздо больший спектр поставщиков занимается глубоким обучением для видеонаблюдения. С ростом конкуренции мы ожидаем, что цены будут снижаться быстрее, а это означает, что технология может начать мигрировать от высококачественных камер и рекордеров до более дешевого оборудования», — говорит сказал Джош Вудхаус, старший аналитик IHS Markit по видеосервису.

При этом в видеоананлитике, по-прежнему, сохраняется множество направлений для дальнейшего развития.

«Следующим шагом в видеоаналитике является погружение глубже, чтобы получить очень конкретную информацию о видеоконтенте, включая анализ поведения человека посредством использования нейронной сети. Видео будет использоваться не только для отслеживания обычного движения автомобилей и людей или обнаружения произошедших событий, оставшихся позади, но также, все чаще, — чтобы привлечь внимание сотрудников службы безопасности к ситуациям, позволяющим действовать на опережение», — говорит Джамми Десуса, старший менеджер по продукции в Johnson Controls.

Искусственный интеллект для управления транспортными потоками

Дорожные происшествия являются неудачным результатом улучшения дорог и увеличения числа транспортных средств. Хотя необходимо предпринять шаги, чтобы избежать их, важно также иметь систему быстрого реагирования после аварии.

«Первоначально распознавание номерного знака используется для правоохранительных органов. Когда структурированные данные о транспортных средствах объединены с данными видео мониторинга движения полиции, мы можем предсказать, как системы на базе AI могут управлять муниципальными службами города и далее реализовывать городские инновации», — говорит Фу Ликан, председатель Dahua Technology.

Уже сегодня многие решения по анализу транспортных потоков позволяют отслеживать следующие события:

• остановку транспортного средства (ТС);
• движение против потока;
• движение по обочине;
• большое скопление ТС;
• попытки взлома ТС.

В некоторых случаях система уведомляет оператора о наступлении тревожного события, в некоторых (например, автоматизированные парковки) может принимать решение самостоятельно.

Artificial intelligence в облачных сервисах

Развитие облачных сервисов с одной стороны позволяет формировать объемные базы данных, дающие возможность обучения нейросетей для сходных задач аналитики.

С другой стороны использование искусственного интеллекта как услуги избавляет заказчика от необходимости построения сверхмощных систем – для этого можно пользоваться мощностями поставщика услуги.

Таким образом, все более очевидную экономическую выгоду приобретает бизнес-модель, при которой клиент осуществляет ежемесячную оплату за пользование теми или иными функциями.

Преимущества, которые получает заказчик, в первую очередь связаны с техническими аспектами: облачные технологии обеспечивают более высокую эксплуатационную готовность, простоту восстановления данных после аварий, отличный уровень информационной безопасности, понятность пользовательского интерфейса, поддержку открытых API для упрощенной интеграции, а также возможность работы с распределенными объектами. Тем не менее часто забывают и недооценивают тот факт, что облачные системы позволяют обеспечить непрерывную работу программного обеспечения. Поставщик облачных услуг самостоятельно обновляет ПО, освобождая заказчика и системного интегратора от необходимости выполнять эти операции. В результате в распоряжении заказчика всегда имеется самое современное и безопасное программное обеспечение, обладающее широчайшими функциональными возможностями.
Фрагмент статьи: «Как получать RMR (регулярный месячный доход) за счет облачных услуг?»

Варианты использования ИИ в секторе безопасности

Во многом, использование искусственного интеллекта позволяет повысить эффективность комплексных систем безопасности и обеспечить дополнительные возможности для их владельцев.

Например, панорамные камеры с расширенным анализом поведения применяются в футбольном клубе, чтобы четко анализировать тактику игры, используемую спортивными игроками и их противниками.

AI-аналитика данных в рамках проектов «Безопасный город» и «Умный город» помогает транспортным ведомствам, полиции, службам экстренной помощи и другим учреждениям иметь полное представление о том, что происходит в городе. Это дает возможность сократить время отклика, оптимизировать распределение ресурсов и, конечно же, спасти жизни, сократить трафик и сэкономить деньги.

С развитием Интернета вещей аналитика становится необходимым инструментом при интеграции с промышленными комплексами, где использование также позволяет упростить процесс обработки информации, собираемой с большого количества датчиков и систем.