Где есть искусственный интеллект

Где есть искусственный интеллект

Рейтинг составлен нейросетью, обученной на данных из открытых источников. Основой для формирования датасетов стали новости в СМИ и Телеграм-каналах за 2022 год.

Всего мы проанализировали 537 тыс. новостей из СМИ и 598 тыс. новостей из Телеграма. После удаления идентичных и сильно похожих осталось почти 500 тыс. новостей, из которых с помощью алгоритмов извлекли важную для каждой номинации информацию.

Константин Романов
директор по искусственному интеллекту и цифровым продуктам билайна

билайн ежедневно создает и развивает решения на основе больших данных и искусственного интеллекта. Мы регулярно смотрим на кейсы в области развития технологий, науки, образования, промышленности, чтобы создавать клиентоцентричные решения, важные в масштабах страны и общества.

Мы в команде Big Data & AI подумали, что было бы интересно создать систему, которая найдет в СМИ неявные закономерности и всесторонне посмотрит на рынок искусственного интеллекта. Для обучения модели мы использовали данные, которые кропотливо собрали для нас партнеры из Brand Analytics — компании-разработчика одноименной системы мониторинга и анализа социальных медиа и СМИ.

Мы хотели создать рейтинг с душой, но остаться беспристрастными. Считаю, мы справились.

Посмотреть рейтинг
Вклад в подготовку кадров

Оцениваются обучающие курсы, проводимые компанией или с участием ее сотрудников, инициативы по организации конкурсов, соревнований, а также проведенные мероприятия

Посмотреть рейтинг
Социальный искусственный интеллект

Оцениваются решения для медицины, поиска людей, поддержки экологии, животных, вклад в развитие инклюзивных технологий, а также внимание к безопасному и этичному использованию искусственного интеллекта и создание Open Source-решений

Посмотреть рейтинг
Импортозамещение

Оценивается создание импортозамещающих ИИ-решений, а также их внедрение

Посмотреть рейтинг
Облачные решения

Оценивается создание, использование, внедрение в бизнес-процессы облачных технологий

Посмотреть рейтинг
Значимые решения

Оценивается значимость решений в области ИИ для бизнеса, общества и государства в таких сферах как экономика, здравоохранение, промышленность, телекоммуникации, ИТ и т.д.

Посмотреть рейтинг
Присутствие в инфополе

Оцениваются упоминания компании в контексте работы с искусственным интеллектом, победы в рейтингах и премиях, высказывания сотрудников компании в СМИ, а также тональность публикаций

Посмотреть рейтинг
Вклад в развитие искусственного интеллекта в РФ

Оцениваются исследования, технологические партнерства и количество патентов компании в области ИИ

Посмотреть рейтинг
Инвестиции в искусственный интеллект

Оцениваются сумма и факт инвестиций в компании и стартапы, занимающиеся ИИ, факт покупки компаний для развития этого направления, размер выручки от направления, а также количество решений, о которых рассказала компания в СМИ

специальные номинации

Ритейл и искусственный интеллект
Посмотреть рейтинг

Телеком и искусственный интеллект
Посмотреть рейтинг

Банки и искусственный интеллект
Посмотреть рейтинг

Вузы и искусственный интеллект
Посмотреть рейтинг
Связаться с командой рейтинга
Скачать рейтинг
Кирилл Тишин
Старший инвестиционный директор Kama Flow
Мнение эксперта

Рейтинг в общих чертах неплохо характеризует освещение и присутствие в СМИ его участников. Есть некоторые перекосы, связанные, возможно, с тем, что участники рейтинга разноплановые: в него попадают как компании, так и вузы, ассоциации, инфраструктурные организации и другие. Рейтингование групп в отдельных номинациях дает более понятную картинку. По верхним позициям рейтингов можно однозначно сказать, что присутствие в топе крупных компаний (VK, Сбер, «Яндекс» и т.п.), обусловлено в том числе качественным присутствием в СМИ/ТГ за счет маркетинга и более крупных бюджетов продвижения. Что касается выборок, то несмотря на то, что по их размеру, по моему мнению, нельзя говорить об анализе действительно больших данных, для целей рейтинга они вполне подходят. В части рекомендации я бы предложил подобрать и применить к формулам оценки функцию сглаживания, чтобы общий рейтинг в большей степени дифференцировал участников. В текущем варианте после топ-3 идет падение баллов участников более чем в два раза по отношению к лидеру рейтинга, и далее идет длинный «хвост» участников с близкими баллами.

Кирилл Тишин
Старший инвестиционный директор Kama Flow
Григорий Островский
Технический директор Brand Analytics
Мнение эксперта

Рейтинг компаний, работающих в области искусственного интеллекта, обычно основан на технических достижениях или объеме инвестиций. Подготовленный билайном при поддержке Brand Analytics «Рейтинг искусственного интеллекта-2022» показывает, насколько компании по развитию индустрии искусственного интеллекта полно освещают свои достижения в СМИ.
Эта заметность имеет двойную природу. С одной стороны, это следствие усилий участников рейтинга по популяризации технологий ИИ. С другой, это отклик медиа и общества в ответ на достижения компании и медийную активность (в интересах рейтинга анализировались релевантные исследованию упоминания во всех типах СМИ, в публичных каналах и чатах Телеграма).
Хочется отметить несколько важных моментов.
Во-первых, итоговый рейтинг построен на системе рейтингов, каждый из которых измеряет успешность компании по одному из ключевых показателей. Таких, как деятельность в области импортозамещения, инвестирование в развитие технологий, в подготовку квалифицированных кадров, создание решений для медицины, развитие инклюзивных технологий. Это позволяет говорить о многофакторном характере исследования.
Во-вторых, эту систему рейтингов просчитывали ML-алгоритмы, обученные на большом массиве данных СМИ и данных Телеграма. Искусственный интеллект составил рейтинг искусственного интеллекта — звучит неплохо.
И, в-третьих, медиарейтинг довольно хорошо совпадает с моим экспертным представлением о достижениях компаний-участников рейтинга. И это, пожалуй, самый интересный результат проекта для меня лично. Хотя неожиданным и при этом радостным было увидеть ассоциацию «Отечественный софт» в начале рейтинга сразу на нескольких срезах, а также множество различных институтов и университетов, особенно региональных, и не только из самых крупных городов.
Спасибо билайну за такую интересную инициативу. Мы были рады выступить партнером и помочь проекту данными для расчета рейтинга и доступом для использования системы Brand Analytics.

Григорий Островский
Технический директор Brand Analytics
Джордж Хелд
CEO Veon AdTech
Мнение эксперта

Понятие «Искусственный интеллект» настолько прочно закрепилось в нашем сознании, что возможно скоро мы забудем о времени, когда ИИ не существовало. Как будто эта технология была с нами всегда. Во многом это произошло благодаря очень правильному и грамотному продвижению технологий на основе ИИ в СМИ и соцмедиа. Например, за чашкой кофе с утра мы читаем о том, как ChatGPT стали применять в искусстве, образовании, медицине и так далее. Но к сожалению, даже в российских СМИ пока превалируют новости о западных технологиях в этой сфере, а компании в России только начинают этот путь популяризации своих решений.
Существует несколько рейтингов в области искусственного интеллекта, которые заслуживают внимания. Однако не все из этих рейтингов полностью отражают реальную картину положения дел в отрасли, так как составляются в большинстве своем на основе отчетов компаний, которые этими же компаниями и предоставляются. Но ведь далеко не все разработчики составляют такие отчеты, поэтому многие из них и вовсе остаются без внимания.
Рейтинг, составленный билайном в партнерстве с Brand Analytics, хорошо показывает общественную значимость решений на основе искусственного интеллекта, которые создаются сегодня в России, причем не только крупными игроками рынка, но и менее раскрученными в СМИ компаниями и институтами.
Но интерес в этом рейтинге представляют даже не столько участники, сколько сами номинации. Я говорю, в первую очередь, о таких номинациях, как «Вклад в развитие ИИ», «Вклад в подготовку кадров», «Значимость решений», «Импортозамещение». В рейтинге есть даже отдельные подкатегории для вузов, банков, ретейлеров и телеком-операторов, чего на моей памяти еще не было.
Так как рейтинг составлен на основе данных из открытых источников. Он показывает не только отношение общества к искусственному интеллекту и интерес к этим технологиям со стороны медиа, но и умение российских компаний рассказывать о том, что они делают. Иными словами, умение разработчиков презентовать себя. В современных крайне конкурентных реалиях это не менее важно, чем создать хороший продукт, а в ряде случаев без должной публичной огласки и PR-продвижения продукт может, что называется, вообще не взлететь, поэтому инициатива билайна и Brand Analytics очень правильная.
Конечно, рейтинг отчетливо показывает лидеров в этом направлении, которые и так на слуху, но также очень хорошо демонстрирует тех, кто пытается этих лидеров догнать — сюда входят не только крупные компании, но также и довольно небольшие бизнесы и даже институты, которые сегодня работают в сфере искусственного интеллекта.
Уверен, что если компании правильно оценят свое место в этом рейтинге, то в следующем году места в нем могут распределиться совершенно другим образом.

Топ 10 самых трендовых сервисов Искусственного Интеллекта в 2023 году

Генеративные сервисы по Искусственному Интеллекту (далее ИИ) в этом году захватывает мир. Благодаря тому, что приложения для преобразования текста в изображение, наподобие как DALL-E, становятся мейнстримом, даже для энтузиастов, не использующих в своей работе, ИИ теперь является частью современного духа времени. Мы отобрали топ лучших сервисов для генерации ИИ, с большинством из которых вы можете поэкспериментировать бесплатно.

На данный момент самым большим достижением в области Искусственого Интеллекта является ChatGPT, проект OpenAI, который может предоставлять ответы на запросы на уровне человека, и все это обучено с помощью обучения с подкреплением на основе алгоритма RLHF. От рецептов до написания блогов — удивительно, насколько хорошо это работает. Это больше, чем просто модель вопросов и ответов, поскольку он может признать, что он неправильный или у него недостаточно данных, выписать четкие и исчерпывающие ответы, написать код и даже подробно выписать ответы. Microsoft в начале 2023 инвестировал больше 10 миллиардов долларов для дальнейших усовершенствований.

Хотя ИИ сам по себе не вызывает споров, его использование сталкивается с некоторыми этическими проблемами, поскольку студенты используют его для написания своих эссе и дипломов, а один студент из Принстона даже создал GPTZero , который может определять, было ли что-то написано на ChatGPT или нет.

Хотя в последнее время мы в основном слышим о ChatGPT, GPT-3 никуда не денется в ближайшее время. Поскольку он находит множество практических применений в бизнесе . GPT-3, также разработанный OpenAI, представляет собой большую языковую модель, предназначенную для множества задач на естественном языке, таких как перевод, генерация текста и обобщение, а ChatGPT — это инструмент в рамках GPT-3, специально разработанный для вопросов и ответов и функций общения в виде чат-бота. Из-за более широкого использования GPT-3 может быть не таким удобным для тех, кто не разбирается в искусственном интеллекте, в отличие от ChatGPT, хотя у него гораздо более широкий потенциал для широких масс.

Хотя CodeGPT и не является полноценным приложением, это расширение для VSCode, позволяющее использовать GPT-3 внутри VSCode через официальный API OpenAI. CodeGPT упрощает создание кода, объяснение кода, рефакторинг и многое другое.

BLOOM (BigScience Large Open-science Open-access Multilingual Language Model) способна генерировать текст на 46 естественных языках и 13 языках программирования и является первой когда-либо созданной языковой моделью с более чем 100 миллиардами параметров. BLOOM — это авторегрессивная модель большого языка (LLM), обученная для продолжения текста из подсказки на огромных на объемах текстовых данных с использованием вычислительных ресурсов промышленного масштаба. BLOOM также можно поручить выполнять текстовые задачи, для которых он явно не обучен, путем преобразования их в задачи генерации текста.

Еще один инструмент от OpenAI, Whisper. Представляет собой модель распознавания речи общего назначения, обученную на большом количестве разнообразных аудиоданных и способную выполнять многоязычное распознавание речи, перевод и идентификацию языка. Его высокие уровни точности позволяют OpenAI надеяться, что люди будут использовать его в практических целях при переводе и распознавании речи. Whisper может интерпретировать несколько языков и даже выводить переводы на несколько языков.

Нашумевший летом 2022 DALL-E покорил социальные сети благодаря своей способности создавать изображения в текстовых подсказках. Используя подсказки на естественном языке, такие,например, как «последнее селфи, которое человек когда-либо сделал на Земле », DALL-E создает искусство на основе всех изображений, на которых он был обучен, иногда создавая что-то красивое, что может выиграть художественные конкурсы.

Ранее известный как DALL-E Mini, Craiyon, по сути, является ответвлением DALL-E, поскольку он создает больше, но более простые художественные работы с использованием текстовой подсказки. Это было особенно популярно летом, когда люди заполняли свои ленты в соцсетях творениями сервиса. Его довольно просто и интересно использовать, делать быстрые мэшапы, чтобы убить время.

8. Stable Diffusion

Подобно DALL-E, Stable Diffusion представляет собой скрытую модель распространения текста в изображение. Одна вещь, которая отличает его от других генераторов преобразования текста в изображение, заключается в том, что выходные данные, как правило, больше напоминают реальную жизнь, а не стилизованные художественные выходные данные из связанных приложений ИИ. Stable Diffusion обучался на 2b англоязычном подмножестве LAION 5b , общей базе изображений из Интернета, созданном немецкой благотворительной организацией LAION.

Ответ Google в ответ на разработки конкурентов как DALL-E, так и Make-A-Video. Imagen может преобразовывать текст как в изображения, так и в видео. Разработанный командой Google Brain, Imagen «опирается на мощь больших языковых моделей преобразования в понимании текста и опирается на силу моделей распространения в высокоточном создании изображений». Его выходы могут быть как стилизованными, так и фотореалистичными. Вы даже можете использовать Imagen Editor и EditBench для редактирования существующих изображений без необходимости создавать новые.

10. Make-A-Video

Делая шаг вперед по сравнению с генераторами текста в изображения, Make-A-Video — это именно то, на что это похоже — ИИ для преобразования текста в видео. Приложение AI может превращать текстовые подсказки в короткие видеоролики, больше похожие на GIF-файлы, чем на контент из YouTube, — но этого достаточно, чтобы показать идею в движении. Make-A-Video может превращать текстовые подсказки в выходные данные в различных стилях или даже добавлять движение к статичному изображению.

Заключение

Эти десять генеративных проектов искусственного интеллекта — лишь некоторые из многих, которые сейчас вызывают бурю эмоций. Учитывая, насколько молода эта область и как быстро генеративный ИИ приобрел известность, можно с уверенностью ожидать и увидеть больше стартапов и технических центров, разрабатывающих аналогичные инструменты в 2023 году.

Какие проекты в области генеративного ИИ привлекли ваше внимание? Что нового, по вашему мнению, должно составить дополнительный список? Дайте нам знать!

Сферы применения искусственного интеллекта: от медицины до сельского хозяйства

Что это? Системы искусственного интеллекта являются сложными программами, способными имитировать деятельность человеческого головного мозга. ИИ способен обучаться и совершенствовать свои алгоритмы по мере накопления данных и опыта.

Где применяется? Сферы применения искусственного интеллекта обширны: это медицина, промышленность, машиностроение, сельское хозяйство, образование, быт и т. д. Однако в том или ином случае будут свои особенности работы с технологией.

1. Что такое искусственный интеллект
2. Применение искусственного интеллекта в медицине
3. Применение искусственного интеллекта в сфере образования
4. Применение искусственного интеллекта в промышленной сфере
5. Искусственный интеллект в сельском хозяйстве
6. Применение ИИ в сфере дорожного движения
7. Применение ИИ в бытовой сфере
8. Основные разработчики систем искусственного интеллекта

Пройди тест и узнай, какая сфера тебе подходит:
айти, дизайн или маркетинг.
Бесплатно от Geekbrains

Что такое искусственный интеллект

Развитие технического прогресса привело к образованию искусственного интеллекта (ИИ) – комплекса программ, способного к воспроизведению человеческих навыков: планированию, решению конкретных заданий, информированию, а также обучению и улучшению своего функционирования по мере накопления объема выполненной работы. К примеру, программы музыкальных сервисов, рекомендующих вам композиции, которые отвечают вашим предпочтениям, работают по принципу искусственного интеллекта.

Для своего мышления люди используют нейроны мозга, а мыслительный процесс ИИ основан на работе нейронных сетей, которые наделяют системы способностью к развитию новых навыков подобно человеку.

В чем отличие ИИ от обычных алгоритмов обработки информации, созданных человеком? Главное здесь то, что они могут обучаться и совершенствоваться по мере выполнения поставленных задач. Иначе говоря, чем интенсивнее используется технология, тем лучше она «понимает» запросы заказчика. В работе обычной системы со временем ничего не меняется.

Технологии ИИ сегодня внедряются почти повсеместно. Автоматизация функционирования любого бизнеса, государственного органа, производственной или торговой структуры, логистики, образовательного и медицинского учреждения и одного человека – все это сферы применения искусственного интеллекта. Эффективность применения ИИ постепенно растет благодаря постоянному увеличению объема памяти и укреплению внутренних связей нейросети.

Узнай, какие ИТ — профессии
входят в ТОП-30 с доходом
от 210 000 ₽/мес
Павел Симонов
Исполнительный директор Geekbrains

Команда GeekBrains совместно с международными специалистами по развитию карьеры подготовили материалы, которые помогут вам начать путь к профессии мечты.

Подборка содержит только самые востребованные и высокооплачиваемые специальности и направления в IT-сфере. 86% наших учеников с помощью данных материалов определились с карьерной целью на ближайшее будущее!

Скачивайте и используйте уже сегодня:

Павел Симонов
Исполнительный директор Geekbrains

Топ-30 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий 2023

Поможет разобраться в актуальной ситуации на рынке труда

Подборка 50+ бесплатных нейросетей для упрощения работы и увеличения заработка

Только проверенные нейросети с доступом из России и свободным использованием

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

Список проверенных ресурсов реальных вакансий с доходом от 210 000 ₽

Получить подборку бесплатно
Уже скачали 25512

На этапе возникновения ИИ, в основном, предполагалось, что ему будут доступны только функции перевода текстов, распознавания объектов и смысла произносимых слов. Но сегодня становится понятно, что его возможности почти безграничны. Искусственный интеллект входит в самые разные области жизни.

Применение искусственного интеллекта в медицине

Для этой сферы применения технологий искусственного интеллекта особенно актуальны его способности собирать, анализировать информацию и делать логичные заключения. Благодаря этому ИИ можно использовать для постановки диагноза, регистрации данных, выполнения функции ассистента врача. Кроме этих обязанностей, ИИ можно поручить определение предрасположенности пациента к развитию конкретных патологий, прогнозирование течения заболеваний хронического типа, раннее выявление болезни.

Такие программы уже запущены на суперкомпьютере Watson от IBM, DeepMind Healthot Google, разрабатывается приложение Face2Gene от FDNA (определение болезней, передающихся генетическим путем, по фотографии). В РФ продолжается работа над системой поддержки принятия решений с использованием ИИ – «Третье мнение». В онкологических центрах пользуются программой Botkin.Al.

Услугами ИИ сегодня пользуются не только врачи и их пациенты, но и вполне здоровые люди, которые привыкли следить за своим самочувствием. На рынке уже представлен большой выбор тестеров, счетчиков, измерителей давления и других параметров, которыми можно пользоваться самостоятельно.

У некоторых имеется функция голосового общения, которая позволяет опрашивать пациентов о наблюдаемых симптомах и давать ответ либо в виде рекомендации каких-либо методов лечения, либо в виде направления на прием к специалисту. Мобильные версии программ Ada и Your.MD можно скачать в интернете.

Особая роль у систем, занятых созданием новых препаратов. Сегодня на разработку вместе с запуском в продажу современного лекарственного средства, как утверждает топ-менеджер Pfizer Джуди Сюардс, уходит примерно двенадцать лет.

Благодаря ИИ время, затрачиваемое на построение молекулярной структуры и моделирование препарата, значительно сокращается с одновременным повышением качества. Первые суперкомпьютеры, способные решить эту задачу, начали создавать специалисты компаний Atomwise и Berg Health.

Применение искусственного интеллекта в сфере образования

На сегодняшний день перед сферой образования поставлены задачи в направлении развития адаптивного обучения и прокторинга . С помощью ИИ планируется автоматизировать работу по подбору учебного материала и способа преподавания, подходящих конкретному ученику, чтобы облегчить процесс усвоения материала всем категориям учащихся.

Функции прокторинга заключаются в контроле за учащимися во время сдачи экзамена. Роботу ставится задача следить за происходящим, фиксируя самые разные факторы, которые не «видит» глаз веб-камеры, ведь современные студенты перехитрят любое техническое приспособление. Хотя, надо признать, в сфере образования не все можно доверить технике. Большую роль в обучении играет личность преподавателя, его харизма, умение выстроить правильные отношения с учениками.

Но даже среднестатистического учителя машина вряд ли заменит. По мнению Розы Лукин, профессора University College London, необходимо искать срединное решение. Задача не заключается в замене учителя компьютерной программой, а в улучшении процесса обучения. А это по плечу только человеку.

Применение искусственного интеллекта в промышленной сфере

В этой сфере применения систем искусственного интеллекта востребована возможность автоматизировать рабочие процессы. Чаще сегодня автоматизируют операции, выполняемые на конвейере.

Однако компанией LG уже запланировано открытие завода, где вся организация будет доверена искусственному интеллекту: вопросы снабжения расходными материалами, контроль за работой станков, качеством продукции и выполнением плановых показателей, работа склада и т.д. Понятно, что количество работающих там будет минимальное.

Собственники крупных промышленных предприятий Японии, КНР, Соединенных Штатов, Германии, Швейцарии вкладывают огромные суммы в переоборудование заводов и фабрик. Многие профессии, даже связанные с интеллектуальным трудом, устаревают в угоду увеличения компьютерного парка.

В предстоящие несколько десятилетий будет сокращаться количество персонала, занятого:

• На сборочном оборудовании. Неуклонно растет число сокращенных рабочих мест на лентах конвейеров. Один сборочный автомат после наладки может заменить нескольких работников.
• Бухгалтерскими расчетами. В этой сфере человек не может конкурировать с машиной, которая точно ведет счета, подсчитывает доход и налоги, что крайне полезно для государственной системы. ИИ постепенно повышает свою компетенцию.

Читайте также

Автоматизация скоро затронет множество специальностей, включая личных помощников, кассиров, дальнобойщиков, официантов. К примеру, ИИ успешно внедрен на линейном заводе H&H в виде технологии, отслеживающей направление взгляда работника. Благодаря этому за 1 год на процесс обучения новых рабочих было затрачено на 400 часов меньше и снизился риск несчастных случаев.

По сообщениям агентства MIT Technology Review автор новых автоматизированных систем Эндрю Ын работает над созданием нового проекта Landing.Al. Сейчас он активно сотрудничает с компанией Foxconn, производителем устройств Apple.

Искусственный интеллект в сельском хозяйстве

Сельское хозяйство также относится к основным сферам применения искусственного интеллекта. Предприятия используют ИИ для обнаружения и удаления на полях сорняков, выявления заболеваний культур, распознавания вредных насекомых, экономного распределения на площадях пестицидов и удобрений в необходимых количествах. Кроме того, системы отслеживают изменения параметров окружающей среды – температуры воздуха, влажности воздуха и т.д.

В ближайшем будущем планируется оснастить сельское хозяйство следующими устройствами:

• Беспилотными летательными аппаратами или дронами, которые с помощью GPSи радаров проводят обработку посевов химикатами и занимаются аэрофотосъемкой.
• Роботами для сбора урожая. В отличие от зерноуборочных комбайнов роботизированное приспособление для сбора клубники создано не так давно.

Для вас подарок! В свободном доступе до 14.01 —>
Скачайте ТОП-10
бесплатных нейросетей
для программирования
Помогут писать код быстрее на 25%
Чтобы получить подарок, заполните информацию в открывшемся окне

• Машинами с ИИ для борьбы с сорняками. Задачей устройства Hortibot, созданного Орхусским университетом (AarhusUniversitet) в Дании, является распознавание и устранение сорняков с помощью механических приспособлений и точечной обработки гербицидным составом. Этому роботу прочат большое будущее, ведь его применение значительно экономит средства и облегчает труд работников. Вскоре мы также увидим роботов, специализирующихся на вредителях и болезнях растений.

Аналитики Energias Market Research прогнозируют рост рынка ИИ в сельском хозяйстве на 24,3 процента. Наиболее активно будут применять автоматизацию в Соединенных Штатах и странах Азиатско-Тихоокеанского региона. Основными игроками здесь являются Agworld, Farmlogs, Cropx, Microsoft, AGCO и некоторые другие.

Применение ИИ в сфере дорожного движения

Оснащение логистической сферы устройствами с ИИ значительно снизит затраты времени на обработку гигантского объема данных. Система может объединить все внешние устройства, например, светофоры и отслеживать погодные условия, плотность автомобильного потока, количество и местоположение ДТП. На основе анализа данных о текущей обстановке ИИ сможет регулировать движение в городе, чтобы водители вовремя объезжали пробки, места ремонта и т.п.

Автоматическая система может помочь с вызовом эвакуатора или машины «скорой помощи». Согласно статистике практически все аварии (90%) вызваны человеческим фактором, поэтому можно надеяться, что обустройство дорог системами с ИИ позволит сократить количество жертв ДТП.

Автоматизация проникает в такую сферу, как вождение автомобилей. Уже многие говорят о том, что нас ждет массовый переход на машины автономного типа, которым не нужен водитель. Сегодня в некоторых странах уже можно воспользоваться роботизированными парковками, на которых машина размещается роботом.

Применение ИИ в бытовой сфере

Многие уже слышали о существовании «умных» домов. Но пока речь идет в основном о таких системах, которые регулируют включение/выключение света и сигнализации. Но функционал ИИ все время расширяется.

В скором времени с домом можно будет взаимодействовать, как с полноценным членом семьи. Он сможет приготовить утром костюм, разбудить, сделать заказ доставки продуктов, следить за микроклиматом в помещении, напоминать о времени стирки и уборки. Все это позволит меньше беспокоиться о бытовых вещах и рутинных обязанностях.

С помощью системы «умного дома» становится проще контролировать и экономить энергоресурсы и расходные материалы. Функционал выполняет одновременно обязанности камердинера, прачки, уборщицы, охранника, курьера, экономки и дворецкого.

Дарим скидку от 60%
на обучение «Искусственный интеллект с нуля» до 14 января
Уже через 9 месяцев сможете устроиться на работу с доходом от 150 000 рублей

А одинокие люди получат возможность пользоваться услугами устройства с функциями «друга», с которым можно общаться, смотреть тв-программы, поделиться проблемами, рассказать новости. Примером такого устройства с ИИ служит робот Qwerty AL.

Основные разработчики систем искусственного интеллекта

Изучением возможностей искусственного интеллекта занимаются и лидеры информационного бизнеса наподобие Google и Amazon, и более мелкие участники рынка.

Больших успехов в плане разработки ИИ достигают даже неизвестные большинству компании, например, BotsCrew, которая разрабатывает чат-боты для Telegram и других сервисов. А такие фирмы, как InData Labs, nexocode создают программы для выполнения аналитических задач, обработки данных, статистических отчетов по запросам компаний-заказчиков.

Как воплотить идеи в инновационных проектах? Научитесь основам машинного обучения и глубокого обучения, созданию нейронных сетей и анализу данных с интенсивным курсом разработчика искусственного интеллекта. В будущем ваше умение создавать умные и интуитивно понятные решения поможет улучшить мир.

Представляем вам лишь несколько компаний, являющихся крупными игроками в этой области, разработки которых скоро изменят нашу жизнь.

• Microsoft. Еще 2 года назад, в 2020-м году, компания начала создавать в своем облачном хранилище Azure новый суперкомпьютер. Работа проводится совместно с OpenAl, ее цель – обучение алгоритмов и расширение функционала ИИ с подключением соответствующих инфраструктурных компонентов для использования другими организациями и отдельными специалистами. Кроме того, компанией была запущена программа Microsoft Designer, предназначенная для дизайнеров, создающих графические картинки для соцсетей и других ресурсов.

Только до 11.01
Скачай подборку материалов, чтобы гарантированно найти работу в IT за 14 дней
Список документов:

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

20 профессий 2023 года, с доходом от 150 000 рублей

Чек-лист «Как успешно пройти собеседование»

Чтобы зарегистрироваться на бесплатный интенсив и получить в подарок подборку файлов от GeekBrains, заполните информацию в открывшемся окне

• Alphabet. Функционирование материнской компании Google и YouTube почти полностью построено на использовании ИИ. Автоматические алгоритмы применяются при расчетах стоимости рекламы, в процессах продвижения контента, установке фильтров для спама в Gmail. Дочки Alphabet также не отстают: компания DeepMind, выпускает свои программы для ИИ, а Waymo – производит автономные транспортные средства. К заслугам второй компании относится запуск в 2020-м году полностью беспилотной службы такси, приспособленной к дорогам общего пользования.
• Amazon. ИИ полностью интегрирован в структуру компании и задействован в создании таргетированной рекламы, в работе поисковых систем и AmazonWeb Services. Сегодня сервисом Amazon Alexa пользуются во множество американских семей. Для облачных клиентов AWS у компании имеются различные услуги, связанные с ИИ, например, расширенная текстовая аналитика, автоматическая проверка кодов, чат-боты.
• Nvidia. Компания выпускает мощные и высокоскоростные чипы, с помощью которых можно запускать самые сложные приложения ИИ. К слову, функционирование суперкомпьютера Leonardo, который относится к самым быстрым, обеспечивают графические процессоры Nvidia. Во многих крупных компаниях, не обладающих своим суперкомпьютером, установлено оборудование с встроенными чипами Nvidia и программой Nvidia Quantum InfiniBand.

Читайте также

Сферы применения искусственного интеллекта в обществе становятся все шире и разнообразнее, но это не дает повод думать, что машины полностью заменят человека. Да и вряд ли к этому нужно стремиться. Работу любой системы, даже очень «умной и сообразительной» должен контролировать и направлять человек. Возможности ИИ необходимо использовать для облегчения рутинного труда и для замены человека на рабочих местах с тяжелыми условиями. Что и произойдет в ближайшие десятилетия.

К тому же машину невозможно «привлечь» к ответственности за совершенную ошибку, даже если она привела к трагическим последствиям. Например, беспилотный автомобиль сбил человека или во время операции, выполняемой роботом-хирургом, пациент умер на столе. С кого в этом случае спрашивать…

Искусственный интеллект (ИИ)
Artificial intelligence (AI)

Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) — наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.

Что такое искусственный интеллект

На 2021 год исследователи использовали следующую классификацию типов ИИ:

Artificial Super Intelligence (ASI) — гипотетический ИИ, который сможет не только воспроизводить максимум способностей человека, но и даже превзойти его. Верящие в ASI считают, что он обретет силу проникновения в мысли и чувства человека с тем, чтобы подчинить его своей воле. См. Сверхразум: страшилки футурологов или реальное будущее искусственного интеллекта?

Остающийся тоже гипотетическим сильный, или общий ИИ (Artificial General Intelligence, AGI) по степени разумности стоит на ступень ниже ASI, адепты этого типа AI ограничены в своих убеждениях возможностью создания машин, способных как минимум выполнять те же действия, что и человек.

Слабый, или узкий ИИ (Artificial Narrow Intelligence, ANI) позволяет усмотреть в поведении машин слабые намеки на разум (поэтому его называют слабым). Он предназначен для выполнения только строго определенного узкого круга приложений (поэтому его называют узким). В случае ANI невозможно никакое неподвластное человеку автономное поведение или самостоятельное развитие. Системы, снабженные ANI, могут существовать только в той форме, в которой они были созданы человеком и даже теоретически не могут выйти из-под его контроля.

Устаревающие общие определения искусственного интеллекта:

• (J. McCarthy) ИИ разрабатывает машины, которым присуще разумное поведение
• (Britannica) ИИ — способность цифровых компьютеров решать задачи, которые обычно ассоциируются с высоко интеллектуальными возможностями человека
• (Файгенбаум) ИИ — разрабатывает интеллектуальные компьютерные системы обладающие возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом: понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т. д.
• (Elaine Rich) ИИ — наука о том, как научить компьютеры делать что-то, в чем на данный момент человек успешнее

Интеллект (от лат. intellectus — ощущение, восприятие, разумение, понимание, понятие, рассудок), или ум — качество психики, состоящее из способности приспосабливаться к новым ситуациям, способности к обучению и запоминанию на основе опыта, пониманию и применению абстрактных концепций и использованию своих знаний для управления окружающей средой. Интеллект — это общая способность к познанию и решению трудностей, которая объединяет все познавательные способности человека: ощущение, восприятие, память, представление, мышление, воображение.

В начале 1980-х гг. ученые в области теории вычислений Барр и Файгенбаум предложили следующее определение искусственного интеллекта (ИИ):

Позже к ИИ стали относить ряд алгоритмов и программных систем, отличительным свойством которых является то, что они могут решать некоторые задачи так, как это делал бы размышляющий над их решением человек.

Основные свойства ИИ — это понимание языка, обучение и способность мыслить и, что немаловажно, действовать.

ИИ – комплекс родственных технологий и процессов, развивающихся качественно и стремительно, например:

• обработка текста на естественном языке
• машинное обучение
• экспертные системы
• виртуальные агенты (чат-боты и виртуальные помощники)
• системы рекомендаций.

Технологические направления ИИ. Данные Deloitte

Сложности определения понятия ИИ

Вариантам определения термина ИИ и связанным с этим сложностям посвящена отдельная статья TAdviser — «Термин ИИ употребляется уже 70 лет, но всеми понимается по-разному. Что такое ИИ на самом деле?»

Методы ИИ: NLP, CV, Data Science

Естественный язык (NLP) Речевые технологии

• тексты: распознают, автоматически переводят
• речь: распознают, генерируют

• находят, отслеживают, классифицируют, идентифицируют объекты
• извлекают данные из изображений
• анализируют полученную информацию

• распознавания объектов
• видео аналитики
• описания содержания изображений и видео
• распознавания жестов и рукописного ввода
• интеллектуальной обработки изображений

• извлекают знания
• находят закономерности в данных
• прогнозируют

• Статистики
• Эконометрики
• Машинного обучения, Deep learning

Национальная стратегия развития искусственного интеллекта России

• Основная статья:Национальная стратегия развития искусственного интеллекта

Исследования в сфере ИИ

• Основная статья:Исследования в сфере искусственного интеллекта

Стандартизация в области ИИ

Генеративный искусственный интеллект

Влияние искусственного интеллекта

Риски использования искусственного интеллекта

Развитие технологий искусственного интеллекта в перспективе может нести не только пользу, но и вред. Потенциальным рискам применения ИИ посвящена данная статья.

Влияние на экономику и бизнес

Влияние на рынок труда

Проблемы ИИ

2023: ЦБ перечислили главные риски внедрения искусственного интеллекта

В конце сентября 2023 года в Банке России назвали основные риски при внедрении искусственного интеллекта. Главными среди них, как следует из презентации статс-секретаря — зампреда ЦБ Алексея Гузнова, являются:

• Вероятность возникновения монополизации среди крупных игроков технологий. Для поддержки ИИ необходимы большие инвестиции для вычислительных мощностей, инфраструктур обработки данных, подготовки профессиональных кадров и так далее. Гузнов отметил, что результат при использовании ИИ смогут получить только компании, которые имеют возможность «вложить», что станет причиной «перекосов» на рынке;
• Риск утечки информации, которая используется для обучения ИИ;
• Риск принятия предвзятых или дискриминационных решений на фоне того, что модель ИИ предусматривает выдачу решений, основываясь на определенных факторов и внесенных алгоритмов. «По большей степени это не наша проблема. Она сейчас осмысляется как философская, если хотите, проблема сочетания человеческого интеллекта и искусственного», — заявил Гузнов. Так он отметил, что в рамках особой работы ИИ могут возникнуть проблемы при общении искусственного интеллекта с потребителями.

ЦБ назвал основные риски внедрения ИИ

Банк России до конца 2023 года планирует выпустить консультативный доклад по искусственному интеллекту, в котором затронет вопросы применения и регулирования ИИ в сфере финансов, говорила в начале сентября 2023-го первый зампред ЦБ Ольга Скоробогатова. Банк России также намерен создать центр компетенций по ИИ. Регулятора в первую очередь интересует вопрос безопасности данных и операций клиентов. И уже на основе общественных обсуждений ЦБ будет принимать решение о необходимости регулирования ИИ.

По словам Алексея Гузнов, к концу сентября 2023 года в вопросе регулирования применения искусственного интеллекта ЦБ не предполагает каких-то радикальных решений, но «вопрос стоит». [1]

2022

Администрация президента США выпустила 5 положений о защите людей от ИИ

7 октября 2022 года Управление по научно-технической политике (OSTP) Белого дома выпустило пять положений, которыми следует руководствоваться при разработке, использовании и внедрении автоматизированных систем. Документ подготовлен на фоне того, как по мере развития искусственного интеллекта все больше голосов присоединяются к призыву принять меры по защите людей от этой технологии. Опасность, по мнению экспертов, заключается в том, что нейросети легко становятся предвзятыми, неэтичными и опасными.

Управление по научно-технической политике Белого дома выпустило пять положений, которыми следует руководствоваться при разработке, использовании и внедрении автоматизированных систем

• Безопасные и эффективные системы

Пользователь должен быть защищен от небезопасных или неэффективных систем. Автоматизированные системы должны разрабатываться на основе консультаций с различными сообществами, заинтересованными сторонами и экспертами в данной области для определения проблем, рисков и потенциального воздействия системы. Системы должны проходить тестирование перед развертыванием для выявления и снижения рисков, а также постоянный мониторинг, который продемонстрирует их безопасность и эффективность.

• Защита от алгоритмической дискриминации

Пользователь не должны сталкиваться с дискриминацией со стороны алгоритмов, а системы должны использоваться и разрабатываться на принципах равноправия. В зависимости от конкретных обстоятельств, алгоритмическая дискриминация может нарушать правовую защиту. Проектировщики, разработчики и специалисты по внедрению автоматизированных систем должны принимать проактивные и последовательные меры для защиты отдельных лиц и сообществ от алгоритмической дискриминации, а также для использования и проектирования систем на основе равноправия.

• Конфиденциальность данных

Пользователь должен быть защищен от неправомерного использования данных с помощью встроенных средств защиты, и он должен иметь право распоряжаться тем, как используются данные о нем. Проектировщики, разработчики и специалисты по внедрению автоматизированных систем должны запрашивать у пользователя разрешение и уважать его решения относительно сбора, использования, доступа, передачи и удаления его данных соответствующими способами и в максимально возможной степени; если это невозможно, следует использовать альтернативные средства защиты конфиденциальности на основе дизайна.

• Уведомление и разъяснение

Пользователь должен знать, что автоматизированная система используется, и понимать, как и почему она способствует достижению результатов, которые влияют на него. Проектировщики, разработчики и специалисты по внедрению автоматизированных систем должны предоставлять общедоступную документацию на простом языке, включающую четкое описание общего функционирования системы и роли, которую играет автоматизация, уведомление о том, что такие системы используются, о лице или организации, ответственной за систему, и объяснение результатов, которое должно быть четким, своевременным и доступным.

• Альтернативы для человека, принятие решений и запасной вариант

Пользователь должен иметь возможность отказаться от услуг, где это необходимо, и иметь доступ к специалисту, который может быстро рассмотреть и устранить возникшие проблемы. Пользователь должен иметь возможность отказаться от автоматизированных систем в пользу человеческой альтернативы, где это уместно. [2]

Бывший глава Google Эрик Шмидт создаёт фонд для решения «ключевых» проблем ИИ

16 февраля 2022 года появилась информация о том, что бывший исполнительный директор Google Эрик Шмидт (Eric Schmidt) объявил о создании благотворительного фонда с общим капиталом 125 млн долларов, который будет оказывать содействие исследованиям в сфере искусственного интеллекта. Речь, в первую очередь, идёт об исследованиях, направленных на решение кардинальных проблем, проявляющихся при использовании технологий искусственного интеллекта, в том числе предвзятости (феномен AI bias — прим. TAdviser), возможности причинения вреда и злоупотреблений. В списке значатся также геополитические конфликты и научная ограниченность самой технологии. Подробнее здесь.

2019: Сексизм и шовинизм искусственного интеллекта. Почему так сложно его побороть?

В основе всего того, что является практикой ИИ (машинный перевод, распознавание речи, обработка текстов на естественных языках, компьютерное зрение, автоматизация вождения автомобилей и многое другое) лежит глубинное обучение. Это подмножество машинного обучения, отличающееся использованием моделей нейронных сетей, о которых можно сказать, что они имитируют работу мозга, поэтому их с натяжкой можно отнести к ИИ. Любая модель нейронной сети обучается на больших наборах данных, таким образом, она обретает некоторые «навыки», но то, как она ими пользуется — для создателей остается не ясным, что в конечном счете становится одной из важнейших проблем для многих приложений глубинного обучения. Причина в том, что такая модель работает с образами формально, без какого-либо понимания того, что она делает. Является ли такая система ИИ и можно ли доверять системам, построенным на основе машинного обучения? Значение ответа на последний вопрос выходит за пределы научных лабораторий. Поэтому заметно обострилось внимание средств массовой информации к явлению, получившему название AI bias. Его можно перевести как «необъективность ИИ» или «пристрастность ИИ». Подробнее здесь.

Обучение искусственного интеллекта

Рынок технологий искусственного интеллекта

Рынок ИИ в России

Мировой рынок ИИ

• Искусственный интеллект (мировой рынок)
• Искусственный интеллект в США

Сферы применения ИИ

Сферы применения ИИ достаточно широки и охватывают как привычные слуху технологии, так и появляющиеся новые направления, далекие от массового применения, иначе говоря, это весь спектр решений, от пылесосов до космических станций. Можно разделить все их разнообразие по критерию ключевых точек развития.

ИИ — это не монолитная предметная область. Более того, некоторые технологические направления ИИ фигурируют как новые подотрасли экономики и обособленные сущности, одновременно обслуживая большинство сфер в экономике.

Основные коммерческие сферы применения технологий искусственного интеллекта

Развитие применения использования ИИ ведет к адаптации технологий в классических отраслях экономики по всей цепочке создания ценности и преобразует их, приводя к алгоритмизированию практически всего функционала, от логистики до управления компанией.

Технологии искусственного интеллекта. Обзор TAdviser 2022

Ежегодные темпы роста рынка решений искусственного интеллекта в России эксперты оценивают на уровне 20-30%. Какие технологии обеспечивают такое ускоренное развитие? В каких практических задачах эти технологии находят массовое применение? Где находятся точки роста, которые определяют векторы развития интеллектуальных систем в ближайшей перспективе? Искать ответы на эти вопросы TAdviser помогли российские эксперты в области интеллектуальных технологий и решений. Подробнее.

Технологии и решения искусственного интеллекта: точка перелома. Обзор TAdviser 2020

В материале практически не упоминается так называемый «сильный интеллект» — достичь его можно, пожалуй, только в мечтах футурологов разного толка. Речь же идет о реальности, а она не менее интересна и увлекательна. Более того, экспертное сообщество дает однозначный ответ: мы находимся в точке перелома, причем, в самой активной фазе трансформации стремительно информатизирующегося общества. Этой точке перелома свойственны, с одной стороны, неоправданные ожидания разного толка, раскалывающие общество. С другой стороны, в этой точке открываются обширные перспективы реального развития, очищенные от лишнего хайпа. Как они выглядят, с точки зрения возможных практических реализаций?

Именно об этом шел большой разговор с учеными и разработчиками решений искусственного интеллекта (ИИ), которые находятся на переднем фронте развития ИИ в ключевых направлениях:

• Компьютерное зрение.
• Распознавание речи.
• Понимание смысла текстов.
• Аналитика и поддержка принятия решений.
• Безлюдные и оцифрованные предприятия.

ИИ в принятии решений: сегодня и завтра

Искусственный интеллект в разработке программного обеспечения

Искусственный интеллект для решения демографических проблем

Использование ИИ в целях обороны и в военном деле

• Искусственный интеллект в ВПК
• Кибервойны
• Боевые роботы

Использование в образовании

Использование ИИ в бизнесе

ИИ в квантовой физике

2022: ИИ упростил решение известной задачи квантовой физики со 100 тыс. уравнений до четырех

4 октября 2022 года стало известно о том, что с помощью искусственного интеллекта (ИИ) физики смогли радикально оптимизировать известную квантовую проблему, которая до недавнего времени подразумевала решение 100 тыс. различных уравнений. Теперь достаточно решить четыре уравнения, и это без каких-либо жертв в плане точности результатов.

Как сообщалось, работа, опубликованная в Physical Review Letters 23 сентября 2022 г., может привести к изменениям в том, как ученые исследуют системы, содержащие множество взаимодействующих электронов. Если это решение удастся масштабировать на другие аналогичные проблемы, с его помощью будет возможно создание сверхпроводящих материалов или средств экологически чистого производства энергии.

заявил Доменико Ди Санте (Domenico Di Sante), глава исследовательской группы, сотрудник Центра вычислительной квантовой физики при Институте Флатирона (США) и Университета Болоньи (Италия)

Проблема, известная как модель Хаббарда, связана с поведением электронов, движущихся внутри решеткообразной структуры. Если два электрона занимают одну точку в решетке, они взаимодействуют. Модель Хаббарда — «идеальный» вариант нескольких важных классов материалов; с ее помощью ученые получают представление о том, как поведение электронов обеспечивает искомые состояния вещества, такие как сверхпроводимость, при которой электроны движутся, не встречая сопротивления. Модель также используется для отработки различных методов работы с более комплексными квантовыми системами.

Простота модели Хаббарда, однако, глубоко обманчива, пишет издание Phys.org. Даже когда обсчитывается скромное количество электронов, и используются самые передовые вычислительные подходы, объем собственно вычислений остается большим. Дело в квантовом сцеплении: после того, как два электрона взаимодействуют, они оказываются сцепленными, и как бы далеко они ни оказывались друг от друга впоследствии, их нельзя рассматривать как самостоятельные единицы. В результате физикам приходится учитывать сразу все электроны разом, а не каждый по отдельности. И чем больше электронов добавляется в систему, тем больше происходит сцеплений, и тем выше вычислительные ресурсы, которые требуются для изучения такой системы.

Физики в таких случаях применяют ренормализационные группы — математический аппарат, который используется для выявления изменений в системе при модификации ее свойств, например температуры, или последствий изменения масштабов.

Однако даже ренормализационная группа, отслеживающая все возможные сцепления между электронами без ущерба для точности, будет содержать десятки тысяч, сотни тысяч или даже миллионы отдельных уравнений, требующих решения.

Ди Санте и его коллеги задумались о возможности применить нейросеть для того, чтобы сделать массивную ренормализационную группу более управляемой. И это им удалось.

Нейросеть вначале проиндексировала все связи в полноразмерной группе ренормализации, затем перенастраивала силу этих соединений до тех пор, пока не выявила узко ограниченный набор уравнений, выдающих точно такой же результат, что и исходная ренормализационная группа. Количество таких уравнений в итоге удалось низвести до четырех.

Обучение нейросети потребовало больших вычислительных ресурсов: программа проработала несколько недель непрерывно. Однако теперь эта нейросеть может быть использована для производства вычислений в связи с другими крупными физико-математическими проблемами, без необходимости начинать ее обучение с нуля.

Ди Санте и его соратники также изучают, что именно их нейросеть «поняла» насчет системы, к которой была применена, в надежде выявить закономерности, прежде неочевидные для физиков.

Остается вопрос, насколько данный подход работает с более сложными квантовыми системами, например с материалами, в которых электроны взаимодействуют на больших дистанциях. По словам Ди Санте, существуют очень интересные возможности использовать данный метод в других областях, где используются ренормализационные группы, в том числе космологии и неврологии.

поведал Дмитрий Гвоздев, генеральный директор компании «Информационные технологии будущего»

ИИ в борьбе с мошенничеством

11 июля 2019 года стало известно о том, что всего через два года искусственный интеллект и машинное обучение будут использоваться для противодействия мошенничеству в три раза чаще, чем на июль 2019 года. Такие данные были получены в ходе совместного исследования компании SAS и Ассоциации сертифицированных специалистов по расследованию хищений и мошенничества (Association of Certified Fraud Examiners, ACFE). На июль 2019 года такие антифрод-инструменты уже используют в 13% организаций, принявших участие в опросе, и в еще 25% заявили, что планируют их внедрить в течение ближайшего года-двух. Подробнее здесь.

ИИ в электроэнергетики

• На уровне проектирования: улучшенное прогнозирование генерации и спроса на энергоресурсы, оценка надежности энергогенерирующего оборудования, автоматизация повышения генерации при скачке спроса.
• На уровне производства: оптимизация профилактического обслуживания оборудования, повышение эффективности генерации, снижение потерь, предотвращение краж энергоресурсов.
• На уровне продвижения: оптимизация ценообразования в зависимости от времени дня и динамическая тарификация.
• На уровне предоставления обслуживания: автоматический выбор наиболее выгодного поставщика, подробная статистика потребления, автоматизированное обслуживание клиентов, оптимизация энергопотребления с учетом привычек и поведения клиента.

ИИ в производственной сфере

• На уровне проектирования: повышение эффективности разработки новых продуктов, автоматизированная оценка поставщиков и анализ требований к запчастям и деталям.
• На уровне производства: совершенствование процесса исполнения задач, автоматизация сборочных линий, снижение количества ошибок, уменьшение сроков доставки сырья.
• На уровне продвижения: прогнозирование объемов предоставления услуг поддержки и обслуживания, управление ценообразованием.
• На уровне предоставления обслуживания: улучшение планирования маршрутов парка транспортных средств, спроса на ресурсы автопарка, повышение качества подготовки сервисных инженеров.

ИИ в банках

• Основная статья:Искусственный интеллект в банках
• Искусственный интеллект в Сбербанке

• Чат-боты и голосовые помощники
• Персонализация продуктов и предложений
• Биометрия
• Распознавание образов — используется в т.ч. для узнавания клиентов в отделениях и передачи им специализированных предложений
• Роботы помощники

• Обнаружение фрода
• AML & KYC
• Кредитные рейтинги
• Управление рисками
• Комплайенс
• Обработка документов

Основные коммерческие сферы применения технологий искусственного интеллекта в банках

ИИ на транспорте

• Автопилот (беспилотный автомобиль)
• Автоиндустрия на пороге революции: 5 вызовов эры беспилотного вождения

ИИ в логистике

ИИ в аудите

ИИ в торговле

• Распознавание образов — используется в т.ч. для узнавания клиентов и передачи им специализированных предложений.

• Инженеры лаборатории Facebook по исследованию искусственного интеллекта представили в июне 2017 года результаты работы над ботом, умеющим врать и торговаться с людьми. Как пишет Quartz, в ходе обучения система использовала более 5,8 тыс. реальных человеческих диалогов в ходе переговоров, собранных при помощи краудсорсинговой онлайн-платформы Amazon Mechanical Turk [4] .

Анализируя диалоги, бот не только научился вести переговоры — он научился врать. Инженеры отмечают, что искусственный интеллект может имитировать интерес не к тому, что его действительно интересует, а к другому предмету. Выиграв преференции в ходе переговоров, он возвращается к объекту интереса. Впрочем, инженеры до конца не уверены, научился ли бот вранью из человеческих диалогов, или вышел на тактику случайно, в процессе самообучения.

ИИ в сельском хозяйстве

ИИ на рынке предметов и услуг роскоши

В ноябре 2017 года издание Financial Times (FT) опубликовало статью о том, как искусственный интеллект (ИИ) в корне меняет рынок роскоши. Вдохновившись успехами Amazon, Google и других технологических гигантов, часовые и ювелирные бренды обращаются к искусственному интеллекту, чтобы завоевать клиентов. Например, виртуальные собеседники на основе мессенджеров могут помочь брендам собирать данные пользователей, не нарушая при этом европейское законодательство.

Кольцо с системой «чат-бокс» из коллекции De Grisogono

В марте 2017 года на выставке часов Baselworld часовой и ювелирный бренд de Grisogono представил чат-бота, который помогает покупателям выбрать украшение из драгоценных камней из коллекции Crazymals. Собеседник рассказывает о себе, спрашивает клиентов о вкусах, а затем предлагает ювелирные изделия на выбор.

Зимой 2017 года de Grisogono представил свой первый ИТ-продукт — консьерж-сервис «Ботлер», который представляет собой нечто среднее между чат-ботом и «дворецким», который выполняет функцию гида по швейцарскому горнолыжному курорту Санкт-Мориц.

По словам соучредителя Southpigalle Оливье де Коэнте, сложная экономическая ситуация и растущая конкуренция заставили бренды класса «люкс» внедрять инновации, в том числе системы виртуальных собеседников, чтобы удержать клиентов.

Согласно результатам исследования, проведенного Facebook в 2016 году, большее 50% респондентам удобнее отправлять текстовые сообщения, чем звонить в службу поддержки клиентов. Исследование показало, что ежемесячно различные компании получали свыше 1 млрд сообщений.

Как пишет FT, ИИ не только улучшает взаимодействие с клиентами, но и служит важным источником информации для брендов. Так как информация предоставляется клиентом напрямую, эти данные более полезны, чем информация, полученная с помощью файлов cookie или истории просмотров.

В сочетании с другими данными, такими как профиль социальных сетей пользователя и демографические данные, бренды смогут лучше понимать тенденции, эмоции и настроение клиентов и соответственно корректировать стратегии управления продуктом.

Летом 2017 года компания Montblanc представила «умные» часы Summit, оснащенные ассистентом Google на основе ИИ. Несмотря на классический внешний вид, модель выполняет функции навигатора, переводчика и ассистента с голосовым управлением.

В рамках выставки SIHH в Женеве в январе 2017 года бренд Jaeger-LeCoultre пригласил всех желающих протестировать свои разработки. Посетителям выдали браслет с QR-кодом и попросили выбрать часы с помощью приложения для iPhone. Эта технология на основе дополненной реальности помогла компании собрать информацию о клиентах. [5]

ИИ в ресторанах

2023: В России открылось первое кафе, меню и интерьеры для которого разработал искусственный интеллект

В России открылось первое кафе, меню и интерьеры для которого разработал искусственный интеллект. Речь идет об заведении азиатской кухни под названием Futuramen, которое заработало в Москве на Пятницкой. Подробнее здесь.

ИИ в пивоварении

В декабре 2017 года Carlsberg сообщила об использовании искусственного интеллекта, который помогает датской компании создавать новые сорта пива. Подробнее здесь.

ИИ в юриспруденции

Юристы начали использовать нейросеть OpenAI для ускорения работы

15 марта 2023 года PricewaterhouseCoopers (PwC), международная сеть компаний, предлагающих услуги в области консалтинга и аудита, объявила о внедрении искусственного интеллекта для повышения эффективности работы своих сотрудников. Подробнее здесь.

ИИ в индустрии моды

2023

Как генеративный ИИ используют в индустрии моды

Технологии генеративного искусственного интеллекта могут оказать серьезное влияние на индустрию моды. Такие системы помогут быстрее выводить одежду и аксессуары на рынок, более эффективно продавать их и улучшать качество обслуживания клиентов. Об этом говорится в исследовании компании McKinsey, результаты которого обнародованы в начале марта 2023 года. Подробнее здесь.

Запущено первое в мире модельное агентство с виртуальными девушками

Осенью 2023 года запустилось первое в мире модельное агентство с виртуальными моделями-девушками. Оно получило название The Clueless. Подробнее здесь.

Использование ИИ в госуправлении

ИИ в ЖКХ

• прогнозирование технического состояния дома (лифт, кровля)
• прогнозирование расхода воды и электричества (регрессия), предсказание заполнение показателей (классификация)
• распознавание фото счетчиков

ИИ в криминалистике

ИИ в судебной системе

2022

Суды начали использовать систему, которая распознает голоса незнакомцев на записях лучше людей

7 ноября 2022 года междисциплинарная международная группа, состоящая из криминалистов, юристов, психологов и лингвистов из Австралии, Великобритании и Чили, разработала и внедрила ИИ-систему, способную распознавать голоса незнакомцев на аудиозаписях лучше людей. В качестве доказательства эффективности своей разработки эксперты сравнили точность идентификации говорящего на записи отдельными слушателями (например, судьями или членами жюри) с точностью системы сравнения судебной экспертизы голоса, основанной на современной технологии автоматического распознавания говорящего.

В большинстве англоязычных стран показания эксперта принимаются в суде только в том случае, если они потенциально могут помочь судье или присяжным принять решение. Если идентификация говорящего на записи судьей или присяжными будет одинаково точной или более точной, чем сравнительный анализ голоса, проведенный судебным экспертом, то показания судебного эксперта не будут приемлемыми.

Суды начали использовать систему, которая распознает голоса

Запись голоса допрашиваемого была телефонным звонком с фоновым офисным шумом, а запись голоса подозреваемого — полицейским допросом, проведенным в помещении с эхом и фоновым шумом вентиляционной системы.

Система сравнения голоса судебного эксперта показала лучшие результаты, чем все 226 слушателей, участвовавших в тестировании.

Исследовательская группа состояла из криминалистов, правоведов, экспериментальных психологов и фонетистов из Великобритании, Австралии и Чили.

Автор исследования доктор Кристи Мартир (Kristy A Martire) из Школы психологии Университета Нового Южного Уэльса сказала:

Соавтор исследования профессор Гэри Эдмонд из юридического факультета Университета Нового Южного Уэльса сказал:

В Китае искусственный интеллект начал выносить судебные приговоры

В середине июля 2022 года искусственный интеллект впервые стал составителем текста обвинительного заключения, которое будет предъявлено преступнику в суде. Система машинного обучения может автоматически сканировать судебные дела на предмет ссылок, рекомендовать судье законы и правила, составлять юридические документы и исправлять то, что она считает человеческими ошибками в приговоре. Подробнее здесь.

2021: В Китае создан робот-прокурор

Китайские специалисты заявили о создании первого в мире робота-прокурора, использующего технологии искусственного интеллекта (ИИ) для предъявления обвинений в уголовных делах. Об этом стало известно 27 декабря 2021 года. Подробнее здесь.

2017

Разработки в области искусственного интеллекта помогут кардинально изменить судебную систему, сделать ее более справедливой и свободной от коррупционных схем. Такое мнение высказал летом 2017 года доктор технических наук, технический консультант Artezio Владимир Крылов.

Ученый считает, что уже существующие сейчас решения в области AI можно успешно применять в разных сферах экономики и общественной жизни. Эксперт указывает, что AI успешно применяется в медицине, однако в будущем способен полностью изменить и судебную систему.

«Ежедневно просматривая новостные сообщения о разработках в области ИИ только поражаешься неисчерпаемости фантазии и плодотворности исследователей и разработчиков в этой области. Сообщения о научных исследований постоянно чередуются с публикациями о новых продуктах, врывающихся на рынок и сообщениями об удивительных результатах, полученных с помощью применения ИИ в различных областях. Если же говорить об ожидаемых событиях, сопровождаемых заметным хайпом в СМИ, в котором ИИ станет снова героем новостей, то я, наверное, не рискну делать технологических прогнозов. Могу предположить, что ближайшим событием станет появление где-то предельно компетентного суда в форме искусственного интеллекта, справедливого и неподкупного. Случится это, видимо, в 2020-2025 году. И процессы, которые пройдут в этом суде приведут к неожиданным рефлексиям и стремлению многих людей передать ИИ большинство процессов управления человеческим обществом».

Использование искусственного интеллекта в судебной системе ученый признает «логичным шагом» по развитию законодательного равенства и справедливости. Машинный разум не подвержен коррупции и эмоциям, может четко придерживаться законодательных рамок и выносить решения с учетом многих факторов, включая данные, которые характеризуют участников спора. По аналогии с медицинской сферой, роботы-судьи могут оперировать большими данными из хранилищ государственных служб. Можно предположить, что машинный интеллект сможет быстро обрабатывать данные и учитывать значительно больше факторов, чем судья-человек.

Эксперты-психологи, впрочем, считают, что отсутствие эмоциональной составляющей при рассмотрении судебных дел негативно скажется на качестве решения. Вердикт машинного суда может оказаться слишком прямолинейным, не учитывающим важность чувств и настроения людей.

ИИ в спорте

ИИ в медицине (здравоохранении)

Анализ поведения граждан

Использование ИИ в развитии культуры

Работа СМИ и литература

Как роботы заменяют журналистов, писателей и поэтов?

Видео

Драматургия

Искусственный интеллект научился «писать» пьесы

Экспериментальную модель нейросети – генератор пьес «НейроСтаниславский» представили в Москве. Проект открывает следующую эпоху в театральном искусстве и в сфере нейронных сетей: искусственный интеллект уже создавал музыку и картины, но впервые в России написал пьесу. Об этом НИТУ МИСиС (Национальный исследовательский технологический университет) сообщил 11 ноября 2022 года. Подробнее здесь.

Музыка

Живопись

2023

Adobe продает сгенерированные ИИ фотографии войны Израиля и ХАМАС. СМИ используют их и выдают их за настоящие

В начале ноября 2023 года стало известно о том, что Adobe продает сгенерированные искусственным интеллектом изображения, изображающие конфликт между Израилем и группировкой ХАМАС в секторе Газа. Эти иллюстрации имеют разную степень реалистичности; причем иногда СМИ выдают их за настоящие, не указывая явным образом, что они были созданы посредством нейросети. Подробнее здесь.

«Яндекс» выпустил нейросеть, способную создавать изображения по описанию

«Яндекс» выпустил генеративную нейросеть «Шедеврум», которая может создавать изображения по описанию. Об этом компания сообщила 5 апреля 2023 года. Подробнее здесь.

2022: Нейросеть научилась рисовать совместно с художником

Облачная платформа Yandex Cloud, студия Arka и мультимедиа-художник Andrey Berger представили нейросеть-соавтора. Об этом Яндекс сообщил 8 декабря 2022 года. Подробнее здесь.

2021: Nvidia представила ИИ-систему GauGAN для преобразования текста в изображение

24 ноября 2021 года стало известно, что Компания Nvidia представила систему на базе технологий искусственного интеллекта GauGAN2 (преемник первой модели GauGAN), позволяющую создавать правдоподобные фотографии несуществующих пейзажей. С помощью таких техник, как сегментированное картирование, ретушь и преобразование текста в изображение, GauGAN2 способна создавать реалистичные изображения на основе текста и набросков от руки. Подробнее здесь.

2019: Microsoft представила генератор изображений на основе произведений искусства

В начале марта 2019 года Microsoft анонсировала проект по генерации изображений на основе произведений искусства.Для создания этого сервиса разработчики использовали микросервисную архитектуру глубоких нейросетей, службы Azure и хранилище BLOB-объектов. Visual Studio Code и Azure Kubernetes Service позволяют создавать новые изображения в режиме реального времени и отвечают за интерактивный внешний вид сайта. Подробнее здесь.

2018: Написанный искусственным интеллектом портрет продан за $433 тыс.

В октябре 2018 года на аукционе Christie’s в Нью-Йорке продали картину, написанную искусственным интеллектом. За «Портрет Эдмонда Белами» из серии «Семья Белами», который создан на основе полотен известных живописцев, заплатили $432,5 тыс. при первоначальной цене лота в $7–10 тыс. Подробнее здесь.

2016: Представители Google выручили с психоделических картин, написанных ИИ, порядка $98 тыс.

В 2015 году команда Google тестировала нейронные сети на предмет возможности самостоятельно создавать изображения. Тогда искусственный интеллект обучали на примере большого количества различных картинок. Однако, когда машину «попросили» самостоятельно что-нибудь изобразить, то оказалось, что она интерпретирует окружающий нас мир несколько странно. Например, на задачу нарисовать гантели, разработчики получили изображение, в котором металл был соединён человеческими руками. Вероятно, произошло это из-за того, что на этапе обучения анализируемые картинки с гантелями содержали руки, и нейронная сеть неверно это интерпретировала.

26 февраля 2016 года в Сан-Франциско на специальном аукционе представители Google выручили с психоделических картин, написанных искусственным интеллектом, порядка $98 тыс. Данные средства были пожертвованы на благотворительность. Одна из наиболее удачных картин машины представлена ниже.

Картина, написанная искусственным интеллектом Google. Источник: factroom.ru

В начале 2016 года с помощью подобной технологии была написана картина «Следующий Рембрандт». Исследователи проекта Next Rembrandt в ходе своей работы проанализировали порядка 350 картин великого художника, используя 3D-сканеры, которые позволили нейронной сети уловить даже мельчайшие детали работ и копировать стиль написания всех произведений.

На втором этапе учёные определили, что конкретно нейронная сеть должна написать самостоятельно. Для этого выбрали мужчину 30-40 лет, имеющего растительность на лице, воротник и шляпу.

Портрет «Следующий Рембрандт»

Полученные результаты оставляют двоякое ощущение. С одной стороны, все мы видим, что перед нами работа машины. С другой – если мы поставим рядом несколько полотен Рембрандта, то мало кто сможет отличить именно этот портрет.

История

Microsoft и MIT создали ИИ-алгоритм для поиска взаимосвязей между предметами искусства

18 августа 2020 года стало известно о том, что исследователи из Microsoft и Массачусетского технологического института (MIT) разработали систему MosAIc для поиска взаимосвязей между предметами искусства из различных культур и эпох. Подробнее здесь.

Сбербанк привлекает искусственный интеллект для расшифровки рукописей Петра Первого

29 июня 2020 года стало известно о том, что Сбербанк решил привлечь технологии искусственного интеллекта для расшифровки рукописей Петра Первого. Подробнее здесь.

Игры (го, покер, шахматы)

• Летом 2017 года стало известно, что Microsoft Research и Maluuba, стартап в сфере глубокого обучения, приобретенный корпорацией в начале 2017 года, научили искусственный разум играть в одну из самых популярных компьютерных игр всех времён Ms. Pac-Man. И не просто научили, а сделали из него чемпиона, побившего мировой рекорд, установленный человеком.

Играя в версию знаменитой аркады Ms. Pac-Man, выпущенную для одной из первых домашних консолей Atari 2600, искусственный интеллект смог набрать максимальное количество возможных очков – достижение, которое прежде было немыслимо. Результат умной машины составил 999 990 баллов, тогда как лучший результат, поставленный человеком равен 266 360 баллам.

При обучении искусственного интеллекта использовался метод под названием «гибридная архитектура наград». Он заключается в том, что 150 специальным программам-агентам назначается конкретная задача: избегать призраков, правильно передвигаться, собирать гранулы и так далее. С помощью программ-агентов искусственный интеллект самостоятельно распределял приоритеты для достижения максимального результата. Версия игры Ms. Pac-Man для Atari 2600 использовалась неспроста. Код игры в ней менее предсказуем, чем в оригинальной версии. Стратегией разработки стало использование перспективного подхода обучения с подкреплением (reinforcement learning), который предполагает, что алгоритму даются для обработки примеры желаемого поведения, и он методом проб и ошибок совершенствуется. По словам ученых, работавших над проектом, такое достижение внесет вклад в обработку естественного языка, а также потенциально сможет лечь в основу систем детального предсказания покупательского поведения, обусловленного множеством факторов.

• В 2016 году компьютер впервые обыграл человека в го[7] . В мае 2017 года сильнейший игрок в го Кэ Цзе из Китая проиграл вторую партию программе AlphaGo. Таким образом, AlphaGo обеспечила себе победу в турнире из трех партий. Кэ Цзе, отметили эксперты, следившие за матчем, «идеально» начал партию, создавая сложные для соперника комбинации по всему игровому полю. Однако AlphaGo удалось упростить игру и добиться победы.

• В 2017-м под угрозой оказался покер — специалисты из Университета Карнеги — Меллон создали бота, который бросил вызов профессиональным игрокам. Программа Libratus, разработанная в Университете Карнеги — Меллона, победила в 20-дневном покерном турнире «Brains Vs. Artificial Intelligence: Upping the Ante». Компьютер выиграл фишек на сумму более 1,7 миллиона долларов, сообщает New Scientist [8] .

В турнире, который проходил в питтсбургском казино Rivers было сыграно 120 тысяч раздач в безлимитный техасский холдем один на один (Хедз-Ап), против Libratus играли Даниэль МакОлэй, Джимми Чу, Донг Ким и Джейсон Лес. В результате 20-дневного турнира программа победила людей, заработав более 1,7 миллиона долларов в фишках. Несмотря на это, разработчик не получат никаких денег, а призовой фонд в 200 тысяч долларов будет поделен между четырьмя живыми игроками в зависимости от занятого места.

Точно не известно, как именно работает Libratus, авторы описали лишь общую структуру программы и планируют в ближайшем будущем опубликовать статью в рецензируемом журнале. По словам разработчиков, Libratus состоит из трех частей. Основное «ядро» Libratus было подготовлено заранее, вычисления заняли 15 миллионов ядро-часов, в то время как на Claudico ушло два-три миллиона. Вторая часть программы следила за возможными ошибками, которые могли допустить соперники, и учитывала в процессе игры эту информацию. Третья часть Libratus отслеживала собственные слабые стороны, которые могли использовать противники, и корректировала общую стратегию с учетом этих данных. Такой подход позволил программе как блефовать самостоятельно, так и распознавать дезинформацию со стороны соперников [9] .

По мнению авторов программы у систем, подобных Libratus, большое будущее в самых разных сферах, где приходиться иметь дело с неполной информацией. В качестве возможных сфер применения программы исследователи называют информационную безопасность, военное дело, аукционы, переговоры и даже бережливое распределение медикаментов.

Покер — игра, в которую очень сложно обучить играть компьютер: хороший игрок быстро распознает стратегии, заложенные в искусственный интеллект, и находит способ победить бота. Особенно сложно компьютеру приходится, если ставки за покерным столом нелимитированы, то есть игрок может ставить в свой ход неограниченное количество фишек.

Тем не менее, покерные боты — очень популярное направление развития игры. Есть два типа покерных ботов. Одни довольно просты и сражаются с людьми в игре с маленькими ставками — в ней уровень покера очень низок, и люди не могут разгадать даже простейшие стратегии. Такие боты не очень интересны науке и служат для зарабатывания денег — покерные сайты, как правило, пытаются с ними бороться.

Второй тип — боты, которые соревнуются с профессионалами. Они нужны не только и не столько для зарабатывания денег, сколько для продвижения науки. Тема «игр с неполной информацией» сейчас одна из самых популярных в экономической науке — неслучайно Ллойд Шепли и Элвин Рот получили в 2012 году Нобелевскую премию по экономике именно за теорию стабильного распределения, которая связана как раз с «теорией игр». Если компьютер стабильно научится лучше человека играть в игры с неполной информацией, возможно, нам больше не придется торговаться и мучаться вопросом о том, не прогадали ли мы, покупая новый автомобиль с нужными нам характеристиками именно за эту цену — потому что решать за нас это будет приложение в смартфоне [10] .

• Разработчики компьютерных игр применяют ИИ в той или иной степени проработанности. Это образует понятие «Игровой искусственный интеллект». Стандартными задачами ИИ в играх являются нахождение пути в двумерном или трёхмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчёт верной экономической стратегии и так далее.

Фотография

2021: Применение ИИ в фотографической среде

Современный мир уже невозможно представить без нейросетей и все более впечатляющих разработок в области искусственного интеллекта. Эти сущности, еще лет 20 назад кажущиеся нам чем-то из области научной фантастики, сегодня проникли буквально в каждый дом. И нет, речь не идет о робототехнике и искусственном разуме, искусственный интеллект — это гораздо более широкое понятие.

Алгоритмы ИИ помогают нам начать день с прогноза погоды, далее построить оптимальный путь на работу в Google Maps, учитывая трафик на дорогах, а вечером любимый медиасервис предложит фильм по вкусу. Будьте уверены, даже реклама в браузере будет подобрана «им» специально под вас, учитывая предыдущие поисковые запросы.

Даже сферу искусства ИИ не обошел стороной. Например, у профессионалов и любителей фотографии все большее распространение получают методики, в основе которых лежат нейросети. В данной статье рассказывается о практическом применении инструментов искусственного интеллекта в фотографической среде.

2017: Алгоритм, ретуширующий фотографии в режиме реального времени

4 августа 2017 года стало известно о том, что инженеры корпорации Google в ходе совместного исследования с учеными из Массачусетского технологического института (MIT) создали алгоритм, ретуширующий фотографии в режиме реального времени. [11]

Разработчики всё чаще прибегают к так называемой «вычислительной» фотографии: различным алгоритмам и ИИ-технологиям, призванным улучшать снимки, сделанные с помощью смартфонов. По утверждению представителей Google и MIT, их технология не просто позволит качественно обрабатывать фотографии, но и получать результат, сопоставимый с тем, как если бы этим занимался профессиональный фотограф.

В ходе тестирования нейронной сети было выбрано пять фотографий, созданных Adobe и MIT. Каждое изображение было отретушировано пятью различными фотографами. Затем полученные снимки использовались для того, чтобы определить, как именно можно улучшить каждое изображение за счёт регулировки яркости, насыщенности и прочих параметров.

Слева — оригинал 12-Мп фотографии, справа — та же фотография, обработанная алгоритмом Google-MIT

В основе алгоритма Google-MIT лежит «сверточная нейросеть». Вычислительная мощность современных мобильных устройств недостаточно высока для полноценной работы системы, но исследователи сумели обойти это ограничение — система выполняет большую часть вычислений на уменьшенной копии исходного изображения, а затем переносит результаты на фотографию в высоком разрешении.

Исследователи протестировали программу на обычном смартфоне (модель не указывается), и алгоритм смог в реальном времени выдавать на экран обработанное изображение с разрешением 1920×1080 и частотой обновления 40–50 Гц. Размер всего ПО не превышает размера одной цифровой фотографии и может использоваться для обработки снимков в различных стилях. По словам исследователей, нейронная сеть может быть «натренирована» на новом наборе изображений, чтобы имитировать стиль определённых фотографов.

Процессоры для искусственного интеллекта

Intel планирует потеснить Nvidia на рынке чипов для нейронных сетей

По состоянию на 2018 год практически все приложения, так или иначе связанные с нейронными сетями, работают на серверах компании Nvidia, а если иных, то все равно на GPU Nvidia. Но есть серьезный шанс на то, что усилиями Intel монополия Nvidia будет нарушена. Конкурентом, способным потеснить, а может быть даже и сместить GPU с позиции лидера, станут новые, не имеющие аналогов процессоры Intel Nervana Neural Network Processor (NNP). В них, как следует из названия, реализована интеллектуальная собственность, приобретенная Intel вместе с компанией Nervana в 2016 году (подробнее).

Amazon разрабатывает ИИ-чипы

В феврале 2018 года стало известно о разработке компанией Amazon собственных чипов. Они ориентированы на вычислительные задачи, связанные с искусственным интеллектом (ИИ). Подробнее здесь.

Читайте также

• Обзор: Искусственный интеллект 2018
• Сквозные технологии цифровой экономики

Слушайте также

• Подкаст TAdviser: Выпуски рубрики «Эра искусственного интеллекта».

Робототехника

• Роботы (робототехника)
• Робототехника (мировой рынок)
• Обзор: Российский рынок промышленной робототехники 2019
• Карта российского рынка промышленной робототехники
• Промышленные роботы в России
• Каталог систем и проектовРоботы Промышленные
• Топ-30 интеграторов промышленных роботов в России
• Карта российского рынка промышленной робототехники: 4 ключевых сегмента, 170 компаний

• Технологические тенденции развития промышленных роботов
• В промышленности, медицине, боевые (Кибервойны)
• Сервисные роботы
• Каталог систем и проектовРоботы Сервисные
• Collaborative robot, cobot (Коллаборативный робот, кобот)
• IoT — IIoT — Цифровой двойник (Digital Twin)
• Компьютерное зрение (машинное зрение)
• Компьютерное зрение: технологии, рынок, перспективы
• Как роботы заменяют людей
• Секс-роботы
• Роботы-пылесосы

• Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)
• Обзор: Искусственный интеллект 2018
• Искусственный интеллект (рынок России)
• Искусственный интеллект (мировой рынок)
• Искусственный интеллект (рынок Украины)
• В банках, медицине, радиологии, ритейле, ВПК, производственной сфере, образовании, Автопилот, транспорте, логистике, спорте, СМИ и литература, видео (DeepFake, FakeApp), музыке

• Национальная стратегия развития искусственного интеллекта
• Национальная Ассоциация участников рынка робототехники (НАУРР)
• Российская ассоциация искусственного интеллекта
• Национальный центр развития технологий и базовых элементов робототехники
• Международный Центр по робототехнике (IRC) на базе НИТУ МИСиС

• Машинное обучение, Вредоносное машинное обучение, Разметка данных (data labeling)
• RPA — Роботизированная автоматизация процессов
• Видеоаналитика (машинное зрение)
• Машинный интеллект
• Когнитивный компьютинг
• Наука о данных (Data Science)
• DataLake (Озеро данных)
• BigData
• Нейросети
• Чатботы
• Умные колонки Голосовые помощники

• Безэкипажное судовождение (БЭС)
• Автопилот (беспилотный автомобиль)
• Беспилотные грузовики
• Беспилотные грузовики в России
• В мире и России
• Летающие автомобили
• Электромобили

• Подводные роботы
• Беспилотный летательный аппарат (дрон, БПЛА)

1. ↑Банк России перечислил риски внедрения искусственного интеллекта
2. ↑Blueprint for an AI Bill of Rights
3. ↑ИИ упростил решение известной задачи квантовой физики со 100 тыс. уравнений до четырех
4. ↑Искусственный интеллект Facebook научился врать и торговаться
5. ↑Artificial intelligence starts to revolutionise luxury industries
6. ↑Automatic speaker recognition technology outperforms human listeners in the courtroom
7. ↑Го-про Искусственный интеллект впервые одолел профессионального игрока в го: Wired Игра го была придумана более двух с половиной тысяч лет назад и до сих пор это одна из самых популярных игр в мире — по ней регулярно проводятся чемпионаты. На первый взгляд она очень простая: есть поле из клеток и камни — черные и белые. Игроки должны захватить своими камнями как можно большую площадь на доске. Тем не менее, именно эта игра многие годы была неподвластна компьютеру. До недавнего времени искусственный интеллект не мог обыгрывать игроков высокого уровня — магистров.
8. ↑AI just won a poker tournament against professional players
9. ↑Искусственный интеллект победил профессиональных игроков в покер
10. ↑Компьютер против человека. На этот раз в покер Искусственный интеллект пытается обыграть четырех профессиональных игроков
11. ↑ИИ-алгоритм может заменить профессиональных фотографов

Заказчик	Интегратор	Год	Проект
— Правительство Ставропольского края	Мобильные ТелеСистемы (МТС)	2024.12
— Трамвайно-троллейбусное управление г. Таганрога	Синара-Транспортные Машины (СТМ), Университет Иннополис	2024.12
— Министерство промышленности и торговли РФ (Минпромторг)	Без привлечения консультанта или нет данных	2024.11
— Тандер Сеть магазинов Магнит	Без привлечения консультанта или нет данных	2023.12
— Министерство жилищно-коммунального хозяйства Ростовской области	Электронные офисные системы (ЭОС)	2023.11
— Карельский окатыш	Без привлечения консультанта или нет данных	2023.11
— Рекорд Капитал УК	Жилфонд Агентство недвижимости	2023.11
— Cashdrive	Marketing Logic (Маркетинг Лоджик)	2023.11
— Мобильные ТелеСистемы (МТС)	Без привлечения консультанта или нет данных	2023.11
— Министерство природных ресурсов, лесного хозяйства и экологии Пермского края	Университет Иннополис, ИнноГеоТех	2023.11
— Министерство труда и социальной защиты республики Марий Эл	Без привлечения консультанта или нет данных	2023.10
— Государственная инспекция по контролю за использованием объектов недвижимости города Москвы (Госинспекция по недвижимости)	Департамент информационных технологий Москвы (ДИТ)	2023.10
— Центр диагностики и телемедицины (НПКЦ ДиТ ДЗМ)	Без привлечения консультанта или нет данных	2023.09
— Сайлюгемский	Яндекс.Облако (Yandex.Cloud)	2023.09
— Архивный комитет Санкт-Петербурга	Санкт-Петербургский информационно-аналитический центр (СПб ИАЦ)	2023.09
— МегаФон	Без привлечения консультанта или нет данных	2023.08
— Московский зоопарк	VK (ранее Mail.ru Group)	2023.08
— Татнефть	ИТМО (научно-образовательная корпорация), ТатИТнефть	2023.08
— Российские железные дороги (РЖД)	МегаФон	2023.07
— ОТП Банк	Без привлечения консультанта или нет данных	2023.07
— Glorax	Idaproject	2023.07
— Росбанк	Без привлечения консультанта или нет данных	2023.07
— Общегородской контакт-центр ДИТ Москвы	Департамент информационных технологий Москвы (ДИТ)	2023.06
— Федеральная служба по надзору в сфере образования и науки (Рособрнадзор)	Ростелеком	2023.06
— Полюс ПАО (ранее Полюс Золото, Polyus Gold)	Ростелеком	2023.06
— Ozon.ru (Интернет-решения)	Без привлечения консультанта или нет данных	2023.06
— Министерство связи и массовых коммуникаций Республики Башкортостан	Открытый Регион ЦИТ Уфа	2023.05
— М.Видео-Эльдорадо	Без привлечения консультанта или нет данных	2023.05
— Абрау-Дюрсо	Сбер Бизнес Софт	2023.05
— Новолипецкий металлургический комбинат, НЛМК	Инфосистемы Джет	2023.05