Лекция
Сразу хочу сказать, что здесь никакой воды про применение систем искусственного интеллекта, и только нужная информация. Для того чтобы лучше понимать что такое применение систем искусственного интеллекта , настоятельно рекомендую прочитать все из категории машинное творчество.
Системы искусственного интеллекта применяется в различных областях
Финансовые учреждения давно используют нейронные сети для выявления подозрительных событий и действий.[41] Использование ИИ в банковской сфере началось еще в 1987 году, когда Security Pacific National Bank в США создал целевую группу по противодействию мошенничеству и несанкционированному использованию дебетовых карт.[42]
Алгоритмическая торговля предполагает использование сложных систем искусственного интеллекта для принятия торговых решений со скоростью, превышающую скорость, на которую способен человеческий организм. Это позволяет делать миллионы сделок в день без какого-либо вмешательства человека. Автоматизированные торговые системы обычно используются крупными институциональными инвесторами[43].
Несколько крупных финансовых учреждений вложили средства в развитие ИИ, чтобы использовать его в их инвестиционной практике. Разработки BlackRock' AI, Aladdin, используются как внутри компании, так и для клиентов компании, ассистируя в принятии инвестиционных решений. Широкий спектр функциональных возможностей данной системы включает обработку естественного языка для чтения текста, такого как новости, отчеты брокеров и каналы социальных сетей. Затем система оценивает настроения в упомянутых компаниях и присваивает им оценку. Банки, такие как UBS и Deutsche Bank, используют систему ИИ под названием Sqreem (Sequential Quantum Reduction and Extraction Model, Модель Последовательной Квантовой Редукции и Экстракции), которая может обрабатывать данные для разработки профилей потребителей и сопоставлять их с продуктами, которые они, скорее всего, захотят.[44] Goldman Sachs использует Kensho, платформу аналитики рынка, которая объединяет статистические вычисления с большими данными и обработкой естественного языка. Его системы машинного обучения используют данные в Интернете и оценивают корреляции между мировыми событиями и их влиянием на цены финансовых активов.[45] Информация, извлеченная системой ИИ из прямой трансляции новостей, используется в принятии инвестиционных решений.
Существуют продукты, которые используют ИИ для помощи людям в управлении их личными финансами. Например, Digit — это приложение, основанное на искусственном интеллекте, которое автоматически помогает потребителям оптимизировать свои расходы и сбережения, основываясь на своих личных привычках и целях. Приложение может анализировать такие факторы, как ежемесячный доход, текущий баланс и привычки к расходам, затем принимать собственные решения и переводить деньги на отдельный сберегательный счет.[46] Wallet.AI, развивающийся в Сан-Франциско старт-ап, создает агентов, которые анализируют данные, которые генерирует потребитель, при взаимодействии со смартфонами и социальными сетями, чтобы проинформировать потребителя о своих расходах.[47]
Автоматизированные помощники-советчики становятся все более широко используемыми в отрасли управления инвестициями. Автоматизированные системы предоставляют финансовые консультации и советы в управлении финансовым портфелем с минимальным вмешательством человека. Этот класс финансовых консультантов работает на основе алгоритмов, созданных для автоматического развития финансового портфеля в соответствии с инвестиционными целями и склонностью к риску клиентов. Он может корректировать изменения в реальном времени на рынке и калибровать портфель в соответствии с пожеланиями клиента.[48]
Онлайн-кредитор Upstart анализирует огромное количество потребительских данных и использует алгоритмы машинного обучения для построения моделей кредитного риска, которые прогнозируют вероятность дефолта. Их технология будет лицензирована для банков, чтобы они могли использовать ее для оценки своих процессов[49].
ZestFinance разработала платформу Zest Automated Machine Learning (ZAML) специально для кредитного андеррайтинга. Эта платформа использует компьютерное обучение для анализа десятков тысяч традиционных и нетрадиционных переменных (от транзакций покупки до того, каким образом клиент заполняет форму), используемых в кредитной индустрии, для оценки заемщиков. Платформа особенно полезна для присвоения кредитных баллов клиентам с небольшой кредитной истории, таким как миллениалы[50].
Использование ИИ позволило «Сбербанку» в 2019 году заработать дополнительно $700 млн, в 2020 году планировалось довести эту сумму до $1 млрд[51].
Применение ИИ является важным трендом в создании перспективных систем управления поля боя и вооружением[52].
С помощью ИИ возможно обеспечить оптимальный и адаптивный к угрозам выбор комбинации сенсоров и средств поражения, скоординировать их совместное функционирование, обнаруживать и идентифицировать угрозы, оценивать намерения противника[52]. Существенную роль ИИ играет в реализации тактических систем дополненной реальности. Например, ИИ позволяет обеспечить классификацию и семантическую сегментацию изображений, локализацию и идентификацию мобильных объектов для эффективного целеуказания[52].
1 марта 2021 года Комитет по безопасности применения искусственного интеллекта[en])[53] направил Президенту и Конгрессу доклад, в котором рекомендуется отвергнуть всемирный запрет на применение автономных систем вооружения на основе ИИ (см. также боевой робот ). В докладе говорится, что использование ИИ позволит «сократить время принятия решений» в тех случаях, когда человек не способен действовать достаточно быстро. Комитет также высказал опасение, что Китай и Россия вряд ли станут соблюдать договор о запрете на применение АИ в военном деле[54].
Китай
По данным Минобороны США, Китай принял решение о разработке методов внедрения ИИ в будущие системы вооружений. Академия военных наук Китая получила задание на реалиализацию этой программы путем объединения усилий ВПК и частных компаний[55].
Британские спецслужбы будут бороться с российскими фейковыми новостями при помощи искусственного интеллекта, который будет распознавать активность «фабрики троллей». По информации Центра правительственной связи Великобритании, искусственный интеллект будет бороться с фейками, сверяя данные с надежными источниками, выявляя манипуляции с изображениями и видео и блокируя подозрительных ботов[56].
Роботы стали распространены во многих отраслях промышленности и часто занимаются работой, которая считается опасной для людей. Об этом говорит сайт https://intellect.icu . Роботы оказались эффективными на рабочих местах, связанных с повторяющимися рутинными заданиями, которые могут привести к ошибкам или несчастным случаям из-за снижения концентрации с течением времени. Также широкое применение роботы получили в работе, которую люди могут найти унизительной.
В 2014 году Китай, Япония, Соединенные Штаты, Республика Корея и Германия вместе составили 70 % от мирового объема продаж роботов. В автомобильной промышленности, секторе с особенно высокой степенью автоматизации, в Японии была самая высокая плотность промышленных роботов в мире: 1414 роботов на 10 000 сотрудников.
Искусственные нейронные сети, такие как технология Concept Processing в программном обеспечении EMR, используются в качестве клинических систем принятия решений для медицинской диагностики.
Другие задачи в медицине, которые потенциально могут выполняться искусственным интеллектом и начинают разрабатываться, включают:
В настоящее время в отрасли здравоохранения работает более 90 стартапов, основанных на применении ИИ
Другое применение ИИ заключается в управлении человеческими ресурсами и рекрутинге. Существует три способа использования ИИ для управления человеческими ресурсами и найма специалистов. ИИ используется для просмотра резюме и ранжирования кандидатов в соответствии с их уровнем квалификации. ИИ также используется для прогнозирования успеха кандидата в заданных ролях через платформы сопоставления должностей. И наконец, ИИ используется при создании чат-ботов, которые могут автоматизировать повторяющиеся коммуникационные задачи.
Как правило, процесс просмотра резюме включает в себя анализ и поиск информации в базе данных резюме. Стартапы, такие как Pomato, создают алгоритмы машинного обучения для автоматизации процессов проверки резюме. Система Pomato AI[62] нацелена на автоматизацию проверки технических претендентов на позиции в технических фирмах. ИИ Pomato выполняет более 200 000 вычислений на каждое резюме за считанные секунды, а затем разрабатывает собственное техническое интервью на основе полезных навыков.
С 2016 по 2017 год компания потребительских товаров Unilever использовала искусственный интеллект, чтобы отобразить всех сотрудников начального уровня. ИИ Unilever использовал игры, основанные на нейробиологии, записанные интервью и анализ лицевых и речевых сигналов, чтобы предсказать успех кандидата в компании. Unilever сотрудничала с Pymetrics и HireVue, чтобы создать новую систему анализа на основе ИИ и увеличить число рассматриваемых кандидатов с 15 000 до 30 000 в течение одного года. Unilever также сократил время на обработку заявлений от 4 месяцев до 4 недель и сэкономил более 50 000 часов времени рекрутеров.
От скрининга резюме до неврологии, распознавания речи и анализа лица … ясно, что ИИ оказывают огромное влияние на сферу управления человеческими ресурсами. Одно из достижений в ИИ заключается в разработке чатов для рекрутинга. TextRecruit выпустил Ari (автоматизированный интерфейс рекрутинга). Ari — это набор чатов для рекрутинга, который предназначен для проведения двухсторонних текстовых бесед с кандидатами. Ari автоматизирует публикацию вакансий, рекламных объявлений, скриннинг кандидатов, планирование собеседований и развитие отношений кандидатов с компанией по мере продвижения по рекрутинговому процессу. Ari в настоящее время предлагается в рамках платформы участия в проекте TextRecruit.
Хотя эволюция музыки всегда была затронута технологией, искусственный интеллект позволил с помощью научных достижений подражать, в какой-то мере, человекоподобной композиции.
Среди известных ранних усилий Дэвид Коуп создал ИИ под названием Эмили Хауэлл, которому удалось стать известным в области Алгоритмической компьютерной музыки. Алгоритм, лежащий в основе Эмили Хауэлл, зарегистрирован как патент США.[63]
Другие разработки, такие как AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist), сосредоточены на сочинении симфоний, в основном классической музыки для фильмов. Эта разработка достигла известности, став первым виртуальным композитором, который был признан музыкальной профессиональной ассоциацией.[64]
Искусственные интеллекты могут даже создавать музыку, пригодную для использования в медицинских условиях, Melomics использует компьютерную музыку для снятия стресса и боли.[65]
Более того, такие инициативы, как Google Magenta, проводимые командой Google Brain, хотят узнать, способен ли искусственный интеллект создавать неотразимое искусство.
В исследовательской лаборатории Sony CSL их программное обеспечение Flow Machines создает поп-песни, изучая стили музыки из огромной базы данных песен. Анализируя уникальные комбинации стилей и методы оптимизации, ИИ может сочинять музыку в любом существующем стиле.
В декабре 2020 года в России, в рамках конференции AI Journey (организатор Сбербанк, модератор Александр Ведяхин) российские исполнители Zivert, Рахим, Егор Шип и Даня Милохин выступали вместе с искусственным интеллектом[66].
Компания Narrative Science делает компьютерные новости и отчеты коммерчески доступными, включая обобщение спортивных событий на основе статистических данных из игры на английском языке. Она также создает финансовые отчеты и анализ недвижимости. Аналогично, компания Automated Insights генерирует персонализированные сводки и превью для Yahoo Sports Fantasy Football. Предполагается, что к 2014 году компания будет создавать миллиард историй в год, по сравнению с 350 миллионами в 2013 году[67]. Ведущие медиа-компании, такие как Associated Press, Forbes , The New York Times , Los Angeles Times и ProPublica, начали автоматизировать новостной контент. Появилось такое понятие, как автоматизированная журналистика[68].
Echobox — это компания, разрабатывающая программное обеспечение, которая помогает издателям увеличивать трафик путем «разумного» размещения статей на платформах социальных сетей, таких как Facebook и Twitter. Анализируя большие объемы данных, ИИ узнает, как конкретные аудитории реагируют на разные статьи в разное время суток. Затем он выбирает лучшие истории для публикации и лучшее время, чтобы опубликовать их. Он использует как исторические данные, так и данные в реальном времени, чтобы понять, что сработало хорошо в прошлом, а также то, что в настоящее время имеет тенденцию в Интернете.
Другая компания, называемая Yseop, использует искусственный интеллект, чтобы превратить структурированные данные в интеллектуальные комментарии и рекомендации на естественном языке. Yseop может писать финансовые отчеты, исполнительные резюме, персонализированные продажи или маркетинговые документы и многое другое со скоростью тысяч страниц в секунду и на нескольких языках, включая английский, испанский, французский и немецкий[69].
Boomtrain — еще один пример ИИ, который призван научиться лучше всего привлекать каждого отдельного читателя к точным статьям — отправленным по правильному каналу в нужное время — это будет наиболее актуально для читателя. Это как если бы вы наняли персонального редактора для каждого отдельного читателя, чтобы подобрать наилучшие статьи именно для него.
Существует также возможность того, что в будущем ИИ будет писать литературные произведения. В 2016 году японский ИИ написал небольшую историю и почти выиграл литературную премию[70].
Искусственный интеллект реализуется в автоматизированных онлайн-помощниках, которые можно рассматривать как чат-боты на веб-страницах. Это может помочь предприятиям снизить затраты на наем и обучение сотрудников. Основной технологией для таких систем является естественная обработка языка. Pypestream использует автоматизированное обслуживание клиентов для своего мобильного приложения, предназначенного для упрощения связи с клиентами[71].
В настоящее время крупные компании инвестируют в ИИ для обработки проблемных клиентов в будущем. В самой последней версии Google анализирует человеческую речь и преобразует их в текст. Платформа может идентифицировать сердитых клиентов через особенности их речи и реагировать соответствующим образом[72].
Многие телекоммуникационные компании используют эвристический поиск в управлении своими сотрудниками, например, BT Group развернула эвристический поиск в приложении для планирования, которое обеспечивает рабочие графики 20 000 инженеров.
Большие надежды возлагаются на использование систем искусственного интеллекта для управления сетями сотовой связи 6G[73].
В 1990-х годах были предприняты первые попытки массового производства ориентированных на дом типов базового ИИ для образования или отдыха. Это значительно продвинулось с цифровой революцией и помогло людям, особенно детям, познакомиться с различными типами ИИ, в частности, в виде тамагочи и домашних животных, iPod Touch, Интернета и первого широко распространенного робота, Furby. Год спустя улучшенный тип домашнего робота был выпущен в виде Aibo, роботизированной собаки с интеллектуальными функциями и автономией.
Такие компании, как Mattel, создают ассортимент игрушек с поддержкой ИИ для детей в возрасте трех лет. Используя запатентованные системы ИИ и средства распознавания речи, они могут понимать разговоры, давать интеллектуальные ответы и быстро учиться.[74]
ИИ также используется в индустрии игр, например, в видеоиграх используются боты, которые предназначены для того, чтобы играть роль противников, где люди недоступны или нежелательны. В 2018 году исследователи из Корнеллского университета создали пару генеративно-состязательных сетей и обучили их на примере игры-шутера Doom. В процессе обучения нейронные сети определили основные принципы построения уровней этой игры и после этого они стали способны генерировать новые уровни без помощи со стороны людей[75].
Для автоматических коробок передач в автомобилях были разработаны контроллеры нечеткой логики. Например, в 2006 Audi TT, VW Touareg и VW Caravell используют DSG коробку передач, которая основана на нечеткой логике. Ряд моделей Škoda (Škoda Fabia) также в настоящее время включает контроллер на основе нечеткой логики.
Сегодняшние автомобили теперь имеют вспомогательные функции, основанные на ИИ, такие как самозаряд и расширенные средства круиз-контроля. ИИ используется для оптимизации приложений управления дорожным трафиком, что, в свою очередь, сокращает время ожидания, потребление энергии и вредные выбросы на целых 25 процентов.[76] В будущем будут разработаны полностью автономные автомобили. Ожидается, что ИИ на транспорте обеспечит безопасную, эффективную и надежную транспортировку, минимизируя пагубное воздействие на окружающую среду и общество. Основной проблемой для развития этого ИИ является тот факт, что транспортные системы по своей сути являются сложными системами, включающими очень большое количество компонентов и разных сторон, каждый из которых имеет разные и часто противоречивые цели.[77]
В июне 2019 года прошло тестирование программно-аппаратного комплекса, работающего по технологии технического зрения, на тепловозе ЧМЭ3-1562 приписки депо Лоста Северной железной дороги. В случае опасности (неправильно поставленная стрелка, препятствие на дороге, запрещающий сигнал светофора) система сначала подает светозвуковой сигнал машинисту а затем включает торможение. [78]. Комплекс, получивший обозначение ПАК-ПМЛ (программно-аппаратный комплекс помощи машинисту локомотива), использует искусственный интеллект, накапливая данные о уже совершенных поездках и используя их при оценке обстановки. В начале сентября 2020 года на станции Лоста начался опытный пробег уже двух ЧМЭ3, оснащенных ПАК-ПМЛ. Пробег является частью пилотного проекта ОАО «РЖД» «Внедрение технологии технического зрения для управления и мониторинга подвижного состава». В свою очередь, этот проект является важным этапом глобального корпоративного проекта «Цифровой локомотив»[79].
Различные средства ИИ также широко используются в области обеспечения безопасности, распознавании речи и текста, интеллектуального анализа данных и фильтрации спама в электронной почте. Также разрабатываются приложения для распознавания жестов (понимание языка жестов машинами), индивидуальное распознавание голоса, глобальное распознавание голоса (от множества людей в шумной комнате), распознавание лица для интерпретации эмоций и невербальных сигналов. Другие приложения — это роботизированная навигация, преодоление препятствий и распознавание объектов.
Объединение искусственного интеллекта с экспериментальными данными ускорило создание новой разновидности металлического стекла в 200 раз. Стеклянная природа нового материала делает его более прочным, легким и коррозионно-стойким, чем современная сталь. Группа, возглавляемая учеными Национальной лаборатории ускорителей SLAC Министерства энергетики, Национального института стандартов и технологий и Северо-западного университета США, сообщила о сокращении затрат для обнаружения и улучшения металлического стекла на долю времени и стоимости. Как сообщил представитель группы разработчиков Апурва Мехта[80], «Мы смогли сделать и отобрать 20 000 вариантов за один год»[81].
В феврале 2021 года в США провели испытания искусственного интеллекта в воздушном бою «двое против одного». Новый этап испытаний, который получил название Scrimmage 1, проводился в лаборатории прикладной физики Университета Джонса Хопкинса. В этом воздушном бою два истребителя F-16 Fighting Falcon под управлением искусственного интеллекта действовали в группе и вели бой против одного такого же самолета. Во время нового этапа испытаний нейросетевые алгоритмы вели не только ближний маневренный воздушный бой, но и действовали на расстоянии от противника, выявляя его с помощью радаров и поражая ракетами на расстоянии[82].
А как ты думаешь, при улучшении применение систем искусственного интеллекта, будет лучше нам? Надеюсь, что теперь ты понял что такое применение систем искусственного интеллекта и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории машинное творчество
Комментарии
Оставить комментарий
машинное творчество
Термины: машинное творчество