Носов Н.Ю., Соколов М.Д. Тенденции развития искусственного интеллекта. Современные разработки в области искусственного интеллекта Применение искусственного интеллекта

Искусственный интеллект — это то, что способно поработить мир и лишить нас рабочих мест. С другой стороны, он же способен существенно упростить нашу жизнь. нейронные сети и ИИ — тема, набирающая все большую популярность. И неудивительно. Сам факт, что существует объект, значительно умнее человека, уже вызывает бурю эмоций разной гаммы. Сегодня мы рассмотрим все, что вас интересовало об искусственном интеллекте: что это такое, как его использовать обычному человеку, о том, как он разрабатывается.

Сегодня посмотрел видеоролик на ютубе про то, что скоро машины не будут нуждаться в водителях. Уже сейчас разработаны модели, которые довольно неплохо определяют объекты, в которые ни за что не стоит врезаться. Единственное, что не умеют делать эти автомобили — парковаться. Для этого все еще требуется человек. Но ведь это такая мелочь. Поставить одного парковщика, и пусть он этим делом занимается.

А так система очень умная. Боюсь представить, как будет в будущем: сказал машине “едь в ресторан”, и она поехала. Даже если ты не знаешь, в каком районе он находится, все равно ты окажешься там, где нужно. Это шикарно.

Общая информация об искусственном интеллекте

Искусственный интеллект основан на нейросетях — математической модели человеческого нейрона. Чтобы рассмотреть подробно принцип его работы, нужно немного проникнуть в анатомию ЦНС. Каждая наша клетка состоит из аксонов и дендритов. Первые соединяются со вторыми с помощью синапсов. Нейрон активируется, если был преодолен определенный порог возбуждения (то есть, если напряжение на него подается чуть больше, чем определенное значение). Как следствие, возникает сигнал, который передается на следующий нейрон, и так далее.

Дендриты — это входной порт информации, если можно так выразиться. Предположим, вы смотрите видео. Информация поступает на нейрон, там обрабатывается и выходит на другой при условии, что был преодолен порог возбуждения через аксон. Это очень упрощенная модель, которую легко понять. На деле все значительно сложнее, но к теме не относится.

Нейросеть — это такая модель, которая позволяет принять самое верное решение, исходя из определенных условий.

Описание искусственного нейрона

Опишем искусственный интеллект, как он работает, более детально. В искусственном нейроне ситуация примерно аналогичная. Там есть входной слой и выходной слой. Есть непосредственно тело нейрона, которое называется сумматором, задача которого — проверить, преодолен ли порог возбуждения и выдать сигнал на следующий искусственный нейрон в случае, если это условие истинное.

На входной слой поступают признаки, которые подвергаются анализу. Представим, что мы хотим создать программу, решающую, стоит ли подписываться на какого-то стендапера. Предположим, что для этого нам требуется:

1. Чувство юмора. Понятно, что стендапер без этого качества не котируется.
2. Интеллект. Хотелось бы, чтобы он еще на мысли какие-то наталкивал.

Эти признаки подаются на сумматор. Порог возбуждения нейрона на языке нейросетей называется функцией активации. Если он был преодолен, то идет сигнал на выходной слой. Это и есть решение. Мы можем с помощью весовых коэффициентов определить уровень важности каждого признака. Это делается для того, чтобы настроить искусственный интеллект под задачи конкретного пользователя. Предположим, нам более важно испытать эффект “а ведь он прав”. То есть, интеллект стендапера имеет больший весовой коэффицент, чем чувство юмора.

Если эту систему не вводить, то решение о том, подписываться или нет, будет приниматься исключительно если стендапер шутит так, что дом трясется от вибраций, вызванных хохотом слушателя, а также если благодаря ролику была изобретена идея, как освоить космос, не вставая с дивана.

Как это работает на практике? Создается взвешенное значение путем умножения показателя на весовой коэффициент. Например, если для нас более важен интеллект, то этому признаку присваивается коэффициент 0,6, а на юмор — 0,4. Видим, что в сумме все равно должна получиться единица. В конечном итоге, компьютер видит только два возможных значения или 0, или 1.

Входные данные в компьютере поступают только в виде чисел. Предположим, интеллект будет измеряться в единицах IQ, а юмор — по собственной шкале программиста. В таком случае еще нужно провести нормализацию входных данных, чтобы они были выражены в одной шкале. Не будем вдаваться в детали, потому что нам нужно лишь общее представление о том, что такое искусственный интеллект. Дальше нейросеть нужно обучить. Делается это с помощью подбора коэффициентов. То есть, нужно подобрать такие коэффициенты, чтобы получать необходимый результат.

Области применения искусственного интеллекта

Сфера применения искусственного интеллекта очень широка, и его можно использовать везде, где только человек может представить. Вот некоторые области, в которых он уже успешно используется.

1. Медицина. Преимущество искусственного интеллекта в этой сфере — способность запоминать и обрабатывать колоссальное количество информации, благодаря чему уже появились не только приложения, дающие рекомендации врачам, но и программы, способные на ранних стадиях обнаружить заболевания, когда симптомы еще не успели проявиться. Например приложение Face2Gene сканирует лицо и способно определить 3500 различных генетических заболеваний.
2. Промышленность и сельское хозяйство. В этих сферах искусственный интеллект развился до такой степени, что скоро человек будет вовсе ненужным. Так, компания LG в 2023 году откроет завод, где абсолютно все этапы будут выполняться искусственным интеллектом, начиная закупкой товара и выгрузкой готовой продукции. И да, контроль за качеством также будет осуществлять соответствующее программное обеспечение. А уже 2021 году произойдет частичный переход заводов на эту технологию. В сельской промышленности искусственный интеллект следит за состоянием растений, уровнем влажности, количеством питательных веществ в почве. Более того, он способен обнаруживать сорняки и выдергивать их без вреда для растений.
3. Дорожное движение. Уже сейчас искусственный интеллект используется для того, чтобы предотвращать пробки. Для этого он в режиме реального времени собирает информацию со светофоров, анализирует расстояние между машинами, имеющиеся аварии и анализирует ее для улучшения дорожно-транспортной ситуации. Подобные системы реализованы уже во многих странах. Еще одно направление ИИ в этой области — машины с автопилотом, как это описывалось в примере выше.
4. Умный дом. Да, искусственный интеллект уже может применяться в быту человека. Например, он может утром разбудить вас и раздвинуть занавески, чтобы в комнате оказался солнечный свет. Когда вы проснетесь, у вас уже будет чашка ароматного кофе, сваренная как раз к моменту вашего пробуждения. Холодильник в ближайшем будущем сам научится заказывать еду, а как только вы закроете дверь по выходу на работу, сразу включится сигнализация. Также есть возможность в ближайшее время почувствовать все удобство умных батарей, которые адаптируют температуру под человека. Очень удобно.
5. И наконец, последний элемент нашего списка — умные переводчики. Там искусственный интеллект дошел до того уровня, что нередко они свои функции выполняют не хуже человека. Есть случаи, когда студент перевел реферат с иностранного языка на свой, распечатал и сдал в неизменном виде и получил 5. Конечно, лучше пока не экспериментировать таким образом. Да и знаний не будет, для чего и ходит человек в университет.

Перспектива развития искусственного интеллекта

Есть несколько сценариев развития искусственного интеллекта. Первый — пессимистический. Рано или поздно интеллект ИИ будет настолько совершенным, что его нельзя будет ни обмануть, ни взломать. Зато он может быть настроен агрессивно против человека. Как только у бездушной машины появится самосознание, она фактически превратится в человека, только гораздо более умелого. И если, не дай Бог, каким-то образом вступить в конфликт с этим устройством, то последствия будут очень печальными.

Второй сценарий — оптимистический, но не факт, что он не закончится плохо. Машины будут делать за человека все. И даже если это произойдет, будет приблизительно что-то типа мультика “Wall-E”, где люди превратились просто в большие куски жира, которые не могут даже с кресла встать самостоятельно. Если они падают, их какой-то робот возвращает на место.

Третий сценарий тоже пессимистический. Человечество может решить создать машину, которая определяет и решает глобальные проблемы человечества. И вполне возможно, что проанализировав кучу переменных, робот решит, что виноват во всех своих бедах сам человек. И естественно, у него будет программа уничтожить причину, то есть, людей.

Четвертый сценарий — технологическая безработица, которая уже начинает потихоньку проявляться, причем не только в конвейерном производстве, но и во вполне “умных” профессиях. Так, в большинстве мировых банков осталось достаточно лишь пары трейдеров, а всю остальную работу по анализу рынка и даже заключению прибыльных сделок на куплю или продажу валюты или ценных бумаг выполняют роботы. Да, это происходит уже сейчас.

Наступит период, когда только те люди, которые обслуживают ИИ, то есть, программисты, будут востребованы. А затем последние будут ненужными, поскольку искусственный интеллект будет настолько хорошо самообучаться, что даже сам программист не будет знать, что происходит в его коде. Искусственный интеллект развивается полным ходом и, рано или поздно, один из этих сценариев вполне может наступить.

Возможностей у искусственного интеллекта очень много. Нам надо ответственно подходить к его созданию, чтобы они их не было такого большого количества, чтобы ИИ вышел из-под контроля. Как только становятся совместимыми понятия “искусственный интеллект” и “сознание”, то мы тогда не сможем управлять этой субстанцией. Минимум, что нужно делать — договариваться.

Отличие искусственного интеллекта от естественного

Искусственный интеллект и человек на деле очень разные. Объединяет их лишь способность думать, но и это осуществляется по-разному. И как же их сравнить? Лучшая идея — представить их в виде преимуществ искусственного интеллекта на фоне человеческого и недостатков, имеющихся на данный момент. Стоит учитывать, что со временем количество минусов будет все меньше и меньше. Преимущества ИИ:

1. Способность мгновенно запоминать информацию и обрабатывать колоссальное ее количество в кратчайшие сроки. Для того, чтобы любое знание напрочь засело в голове человека и не забылось, необходимо повторять нужную информацию в течение 3-4 дней, а затем хотя бы раз в 1,5 месяца освежать его в памяти хоть в косвенной форме. Искусственный интеллект запомнит раз и навсегда.
2. Невероятно быстрая обработка количественных данных. Пока человек сложит два двузначных числа, компьютер уже проанализирует экономическую ситуацию и выдаст точку на графике, в которой лучше всего покупать валюту. А потом и сам эту сделку заключит и вовремя выйдет из рынка, оставив с прибылью своего хозяина. Трейдеру обработать такое множество количественной информации не под силу.

Недостатки ИИ:

1. Искусственный интеллект пока еще не умеет обрабатывать качественную информацию, но это лишь вопрос времени. Любая качественная информация может быть выражена в форме математической модели. Пример вы уже видели выше — искусственный нейрон, который может функционировать даже лучше полноценного. Это обычная математическая формула, которая была открыта еще в 40-х годах прошлого века. Но это открытие уже изменило мир.
2. Искусственный интеллект все еще может давать сбои. Пока он не настолько совершенный, поэтому все равно нужен человек, который за ним будет “присматривать”. Но уже через несколько десятилетий ИИ может научиться видеть свои сбои, чинить их, и человек не понадобится. Недавно по новостям пробежались заголовки, что изобретено высокоточное оружие, которое будет само выбирать цель, находить самый благоприятный маршрут к ней, чтобы при этом остаться незамеченным. Если на это ружье поместить ядерную боеголовку, и оно вдруг даст ложный старт, то это может уничтожить все человечество. Вспомнить только ситуации во время Холодной Войны, когда электроника давала ложный сигнал о пуске ядерного снаряда, хотя это была лишь погодная аномалия. Если бы решение тогда принималось искусственным интеллектом, вы бы эту статью уже не читали.

Искусственный интеллект в реальной жизни

Искусственный интеллект только развивается и далеко не все его проявления доступны человеку уже сейчас. Но все равно есть примеров искусственного интеллекта, которыми может воспользоваться каждый:

1. Различные развлекательные приложения, например с масками.
2. FaceID в iPhone X и старше. Функция, позволяющая разблокировать смартфон лицом. Специальные самообучающиеся алгоритмы сканируют человека с разных сторон и создается уникальный слепок, который и позволяет идентифицировать человека.
3. Искусственный интеллект в маркетинге. Если вам нужно что-то продать, то системы контекстной рекламы находят именно того человека, который в этом нуждается. Вы и сами могли замечать, что сайты уж сильно хорошо вас знают, что дают ту рекламу, которая вас может заинтересовать.
4. Виртуальные ассистенты на смартфонах. Там все реализовано через ИИ, начиная распознаванием речи и заканчивая выдачей готового решения.
5. Чат-боты на сайтах. Нередко это очень умные программы, которые могут извлекать нужную клиенту информацию прямо с сайта.
6. Приложения дополненной реальности, которые могут, например, определить объект, на который вы навели камерой и предоставить подробную информацию по нему, начиная отзывами и заканчивая контактными данными.

И таких возможностей с каждым годом будет все больше.

Выводы

Один из главных возможных плюсов ИИ — это то, что человек потенциально способен повысить свой интеллект. Со временем нам придется конкурировать с бездушными машинами, возможности которых многократно превосходят наши. Поэтому нам не надо всецело им доверять, нужно и самим развиваться. Поскольку вы читаете этот сайт, то вы большой молодец. Здесь вы сможете прочитать множество материалов по саморазвитию и прокачать свою биологическую нейронную сеть.

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Курсовая работа по дисциплине "Информационные технологии"

На тему "Области применения искусственного интеллекта"

Выполнил Тимошенко Александр Викторович

Введение

3. Основные области применения искусственного интеллекта

3.2 ИИ в вооружённых силах

Заключение

Глоссарий

Введение

Понятие искусственный интеллект, весьма неоднозначно. Если собрать воедино все что сказано за последние 40 лет, то выясняется, что для того чтобы понизить затраты времени и энергии человек просто хочет создать себе подобного для выполнения конкретных действий.

С начала 50-х годов ученые все большего числа исследовательских лабораторий устремились к одной цели: построить компьютеры, действующие так чтобы по результатам работы их невозможно было бы отличить от разума человека. К искусственному интеллекту в последнее время наблюдается большой интерес, вызванный повышениями требований и информационным системам. Человечество стремительно движется к новой информационной революции, которую можно сравнивать по масштабам с развитием Интернета, имя этой революции - искусственный интеллект.

Искусственный интеллект сейчас очень активно изучается и развивается. В этой области сконцентрированы наибольшие усилия лингвистов, философов, психологов, математиков, инженеров и кибернетиков. Здесь решаются конкретные вопросы, которые связаны с путём развития научной мысли, с влиянием достижений в таких областях как: вычислительная техника и робототехника на жизнь будущих поколения людей. Здесь возникают новые различные методы научных исследований. Здесь формируется новый взгляд на те или иные научные результаты, а также возникает философское осмысление полученных результатов. Продвигаясь вперед, исследователи, работающие в области ИИ, столкнулись с очень запутанными проблемами, которые выходят за границы традиционной информатики. Оказывается, прежде всего, необходимо было понять механизмы процесса обучения, чувственного восприятия и природу языка. Учёные выяснили, что для того чтобы имитировать работу мозга человека требуется понять механизм действия миллиардов взаимосвязанных нейронов. Оказалось что самая трудная проблема, которая стояла перед исследователями современной науки - познание процесса функционирования человеческого разума, а не просто имитация работы. Это затрагивало теоретические проблемы психологической науки. Учёные никак не могут прийти к единому мнению на счёт самого предмета их исследований - интеллекта. Для некоторых интеллект это умение решать сложные задачи; а другие рассматривают его как способность обучаться, обобщать, анализировать; третьи - как возможность взаимодействия с окружающим миром путем восприятия, общения и осознания воспринятого.

Многие исследователи искусственного интеллекта готовы принять тест машинного интеллекта, предложенный в конце 40-х годов выдающимся английским специалистом по ВТ Аланом Тьюрингом. «Компьютер можно считать разумным, - утверждал Тьюринг, - если он способен заставить нас поверить, что мы имеем дело не с машиной, а с человеком».

Объектом исследования в данной курсовой работе является искусственный интеллект. Предметом исследования - пути совершенствования и развития искусственного интеллекта.

Цель данной работы выявить области применения искусственного интеллекта.

Основные задачи, которые необходимо решить в данной работе:

1) Рассмотреть зарождение искусственного интеллекта;

2) Понять для чего создают искусственный интеллект;

3) Современное применение искусственного интеллекта;

4) Исследовать перспективные направления искусственного интеллекта;

5) Понять, как ИИ используется в военных целях;

6) Раскрыть будущее искусственного интеллекта;

7) Исследовать нейронные сети;

1. Понятие «Искусственный интеллект»

Интеллектуальной называется система (Рис. 1) способная целеустремлённо в зависимости от состояния информационных входов, изменять не только параметры функционирования, но и сам способ своего поведения, причём способ поведения зависит не только от текущего состояния информационных входов, но тажке и от предыдущих состояний системы.

Рисунок 1 «Интеллектуальная система»

Приведём несколько примеров.

Любой живой организм - интеллектуальная система. Он обладает долговременной памятью и способностью к самообучению. Ребёнок, притронувшись к горячей плите, уже не повторит ошибки. Щенок, впервые погнавшись за кошкой, получит серьёзный урок и вряд ли снова решит с ней поиграть. При следующей встрече он, скорее всего, убежит или покажет зубы, или проявит ещё одну из тысячи возможных реакций.

Технические же системы чаще всего не являются интеллектуальными, т.е. их реакция на одно и то же событие не может измениться кардинально. Система автоматизированного управления давлением газа в трубе может открывать и закрывать заслонку (управлять параметрами), но она не может принять решение совсем вывинтить заслонку из трубы. Если аварии газопровода предшествует изменение давления (например, сначала резкое повышение, а затем резкое понижение), то автоматическая система воспринимает это как нормальную ситуацию и попытается «отрегулировать» её движением заслонки. Даже если после каждой аварии мы будем добавлять в систему управления новый блок, точно фиксирующий параметры предыдущей ситуации, ничего не изменится. Простое накопление данных не «обучит» систему.

Дело в том, что щенок, получивший урок от кошки, запомнил не только параметры ситуации (длину когтей и скорость реакции), но и правила поведения (не подходи, не подставляй нос, если залаять - она убежит).

Интеллектуальной называется система, моделирующая на компьютере мышления человека.

Второе определение появилось в 60-ые ее, когда считалось, что мозг человека можно смоделировать на компьютере. Клетка мозга - нейроны программно описывались специальными математическими методами. Компьютерная программа, таким образом, представляла как бы кусочек мозга человека. На вход программы подавались некоторые данные (на вход клетки мозга в живом организме подаётся электрический сигнал), на выходе снимались результаты, которые сверялись с эталоном. В зависимости от того, насколько полученные результаты отклонялись от эталона, в расчётные коэффициенты вносились изменения. В зависимости от количества циклов такого «обучения» результаты работы очень маленького мозга человека.

Идея о возможности повторить мозг на компьютере к 80-м гг. XX в. Потерпела полную неудачу, однако теория нейронных сетей, нейросетевой подход доказали что полезность на целом ряде практических приложений. Хорошие результаты получены в первую очередь на задачах предсказания значений параметров и распознавания образов.

Интеллектуальной называется система, позволяющая усилить интеллектуальную деятельность человека за счёт ведения с ним осмысленного диалога.

К концу 80-ых гг. стало совершенно очевидно, что создать универсальный искусственный интеллект невозможно. Более того, выяснилось, что это совершенно не нужно, Следует создавать узкоспециализированные интеллектуальные системы, которые не заменят человека, но дополняют его. Человек имеет ряд уникальных особенностей, но не свободен от недостатков. Не один не обладает реакцией кошки. Никто из нас не способен прочитать роман Л.Н. Толстого «Война и мир» за одну минуту, редко кто обладает энциклопедической памятью. Компьютер обладает энциклопедической памятью, компьютер совершает миллионы операций в секунду, компьютер реагирует мгновенно. Но компьютер - это «глупое железо», он не способен мыслить, не способен отвечать за собственные поступки.

Подчеркнём актуальность совместной деятельности человека и машины. Необходимо, чтобы компьютер служил советчиком человека, быстро анализировал ситуацию, генерировал варианты действия на основе огромной памяти и предлагал человеку, а человек рассматривал предложенные варианты и пояснял, почему тот или иной вариант плох. Компьютер, учитывая полученные разъяснения, вновь анализировал бы все варианты действия и выдавал новые, а человек выбирал подходящий вариант и нёс ответственность за его реализацию.

Пример: система автоматизированного наведения ракет обнаружила цель. Цель была обнаружена цель. Цель была обнаружена практически мгновенно, человек даже не успел её заметить. Ракета была автоматически наведена на цель. Цели был послан запрос «свой - чужой». Цель появилась на пульте управления перед оператором, человек принял решение о поражении, выбрал тип оружия и нажал кнопку «уничтожить». В случае полностью автоматизированного ведения цели существовала бы реальная опасность уничтожить свой самолёт. В обратном случае, если бы наведением на цель посылкой запроса заниматься человек, могло быть упущено время.

Таким образом, сегодня искусственный интеллект - это самообучающийся инструмент, усиливающий деятельность человек по генерации и принятию решений.

1.1 Современные области исследований в ИИ

В последнее десятилетие ушедшего века ясно обозначались следующие важные направления развития интеллектуальных систем. [ Д.В. Смолин-«Введение в искусственный интеллект» -23с. 2]

1 Системы, имитирующие творческие процессы. Создание музыкальных произведений, решение игровых задач (шахматы, шашки, домино), автоматический перевод, доказательство теорем, распознавание образов, имитация мышления и т.п.

Попытки программировать на ЭВМ игры, характерны для современного ИИ с момента его возникновения. [ Э.Хант Искусственный интеллект. Издательство «Мир» 1978- 25c. 3]

2 Информационные системы, основанные на знаниях (экспертные системы) т.е. консультирование малоопытных пользователей, настройка оборудования, обучение и др.

3 Интеллектуальные информационные системы - большие и очень большие программы, предназначенные для решения задач в предметной области на основе математических и алгоритмических моделей и обладающие способностью вести осмысленный диалог с пользователем с целью упростить управление, сократить объём работы человека, повысить качество и т.п.

4 Робототехника. С точки зрения «интеллектуальности» различают несколько поколений роботов. Первое поколение - роботы манипуляторы, действующие по заранее утверждённой и неизменной программе (например, подающие заготовки к станку). Если в процессе работы по каким-либо причинам изменится расстояние до заготовки, робот её потеряет. Второе поколение - адаптивные роботы. Члены таких роботов оснащены большим количеством датчиков: угломеров, тензометров, газовых анализаторов и др. Такие роботы применяются, например, для сварки кузовов автомобилей. Дело в том, что достаточно крупные технические изделия, даже выпускаемые серийно, всё равно получаются уникальными. Длина двух автомобилей одной и той же марки различна. Адаптивный робот делает сваркой шов не в абсолютных координатах, а относительно некоторой точки начала отчёта, которую сам же и находит на кузове автомобиля. При необходимости человек - сварщик берёт управление на себя, а робот, запоминая его действия в новой ситуации, «обучается». Первые два вида роботов - промышленные роботы, сконструированные для работы на заранее определённой среде - цехах завода. Для ориентации и точного позиционирования в пространстве в цеже имеется большое количество контрольных точек - датчиков, координаты которых неизменны. Гораздо сложнее роботу, которых находится в реальном мире, например, обследует затонувший корабль. Приходится отвечать на вопросы: «где я?», «что передо мной?», «можно ли пройти к?» и др. Интеллектуальным роботам приходится обрабатывать данные своих датчиков и команды человека в реальном масштабе времени, а если предусмотрен ещё и прогноз событий, то в «сверхвиртуальном» (применяются, например, для управления транспортными средствами). Схожие проблемы возникают у поисковых роботов - особого класса программ, предназначенных для индексирования документов в глобальной сети Интернет, что обеспечивает работу поисковых машин.

5 Диагностика. Медицинские диагностические программы, основанные на вероятностном анализе, сумели достичь уровня опытного врача в нескольких областях медицины. Хекерман описал случай, когда ведущий специалист в области патологии лимфатических узлов не согласился с диагнозом программы в особо сложном случае. Создатели программы предложили, чтобы этот врач запросил у компьютера пояснения по поводу данного диагноза. Машина указала основные факторы, повлиявшие на ее решение, и объяснила нюансы взаимодействия нескольких симптомов, наблюдавшихся в данном случае. В конечном итоге эксперт согласился с решением программы.

6 Планирование снабжения. Во время кризиса в Персидском заливе в 1991 году в армии США была развернута система DART (Dynamic Analysis and Replanning) для обеспечения автоматизированного планирования поставок и составления графиков перевозок. Работа этой системы охватывала одновременно до 50 000 автомобилей, единиц груза и людей; в ней приходилось учитывать пункты отправления и назначения, маршруты, а также устранять конфликты между всеми параметрами. Методы планирования на основе искусственного интеллекта позволяли вырабатывать в течение считанных часов такие планы, для составления которых старыми методами потребовались бы недели. Представители агентства DARPA (Defense Advanced Research Project Agency - Управление перспективных исследовательских программ) заявили, что одно лишь это приложение сторицей окупило тридцатилетние инвестиции в искусственный интеллект, сделанные этим агентством.

7 Автономное планирование и составление расписаний. Работающая на удалении в сотни миллионов километров от Земли программа Remote Agent агентства NASA стала первой бортовой автономной программой планирования, предназначенной для управления процессами составления расписания операций для космического аппарата. Программа Remote Agent вырабатывала планы на основе целей высокого уровня, задаваемых с Земли, а также контролировала работу космического аппарата в ходе выполнения планов: обнаруживала, диагностировала и устраняла неполадки по мере их возникновения.

2. Области применения искусственного интеллекта

В последние время наблюдается очень активные действия по использованию и внедрению нейронные сетей в самые различные области таких как: техника, геология, физика, бизнес и т.д. На рисунке 2 представлена нейронная сеть.

Рис. 2 «Нейронная сеть»

Нейронные сети применяются везде, где необходимо решить задачи связанные с управлением, прогнозированием, а также с классификацией. Такое активнейшее использование обуславливается следующими причинами:

Широкие возможности. Для воспроизводства очень сложных зависимостей используются мощные методы моделирования, которые реализуются с помощью нейронных сетей. Весьма длительное время в большинстве областей применялось линейное моделирование, оно являлось основным методом, так как для него разрабатывались различные хорошо оптимизированные процедуры. Линейные модели в задачах работают плохо там, где не очень хорошо себя проявляет линейная аппроксимация. А также нейронные сети не позволяют оперировать в случае большого числа переменных благодаря предотвращению «проклятия размерности».

Простота в использовании. Нейронные сети способны обучаться на примерах. Человек, пользующийся нейронной сетью, выбирает необходимые данные, далее ему даётся возможность запуска алгоритма обучения, который воспримет данные автоматически. От пользователя, разумеется, требуются какие-то эвристические знания о том, как нужно отобрать и подготовить данные, выбрать необходимую архитектуру сети, а также обработать результаты. Для того чтобы использовать нейронные сети, необходим, гораздо меньший уровень знаний, чем для использования традиционных методов статистики.

Нейронные сети очень привлекают к себе внимание тем, что они основаны на простой модели нервной системы. В недалёком будущем развитие таких моделей действительно может послужить созданию мыслящих машин (компьютеров). Существует система ST Neural Networks которая способна создавать простые нейронные сети, что является находкой для специалистов по прикладной статистике.

2.1 Применение нейронных сетей

Задачи, которые решают нейронные сети, определяются тем, как сеть функционирует и обучается. Нейронная сеть, решая определённые задачи, выдаёт и принимает значения. Сеть применяют для того, чтобы из имеющийся, известной информации получить некоторую не известную информацию. Примеры подобных задач:

Прогнозирование на фондовом рынке.

Можно спрогнозировать цену акции на завтрашний день, зная цены акций за последнюю неделю.

Предоставление кредита.

Частное лицо обратилось в банк. Нужно определить, высока ли степень риска предоставления кредита.

Управление. Необходимо определись действия робота, для того чтобы он достиг своей цели благодаря установленной на нём камере.

Далеко не все задачи можно решить, применяя нейронные сети. Если вы решили определить результат лотереи, зная свой рост, то ничего не получится, так как эти вещи никакого отношения друг к другу не имеют. Если тираж проводится без обмана, то нет такой информации, которая могла бы предсказать итог игры с точностью.

Ещё одно не менее важное условие применения нейронных сетей: Необходимо с уверенностью знать, что между известными входными и неизвестными выходными значениями имеется связь. Эта связь может быть искажена шумом, но она должна существовать.

Нейронная сеть обычно используется, когда неизвестны точные виды связей между выходами и входами, - в случае если они известны, то связь можно смоделировать непосредственно. Ещё одна не менее важная особенность нейронных сетей это обучение сети. Для обучения нейронных сетей применяются алгоритмы двух типов: управляемое и не управляемое. Чаще всего применяется управляемое обучение.

Для управляемого обучения пользователи должны заранее подготовить пакет обучающих данных. Они из себя представляют примеры входов и выходов. Сети учатся устанавливать связи между ними. Такие обучающие данные, как правило, берутся из истории. В примерах, которые рассмотрены выше, такими данными могут послужить предыдущие цены акций, информация о прошлых заемщиках - как они выполнили свои обязательства перед банком.

Далее нейронная сеть обучается при помощи определённого алгоритма управляемого обучения, для того чтобы свести ошибку прогноза на нет. В случае если уровень обучения сети высок, она способна смоделировать неизвестную функцию, которая связывает входные и выходные переменные. В будущем такую сеть можно использовать для прогнозирования различных ситуаций с неизвестными выходными значениями.

3. Применение искусственного интеллекта

3.1 Возможная стратегия и план создания ИИ

Без эксперимента нет науки, невозможно определить правильность выбранного пути, поэтому является необходимым:

1) создать виртуальную среду обитания прототипа, так как собрать механическое чудо, с множеством сенсоров намного труднее и дороже.

2) имитировать сенсоры, такие как слух, виртуальное зрение («зрение» - в виде виртуального пространства, видео камеры и «ИНЕТ»), виртуальные ручки и ножки, которые можно выполнить весьма упрощенно, главное научить ИР говорить, нажимать клавиши, делать движения виртуальными ручками, ножками и прочими виртуальными частями, например курсором мышки.

4) создать прототип ИР - т.е. алгоритмы работы и роста клеток, алгоритмы установки связей и прочее, что позволит в той или иной мере имитировать работу множества разновидностей нейронных клеток и структур.

5) начать «воспитывать» ИИ в его виртуальной среде, взаимодействуя с ним и виртуальной средой, по ходу меняя алгоритмы и структуру, доводя процесс «соображения» до совершенства.

Полезнее всего было бы применить ИИ там, где критически важна адаптация, и где простые алгоритмы не дают эффекта. В первую очередь это все сферы связанные с человеком, Начиная от помощи в управлении автомобилем, лифтом и домашней техникой до развлечений, человекоподобной помощи, и вообще решении всех мелких проблем, на которые человек не хочет тратить свое время.

А вообще такую систему можно применять намного шире - например, как самоорганизующуюся систему, перед которой ставится только общая цель, а её реализация уже ложится на плечи самой системы. Скажем, выкопать карьер для добычи полезных ископаемых. Т.е. вообще везде, где можно получить прибыль, увольняя людей.

3.2 ИИ в вооружённых силах

искусственный интеллект нейронный сеть

Военная отрасль промышленности всегда развивается особенно стремительно, используя все самые современные научные наработки. Развитие компьютерной и роботетхники не осталось в стороне от взглядов военных, и во многих армиях мира уже есть полностью роботизированные боевые единицы - роботы-саперы, беспилотники, разведчики, в небольших количествах стали появляться боевые роботы. Пусть они еще достаточно примитивны и им далеко до роботов-андроидов, подобных героям фильма "Терминатор", но появление подобных боевых единиц лишь вопрос времени. Возможно, когда-нибудь в дополнение к стальному скелету они получат и искусственный интеллект, ничем не уступающий по своим способностям человеческому мозгу.

В настоящее время большинство современной робототехники способно выполнять множество сложных задач, но по-прежнему нуждается в контроле со стороны человека. Человек всегда стремился к бессмертию, неуязвимости, подарить их себе он пока не в состоянии, но создавать роботов-андроидов, обладающих сильным металлическим каркасом-скелетом (по меркам человека практически бессмертным), уже способен. Вот только, чтобы создать машину, равную себе, необходимо научить ее думать самостоятельно. Военные давно обратили свое внимание на попытки создания искусственного интеллекта (ИИ), данные разработки находятся под их пристальным вниманием. Сказать, когда на поле боя появятся роботы, способные действовать совершенно автономно, без участия человека, нельзя, но вероятность того, что это когда-нибудь произойдет, достаточно велика.

В настоящее время зачатки искусственного интеллекта уже довольно давно используются в авиации. Современный автопилот способен выполнить рейс от взлета до посадки полностью без помощи человека. Обычные автомобили под управлением ИИ способны преодолевать значительные расстояния, обходясь без человеческой помощи. Во Франции и Японии по железным дорогам ездят автоматические поезда под управлением ИИ, который способен обеспечить максимальный комфорт и удобство для пассажиров во время поездки. Сегодня технология развития искусственного интеллекта включает несколько подходов, среди которых можно выделить следующие:

1) Нейронные цепи, функционирующие на принципах, схожих с работой человеческого мозга. Они применяются для распознавания рукописного текста и речи, в финансовых программах, для постановки диагнозов и т.д.

2) Эволюционные алгоритмы, когда робот создает программы путем их мутации, скрещивания (обмен частями программ) и тестирования на выполнении какой-либо целевой задачи. В данном случае программы, позволяющие добиться наилучшего эффекта, выживают после множества пробных прогонов, что и обеспечивает эффект эволюции.

3) Нечеткая логика - позволяет компьютеру использовать термины и объекты из реального мира и взаимодействовать с ними. С помощью нее компьютер должен понять значение таких «человеческих» терминов как - теплее, близко, почти. Нечеткая логика находит применение в бытовой технике, такой как стиральные машины, кондиционеры.

При этом в последнее время все большее внимание уделяется психофизиологии и полученным с ее помощью наблюдениям за человеческим мозгом. Человек уже примерно понимает, как устроен наш интеллект и сознание. Сканирование мозга и проведение множества экспериментов показали, что у всех наших мыслей и чувств есть вполне реальное физическое воплощение. Любая мысль по своей сути это последовательность активации цепочки нейронов в нашем мозге. А значит, этот процесс можно изучать и научиться им управлять, изготавливать компьютерные симуляции. В настоящее время уже существуют компьютерные модели, моделирующие модели нейронов человека и животных. Ученым удалось полностью описать работу простейшего животного - кальмара. Появляются первые модели, которые соединяют в себе нейронные системы и кремниевую электронику.

Все это дает ученым основание полагать, что к 2030 году компьютеры будут в состоянии достичь такой вычислительной мощи, чтобы сравняться с человеческим мозгом по его возможностям. Фактически это сделает возможным загрузку человеческого сознания в компьютер. Еще более вероятно, что уже в 2020 году будут созданы теоретические основы сознания чисто машинного разума. В любом случае в период между 2025 и 2035 годом искусственный интеллект сможет сравняться по своим возможностям с человеческим, а затем и превзойти его.

3.3 Будущее искусственного интеллекта

Индустрия информационных технологий - одна из наиболее динамично развивающихся сфер жизни. В соответствии с законом Мура, в 2020 году компьютеры достигнут мощности человеческого мозга, т.к. смогут выполнять 20 квадриллионов (т.е. 20.000.000 миллиардов) операций в секунду, а к 2060 году, как считают некоторые футурологи, компьютер сравняется по силе разума со всем человечеством. Впрочем, еще в 1994 году ПК на базе процессора Intel Pentium со смехотворной, по нынешним временам, частотой 90 МГц обыграл в серии турниров по шахматам нескольких сильнейших гроссмейстеров мира, включая действующего чемпиона планеты - Гарри Каспарова.

Тот же Гордон Мур в середине 90-х годов так сравнивал темпы развития микропроцессорных технологий и автомобильной промышленности: "Если бы автомобильная промышленность развивалась с той же скоростью, что индустрия полупроводников, то "Роллс-ройс" смог бы сегодня преодолеть расстояние в полмиллиона миль на одном галлоне бензина, причем его было бы дешевле каждый раз выбрасывать, чем парковать".

Сегодняшние информационные технологии уже способны на многое. В последнее время активно развивается разработка телематических терминалов (бортовых систем управления) для автомобилей. По данным аналитической компании Forrester Research, к 2006 году телематическими терминалами для обработки и передачи информации будет оборудовано около 80% от общего числа новых машин.

Уже сегодня существуют реальные возможности применения такого рода технологий в практически любом автомобиле. Например, телефонная гарнитура BlueConnect производства компании Johnson Controls - интегрированный автомодуль hands-free на базе процессоров Intel PXA250 и Intel PXA210 - позволяет водителю выполнять самые разнообразные действия, активизируемые голосом, с помощью сотового телефона и технологии Bluetooth.

Еще одним устройством, в котором применены новые процессоры, является мультимедийная автомобильная платформа, которая предоставляет пассажирам автономный доступ к таким ресурсам, как видео в формате DVD и аудиозаписям в формате MP3, транслируемым по сети Media Oriented System Transport (MOST).

Автомобилестроение - только одна из многих сфер жизни, где микропроцессоры занимают все большее место. Очевидно, что с каждым годом все более мощные микропроцессоры будут применяться во все большем количестве различных бытовых устройствах. Недавно специалистами Intel были разработаны транзисторы, скорость действия которых превышает скорость Pentium 4 почти на 1000%. Тем самым было доказано, что нет никаких фундаментальных препятствий для продолжения развития микропроцессоров в соответствии с законом Мура до конца текущего десятилетия.

Такие транзисторы, имеющие размер всего 20 нанометров, позволят компании Intel к 2007 г. создать процессоры с миллиардом транзисторов, работающие на частоте до 20 ГГц при напряжении питания около 1 вольт. А руководство компании уже говорит о грядущих процессорах с тактовой частотой до 30 ГГц. Предпосылки для производства таких микропроцессоров в Intel уже созданы

Сегодня, например, в Animat Lab разрабатывается проект Psikharpax, где в роботе синтезируются некоторые из адаптивных механизмов и нервных структур, ответственных за пространственную навигацию у крыс. Способности этой крысы-робота будут расти за счет «обучения без учителя», то есть анимат будет сам строить когнитивную карту среды и вырабатывать адаптивные стратегии поведения по механизмам, схожим с теми, что использует мозг крысы. В группе гуманоидной работники (Humanoid Robotics Group) из лаборатории искусственного интеллекта в MIT сегодня разрабатываются обезьяноподобные и мобильные роботы (Kismet, Сосо) с гораздо более сложным, чем у первых насекомоподобных роботов, поведенческим репертуаром, куда, в частности, входят способности к социальным взаимодействиям и аффективным эмоциональным реакциям.

Кроме того, эксперименты с такими роботами могут стимулировать появление новых идей, проливающих свет на принципы адаптивного поведения. Как минимум, такие эксперименты позволяют отсекать заведомо нереалистичные теории. Моделирование как средство элиминации ошибок - мощный инструмент в познании работы мозга. Поэтому многие нейробиологи настаивают на том, что теории работы мозга должны быть сформулированы алгоритмично, чтобы допускать моделирование. Один из ведущих нейробиологов-теоретиков, Нобелевский лауреат Джеральд Эделман стал и одним из пионеров эволюционного обучения роботов. Эделман, создавший фундаментальную теорию работы мозга и биологических основ сознания, в своем институте в Калифорнии (Neuroscience Institute) разрабатывает серию роботов NOMAD. Эти роботы имеют еще и родовое имя «Дарвин». Каждый новый «Дарвин» появляется на свет практически необученным, но, сталкиваясь с объектами внешнего мира и имея какое-нибудь врожденное предпочтение, начинает вырабатывать собственные абстрактные категории. У робота появляются знания, которые он может использовать и в других задачах. То есть начинает работать один из принципов, по которым, судя по всему, шла эволюция механизмов интеллекта.

Заключение

В настоящее время идут активные споры на счёт проблемы возможности создания искусственного интеллекта. Многие считают, что создание ИИ унизит человеческое достоинство. Возможности ИИ с вопросами о совершенствовании и развитии человеческого разума смешивать нельзя.

В современном мире ИИ используется практически повсеместно, это создаёт предпосылки для нового толчка прогресса. Искусственный разум позволяет автоматизировать производство, а значит и продуктивность труда. Но кибернетика имея огромное число плюсов, также имеет свои минусы, которые требуют очень пристального внимания человечества. Эти минусы связаны с опасностью, возникающей при работе с искусственным интеллектом.

Одни из проблем связаны с возможностью потери стимула людей к творческому труду. Всему виной всеобщая компьютеризация и использование машин в сфере искусств. Но всё же стало ясно, что люди добровольно не отдадут самый квалифицированный творческий труд, так как он является привлекательным для самих людей.

Вторая группа проблем более серьёзна и состоит она в следующем. Уже в настоящее время существуют программы и машины, которые в процессе свое работы способы обучаться, то есть приспосабливаться к внешним факторам. В ближайшем будущем могут, появится машины, которые будут обладать таким уровнем надёжности и приспособляемости, что человеку не нужно будет вмешиваться в процесс. В таком случае человек перестанет выполнять свою функцию - функцию поиска решений.

Возможно, человек станет, не способен адекватно реагировать на изменения внешних условий, а также возможно перестанет быть способен принять управление на себя в случае ЧС. Необходимо будет ввести некоторые пределы в автоматизации процессов, которые связаны с тяжёлыми аварийными ситуациями, тогда у человека, производящего надзор за управляющей машиной, всегда хватит реакции и умения правильно действовать в непредвиденной ситуации.

Подобные ситуации возможны в ядерной энергетике и транспорте. Стоит особенно отметить таковую опасность в ракетных войсках, так как ошибка может иметь ужасные последствия.

Оказывается, что, даже перепроверяя и многократно дублируя, вероятность ошибок очень высока. Отсутствие контролирующего оператора может привести к фатальной ошибке.

Проблемы ИИ будут решаться людьми постоянно. Будут появляться всё новые и новые проблемы и, похоже, что этот процесс является бесконечным.

В данной работе были рассмотрены некоторые проблемы искусственного интеллекта, задачи ИИ, краткая история зарождения искусственного интеллекта, области применения ИИ, использование ИИ в вооружённых силах, а также нейронные сети. Материал данной курсовой работы будет интересен людям, интересующимся современными технологиями в области искусственного интеллекта. Цели, поставленные перед курсовой работой, выполнены.

Глоссарий

		Определение
	Аппроксимация	(приближение)-- научный метод, состоящий в замене одних объектов другими, в том или ином смысле близкими к исходным, но более простыми.
	Искусственный интеллект	под этим понимают способности компьютерных систем к таким действиям, которые назывались бы интеллектуальными, если бы исходили от человека
	Искусственная нейронная сеть	это математическая модель, а также устройства параллельных вычислений, представляющие собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров
	Кибернетика	наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в машинах, живых организмах и обществе.
		центральный отдел нервной системы позвоночных животных, образованный нервными и глиальными клетками и их отростками.
	Нейроподобная сеть	это параллельная связная сеть простых адаптивных элементов, которая взаимодействует с объектами реального мира аналогично биологической нервной системе
	Нервная система	целостная морфологическая и функциональная совокупность различных взаимосвязанных нервных структур, которая совместно с гуморальной системой обеспечивает взаимосвязанную регуляцию деятельности всех систем организма и реакцию на изменение условий внутренней и внешней среды. Нервная система действует как интегративная система.
		нервные клетки, структурно-функциональные единицы нервной системы. Кора головного мозга человека содержит 10--20 млрд. нейронов
	Парадигма	конца 60-х годов 20-го века этот термин в философии науки и социологии науки используется для обозначения исходной концептуальной схемы, модели постановки проблем и их решения, методов исследования, господствующих в течение определённого исторического периода в научном сообществе
	Программирование	процесс и искусство создания компьютерных программ с помощью языков программирования. Программирование сочетает в себе элементы искусства, науки, математики и инженерии

Список использованных источников

1Дмитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы./ Дмитрович А.И. - Минск, - 1997. -125 с. -ISBN: 5-86534-576-6

2Брушлинский А.В. Возможен ли искусственный интеллект?/. -263 с. -ISBN: 5-86425-523-1

3И.А.Бессмертный. Искусственный интеллект - СПб: СПбГУ ИТМО, 2010. -168 с.

4Винер Н. Наука, электронная версия,/ Винер Н. - М. Кибернетика - 1998. -211 с. -ISBN: 5-15248-325-3

5Венда В.Ф. Системы гибридного интеллекта/Венда В.Ф. - М.: Машиностроение, - 1990. -232 с. -ISBN: 5-86475-354-8

6Волгин Л.И. Комплементарная алгебра нейросетей/ Волгин Л.И. - Таллин АО «KLTK», - 2003. -123 с. -ISBN: 5-86452-276-4

7Ноткин Л.И. Искусственный интеллект и проблемы обучения./ Ноткин Л.И. -132 с. -ISBN: 5-83334-336-9

8Соколов Е. Н., Вайткявичус Г.Г. Нейроинтеллект: от нейрона к нейрокомпьютеру: Наука - 1989. -455 с. -ISBN: 5-83652-526-4

9Федюкович Н. И. Анатомия и физиология: Учеб. Пособие./ Федюкович Н. И. - Мн.: Издательство ООО «Полифакт-Альфа», - 1999. -115 с. -ISBN: 5-86324-476-8

10Цыганков В. Д. Нейрокомпьютер и его применение/ Цыганков В. Д. - М.: СолСистем,- 1993. -223 с. -ISBN: 5-84534-376-3

11Чернухин Ю. В. Нейропроцессоры / Чернухин Ю. В. - Таганрог - 2000. -212 с. -ISBN: 5-86224-176-1

12Эндрю А. Искусственный интеллект / Эндрю А. - М. Мир, - 1985. -187 с. -ISBN: 5-26552-745-1

Размещено на Allbest.ru

Подобные документы

Понятие искусственного интеллекта как свойства автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека. Экспертные системы в области медицины. Различные подходы к построению систем искусственного интеллекта. Создание нейронных сетей.

презентация , добавлен 28.05.2015


История создания и основные направления в моделировании искусственного интеллекта. Проблемы обучения зрительному восприятию и распознаванию. Разработка элементов интеллекта роботов. Исследования в области нейронных сетей. Принцип обратной связи Винера.

реферат , добавлен 20.11.2009


Сущность и проблемы определения искусственного интеллекта, его основных задач и функций. Философские проблемы создания искусственного интеллекта и обеспечения безопасности человека при работе с роботом. Выбор пути создания искусственного интеллекта.

контрольная работа , добавлен 07.12.2009


Области человеческой деятельности, в которых может применяться искусственный интеллект. Решение проблем искусственного интеллекта в компьютерных науках с применением проектирования баз знаний и экспертных систем. Автоматическое доказательство теорем.

курсовая работа , добавлен 29.08.2013


Обзор образовательных стандартов педагогического образования в области искусственного интеллекта. Построение модели предметной области в виде семантических сетей. Характеристика проблемного обучения. Основные средства языка программирования Пролог.

дипломная работа , добавлен 01.10.2013


Искусственный интеллект – научное направление, связанное с машинным моделированием человеческих интеллектуальных функций. Черты искусственного интеллекта Развитие искусственного интеллекта, перспективные направления в его исследовании и моделировании.

реферат , добавлен 18.11.2010


Сущность искусственного интеллекта, сферы человеческой деятельности, в которых он распространен. История и этапы развития данного явления. Первые идеи и их воплощение. Законы робототехники. Использование искусственного интеллекта в коммерческих целях.

реферат , добавлен 17.08.2015


Исторический обзор развития работ в области искусственного интеллекта. Создание алгоритмического и программного обеспечения вычислительных машин, позволяющего решать интеллектуальные задачи не хуже человека. От логических игр до медицинской диагностики.

реферат , добавлен 26.10.2009


Может ли искусственный интеллект на данном уровне развития техники и технологий превзойти интеллект человека. Может ли человек при контакте распознать искусственный интеллект. Основные возможности практического применения искусственного интеллекта.

презентация , добавлен 04.03.2013


Эволюция систем искусственного интеллекта. Направления развития систем искусственного интеллекта. Представление знаний - основная проблема систем искусственного интеллекта. Что такое функция принадлежности и где она используется?

Что могут лишиться работы из-за автоматизации труда. Но мало кто задумывается о том, как эти технологии способны улучшить и облегчить работу человека. Вот несколько примеров.

Вы сможете быстрее и лучше искать работу и нанимать сотрудников

ИИ может значительно изменить процесс поиска кандидатов, считает Александр Ринке, сооснователь и глава компании Celonis. Искусственный интеллект Celonis позволяет определить текучку кадров и стоимость найма сотрудника, а также подсчитает, на какие должности приходится дольше всего искать работников. Например, один из клиентов Celonis смог обнаружить проблемы в найме, сократить расходы на рекрутинг на 30% и ускорить процесс трудоустройства новых сотрудников.

С помощью ИИ проще составлять резюме и получать приглашения на собеседования. Например, компания iCIMS совместно с Google разработала технологию, которая позволяет искать работу прямо в поисковике - а все благодаря машинному обучению и искусственному интеллекту Google.

По словам директора по маркетингу iCIMS Сьюзан Витейл, технология смогла сократить количество неактуальных публикаций о работе. Кроме того, она лежит в основе закрытой бета-программы Cloud Jobs Discovery. Эта программа ищет вакансии не только точно по ключевым словам - например, если человек ищет должность CTO, она покажет ему не только вакансии «технического директора», но и «директора по технологиям». Ее модель использует концептуальный поиск и показывает все смежные профессии (например, не только кассира, но и продавца-консультанта и менеджера магазина).

Вы будете работать продуктивнее

Джон Фарно, глава и соучредитель компании Hive, считает, что предиктивный анализ поможет лучше понимать, как мы работаем. «Он способен рассказать, например, кто активнее работает по вечерам - мужчины или женщины, или правда ли, что люди хуже работают по пятницам именно летом». Последнее, кстати, миф. Продуктивность по пятницам всегда ниже, независимо от времени года.

С помощью данных о более 30 тысячах действий, совершенных в коворкингах Hive, компании удалось определить некоторые закономерности в изменении продуктивности. Например, мужчины гораздо продуктивнее в первой половине дня, а после обеда их продуктивность резко снижается. У женщин все наоборот - их рабочий день начинается медленно, но ближе к концу работают продуктивнее. Кроме того, анализ чатов показал, что женщины способны выполнять больше заданий во время переписки.

«В частности ИИ поможет решить проблему разницу в зарплатах у мужчин и женщин, а также у руководства и рядовых сотрудников, - сказала Дженсен. - Согласно статистике, в компаниях из начала списка Fortune 500 эта разница может достигать почти 5000 к 1». Кроме того, использование технологий, определяющих честный размер выплат, снизит риск кадровой текучки и поможет сократить расходы на поиск замены сотрудника.

Улучшится качество совещаний

Дополненная реальность (AR) пока только развивается, но работает благодаря ИИ и машинному обучению. Криста Маннинг, вице-президент компании Bersin от Deloitte Consulting, считает, что AR может помочь в поиске нужной информации, места и времени для принятия важных бизнес-решений.

Например, эту технологию можно использовать на видеосовещаниях. «Представьте себе, что вы участвуете в видеоконференции и видите информацию в дополненной реальности о стиле общения коллеги, полезные советы и напоминание о том, что необходимо с ним обсудить», - рассказала Маннинг.

Появятся лучшие руководители

Платформа Indiggo использует собственный ИИ под названием indi, который выполняет функцию своеобразного мозга, обладающего всеми знаниями компании за 15 лет работы. Его алгоритм изучает размер руководящего состава фирмы и оценивает, сколько времени она потратила зря. Программа изучает календари каждого начальника, чтобы понять, на что он тратит свое время. Затем ИИ проводит специальный опрос среди некоторых менеджеров, чтобы узнать, какие у них приоритеты и насколько они соответствуют компании.

«Парадоксально, но все эти технологические новшества лишь подчеркивают незаменимость человеческого труда, - считает Александр Ринке, глава Celonis. - В конце концов, люди гораздо лучше выполняют задачи, которые подразумевают поиск причин, оценку и взаимодействие с другими людьми».

Одержит ли верх искусственный интеллект (ИИ) над человечеством? Илон Маск, основоположник Tesla, отрицает такое предположение. Чтобы убедиться в этом, известный новатор вложил 10 млн. долларов США в 37 разных научных проектов.

Несмотря на категоричность Илона Маска и его единомышленников, среди которых есть Билл Гейтс и Стивен Хокинг, большинство ученых прогнозирует принятие людьми ИИ. Стоит только глянуть на MindMeld (обработка естественного языка посредством голосовых и чат-помощников) либо VIV (развитие «умных» помощников). Считается, что переломным периодом для населения планеты станут ближайшие 10-15 лет. Причем внедрение произойдет не только на уровне информационных технологий, но и в общественном мнении, законах и повседневных привычках.

Это обуславливается двумя факторами.

Во-первых, робот с ИИ может автоматизировать процессы, для которых требуется участие человека. Во-вторых, он способен обработать и проанализировать огромный объем информации. Преимущество компьютера состоит в том, что его трудоспособность не связана с человеческим фактором, будь то личные проблемы или плохое настроение.

Таким образом, искусственный интеллект имеет широкое применение: его повсеместно встречают в медицине, промышленности, образовании, агроиндустрии, дорожном движении и быту.

Медицина

В данной сфере ценится память ИИ, а также возможность генерировать и сопоставлять огромные объемы информации.
Уже несколько лет у всех на слуху и DeepMind Health (разработка компании Google) - умные помощники, которые не только дают советы врачам, но и выясняют генетическую предрасположенность к патологиям. Так, IBM Watson уже определяет и разрабатывает план терапии 13 видов злокачественных новообразований: от рака шейки матки до толстой кишки.

Искусственный интеллект приходит на помощь даже пациентам. Все более популярными становятся приложения телемедицины, собирающие данные с фитнес-браслетов и прочих датчиков, а также «опросники», устанавливающие точные симптомы и заболевания пациентов. Так, ИИ способен распознать туберкулез и нарушение работы внутренних органов, в т.ч. головного мозга.

Некоторые из приложений разбирают человеческую речь и отвечают устно, другие же отдают предпочтение письменной коммуникации. Приложения получают необходимую информацию, а затем дают рекомендации, какие меры принимать дальше, или же отправляют данные терапевту. Наиболее популярные интеллектуальные помощники - Your.MD и Ada, которые можно скачать в App Store или Google Play.

Особое значение отводится системам, способным разрабатывать новые лекарственные средства. По словам топ-менеджера компании Pfizer, Джуди Сюардс, разработка и вывод на рынок нового медикамента в среднем занимает 12 лет. ИИ позволит создавать молекулярную структуру и моделировать лекарство, что увеличит его качество и сократит время выпуска новых препаратов. Пионерами в сфере создания суперкомпьютеров, решающих эту проблему, являются компании Atomwise и Berg Health.

Промышленность

Крупные промышленные компании таких государств, как Япония, Китай, США, Германия и Швейцария, инвестируют в новые технологии. Сегодня прослеживается тенденция сокращения рабочих мест, связанных с интеллектуальным трудом, и увеличение количества компьютеров.

В ближайшие десятилетия пострадают такие рабочие места:

1. Сбор деталей. С каждым днем происходит все больше сокращений рабочего персонала. Робот, запоминая последовательность действий, справляется с соединением деталей самостоятельно.
2. Бухгалтерские расчеты. По сравнению с человеком, машина безошибочно рассчитывает данные и не ведет «черную» и «белую» бухгалтерию, что очень выгодно для государства. Суперкомпьютеры учатся и принимают логические решения.
3. Замена консультантов. Робот, наравне с человеком, может вести диалог с покупателем на высоком уровне и дать ответы на стандартные вопросы. Алгоритм общения усложняется, благодаря способности машины к обучению и накоплению опыта.

Роботизация в скором будущем также коснется таких профессий, как секретари, кассиры, дальнобойщики и официанты.Примером успешного внедрения ИИ стал линейный завод H&H. Технология, которая отслеживает взгляд рабочих, помогла за 1 год сэкономить 400 часов на обучение стажеров и снизить вероятность несчастных случаев.

Агентство MIT Technology Review сообщило, что Эндрю Ын, исследователь робототехники и машинного обучения, разрабатывает новый проект Landing.AI. Он призван наладить механизм производства на заводах и фабриках. Его первый партнер – компания Foxconn, которая занимается производством гаджетов Apple.

Образование

В ближайшем будущем сфера образования будет развиваться быстрыми темпами в двух руслах – адаптивном обучении и прокторинге.
Адаптивное обучение призвано решить проблему разной успеваемости учеников и студентов. Дело в том, что один человек усваивает материал намного быстрее и успешнее, чем другой. Поэтому ИИ будет отслеживать уровень знаний обучающегося и адаптировать порядок блоков курсов под его способности или же информировать преподавателя, насколько хорошо ученик усвоил материал. Примером такой системы может стать платформа Third Space Learning, которая сейчас находится на стадии разработки.

Прокторинг представляет контроль учеников и студентов во время прохождения контрольных и экзаменационных тестов. Если в прошлом обучающиеся находились «под прицелом» веб-камеры, то сейчас на помощь приходит ИИ. Он отслеживает, как часто студент отводит взгляд от экрана компьютера, сменяет ли вкладку в браузере, нет ли лишних голосов в помещении. Как только ИИ замечает какое-либо нарушение, он тут же оповещает об этом человека-проктора.

Но может ли машина заменить обычного преподавателя? Роза Лукин, профессор University College London, отрицает это. По ее словам, стоит найти компромисс. Ведь цель не в том, чтобы заменить учителей машинами, а улучшить процесс образования. Здесь уж точно не обойтись без преподавателя-человека.

Сельское хозяйство

Мнение о том, что земледелие и животноводство – отстающие и старомодные отрасли, осталось в прошлом. Сегодня интенсивный рост мирового рынка ИИ в аграрной индустрии вызван такими факторами: введением системы управления данными, автоматизацией орошения, увеличением производительности с/х культур посредством внедрения методов обучения, ростом количества людей на планете. В то же время увеличение рынка ИИ ограничивается высокой стоимостью сбора информации о с/х угодьях.

Повсеместное внедрение робототехники в сельском хозяйстве представлено такими разработками:

• Беспилотные летательные аппараты. Дроны, оснащенные радарами и GPS-мониторингом, опрыскивают с/х культуры, обеспечивают надежную доставку опасных химикатов и аэрофотосъемку.
• Роботы для сбора урожая. Если зерноуборочные машины существуют уже давно, то робота, который собирает клубнику, удалось создать совсем недавно.
• ИИ, уничтожающий сорняк. Hortibot, разработка Орхусского университета (Aarhus Universitet) в Дании, распознает и устраняет сорняки двумя способами: механическим путем и точечным опрыскиванием гербицидами. Этот робот стал настоящим прорывом, ведь распознавание сорняков от полезных растений – большой успех современной робототехники в сельском хозяйстве. Вдобавок создаются машины, распознающие вредителей и болезни с/х культур.

Согласно прогнозам Energias Market Research, к 2024 году рынок ИИ в агроиндустрии вырастет на 24,3%. Он будет активно развиваться в США и Азиатско-Тихоокеанском регионе. В список центральных игроков на рынке интеллектуального агробизнеса попали Agworld, Farmlogs, Cropx, Microsoft, AGCO и другие.

Дорожное движение

Цель внедрения ИИ в данной сфере – борьба с пробками. Такие системы уже успешно работают в крупных городах Европы, Северной Америки и Азии.

Сбор информации со светофоров, анализ плотности движения, ДТП, метеоданных и прочих факторов, создающих пробки – вот, что входит в функции компьютера. Как результат, интеллектуальная система в режиме онлайн контролирует дороги, прогнозирует, каким будет трафик, и согласно этому, переключает светофоры.

Она следит не только за движением транспорта на дороге, но и помогает водителям. К примеру, система при необходимости вызывает эвакуатор. Понятно, что полностью избавить от пробок данное решение не сможет, однако в разы ускорить движение – вполне возможно.
Вероятно, прогресс будет заметен, если в широкое использование войдут беспилотные автомобили – это транспортные средства, которые способны передвигаться без участия человека. Их разработкой занимается компания Google, AKTIV, Tesla Motors и некоторые другие.

Быт

Безусловно, у всех на слуху « » (smart house), который в дальнейшем станет типичным примером ИИ. Крупнейшими производителями считаются Yamaha, Siemens, Abb, Beckhoff и Legrand.

Такие разработки предельно упрощают быт человека. К примеру, такая система раздвинет занавески с утра, разбудит хозяев и сварит кофе. В дальнейшем функционал «умного дома» будет расширен вплоть до того, что шкаф будет автоматически распаривать одежду, а холодильник – заказывать еду. Такое решение оптимизирует расходы, связанные с энергопитанием, вентиляцией, обогревом, подстраиваясь под удобное расписание.

Также популярными остаются пылесосы, способные не только выполнить уборку, но и передвигать предметы и самостоятельно заряжаться.
Еще одним примером бытового применения ИИ являются автоматические переводчики. Если раньше «машинный перевод» оставлял желать лучшего, то сегодня ситуация кардинально изменилась. Это демонстрирует Google Translate: алгоритм построен на том, что компьютер воспринимает не отдельные слова, а полное предложение. Он позволяет получить качественный текст, поэтому в ближайшем времени такой метод станет основой автоматического перевода.

Человекоподобных андроидов используют не только по хозяйству, но и для общения. Железный «друг» не даст умереть со скуки, а иногда становится полноправным членом семьи. Так, в Китае один счастливчик успел жениться на роботе. Им оказался инженер Чжэн Цзяцзя, который сам смастерил себе невесту.

Несомненно, будущее человечества переплетается с роботами, ведь с каждым годом развиваются все новые области применения искусственного интеллекта. Скорее всего, он превзойдет способности человека, но в то же время значительно улучшит качество его жизни. Здесь главное - найти разумные рамки, пока ИИ не научился воспроизводить себя. По словам Илона Маска, стоит занять проактивную позицию и уже сейчас ограничить использование ИИ, по крайней мере, в военной отрасли.

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

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
• экспертные системы
• виртуальные агенты (чат-боты и виртуальные помощники)
• системы рекомендаций.

Национальная стратегия развития искусственного интеллекта

• Основная статья: Национальная стратегия развития искусственного интеллекта

Исследования в сфере ИИ

• Основная статья: Исследования в сфере искусственного интеллекта

Стандартизация в области ИИ

2019: Эксперты ISO/IEC поддержали предложение о разработке стандарта на русском языке

16 апреля 2019 года стало известно, что подкомитет ISO /IEC по стандартизации в области искусственного интеллекта поддержал предложение Технического комитета «Кибер-физические системы », созданного на базе РВК , о разработке стандарта «Artificial intelligence. Concepts and terminology» на русском языке в дополнение к базовой английской версии.

Терминологический стандарт «Artificial intelligence. Concepts and terminology» является основополагающим для всего семейства международных нормативно-технических документов в области искусственного интеллекта. Кроме терминов и определений, данный документ содержит концептуальные подходы и принципы построения систем с элементами , описание взаимосвязи AI с другими сквозными технологиями, а также базовые принципы и рамочные подходы к нормативно-техническому регулированию искусственного интеллекта.

По итогам заседания профильного подкомитета ISO/IEC в Дублине эксперты ISO/IEC поддержали предложение делегации из России о синхронной разработке терминологического стандарта в сфере AI не только на английском, но и на русском языке. Ожидается, что документ будет утвержден в начале 2021 года.

Развитие продуктов и услуг на базе искусственного интеллекта требует однозначной трактовки используемых понятий всеми участниками рынка. Стандарт терминологии позволит унифицировать «язык», на котором общаются разработчики, заказчики и профессиональное сообщество, классифицировать такие свойства продуктов на базе ИИ, как «безопасность», «воспроизводимость», «достоверность» и «конфиденциальность». Единая терминология также станет важным фактором для развития технологий искусственного интеллекта в рамках Национальной технологической инициативы – алгоритмы ИИ используют более 80% компаний в периметре НТИ. Кроме того, решение ISO/IEC позволит укрепить авторитет и расширить влияние российских экспертов при дальнейшей разработке международных стандартов.

В ходе заседания эксперты ISO/IEC также поддержали разработку проекта международного документа Information Technology - Artificial Intelligence (AI) - Overview of Computational Approaches for AI Systems, в котором Россия выступает в качестве соредактора. Документ предоставляет обзор современного состояния систем искусственного интеллекта, описывая основные характеристики систем, алгоритмы и подходы, а также примеры специализированных приложений в области AI. Разработкой этого проекта документа займется специально созданная в рамках подкомитета рабочая группа 5 «Вычислительные подходы и вычислительные характеристики систем Искусственного интеллекта» (SC 42 Working Group 5 «Computational approaches and computational characteristics of AI systems»).

В рамках работы на международном уровне делегации из России удалось добиться ряда знаковых решений, которые будут иметь долгосрочный эффект для развития в стране технологий искусственного интеллекта. Разработка русскоязычной версии стандарта, еще и со столь ранней фазы – гарантия синхронизации с международным полем, а развитие подкомитета ISO/IEC и инициация международных документов с российским соредакторством – это фундамент для дальнейшего продвижения интересов российских разработчиков за рубежом», - прокомментировал.

Технологии искусственного интеллекта широко востребованы в самых разных отраслях цифровой экономики . Среди основных факторов, сдерживающих их полномасштабное практическое использование, - неразвитость нормативной базы. При этом именно проработанная нормативно-техническая база обеспечивает заданное качество применения технологии и соответствующий экономический эффект.

По направлению искусственный интеллект ТК «Кибер-физические системы» на базе РВК ведет разработку ряда национальных стандартов, утверждение которых запланировано на конец 2019 – начало 2020 года. Кроме того, совместно с рыночными игроками идет работа по формированию Плана национальной стандартизации (ПНС) на 2020 год и далее. ТК «Кибер-физические системы» открыт для предложений по разработке документов со стороны заинтересованных организаций.

2018: Разработка стандартов в области квантовых коммуникаций, ИИ и умного города

Технический комитет «Кибер-физические системы» на базе РВК совместно с Региональным инжиниринговым центром «СэйфНет» 6 декабря 2018 года начали разработку комплекса стандартов для рынков Национальной технологической инициативы (НТИ) и цифровой экономики . К марту 2019 года планируется разработать документы технической стандартизации в области квантовых коммуникаций , и , сообщили в РВК. Подробнее .

Влияние искусственного интеллекта

Риск для развития человеческой цивилизации

Влияние на экономику и бизнес

• Влияние технологий искусственного интеллекта на экономику и бизнес

Влияние на рынок труда

Предвзятость искусственного интеллекта

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 .

Рынок технологий искусственного интеллекта

Рынок ИИ в России

Мировой рынок ИИ

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.

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.

Использование ИИ в целях обороны и в военном деле

Использование в образовании

Использование ИИ в бизнесе

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 .

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

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

ИИ на транспорте

• Автоиндустрия на пороге революции: 5 вызовов эры беспилотного вождения

ИИ в логистике

ИИ в пивоварении

ИИ в судебной системе

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

Музыка

Живопись

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.