# data[].attributes.body
https://www.youtube.com/watch?v=zNd89VkA1to

# data[].attributes.attachment_link.title
ТОП 10 случаев когда ИИ шокировал человека // Все выпуски про искусственный интеллект в одном видео

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

Что такое искусственный интеллект

На 2021 год исследователи использовали следующую классификацию типов ИИ:

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

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

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

Устаревающие общие определения искусственного интеллекта:

(J. McCarthy) ИИ разрабатывает машины, которым присуще разумное поведение

(Britannica) ИИ - способность цифровых компьютеров решать задачи, которые обычно ассоциируются с высоко интеллектуальными возможностями человека

(Файгенбаум) ИИ - разрабатывает интеллектуальные компьютерные системы обладающие возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом: понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т. д.

(Elaine Rich) ИИ - наука о том, как научить компьютеры делать что-то, в чем на данный момент человек успешнее

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

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

Искусственный интеллект - это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, то есть систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, - понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т. д.

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:

Методы ИИ: NLP, CV, Data Science

Естественный язык (NLP) Речевые технологии

тексты: распознают, автоматически переводят

речь: распознают, генерируют

Компьютерное зрение (CV)

находят, отслеживают, классифицируют, идентифицируют объекты

извлекают данные из изображений

анализируют полученную информацию

Применяется для

распознавания объектов

видео аналитики

описания содержания изображений и видео

распознавания жестов и рукописного ввода

интеллектуальной обработки изображений

Анализ данных (Data Science)

извлекают знания

находят закономерности в данных

прогнозируют

Используют методы

Национальная стратегия развития искусственного интеллекта России

Исследования в сфере ИИ

Стандартизация в области ИИ

Основная статья: Стандартизация искусственного интеллекта

Влияние искусственного интеллекта

Риск для развития человеческой цивилизации

Британский ученый Стивен Хокинг часто высказывался о развитии искусственного интеллекта (ИИ) как о реальной причине возможного уничтожения человеческого рода.

В апреле 2017 года Стивен Хокинг в ходе видеоконференции в Пекине, состоявшейся в рамках Глобальной конференции мобильного интернета, заявил:

"Развитие искусственного интеллекта может стать как наиболее позитивным, так и самым страшным фактором для человечества. Мы должны осознавать опасность, которую он собой представляет", - подчеркнул он.

Как рассказал ученый в своем интервью изданию Wired в конце ноября 2017 года, он опасается того, что ИИ может в целом заменить людей.

По словам самого Хокинга, люди могут создать слишком мощный искусственный интеллект, который будет чрезвычайно хорош в достижении своих целей. И если эти цели не будут совпадать с человеческими, то у людей будут проблемы, считает ученый. Подробнее здесь

Влияние на экономику и бизнес

Влияние на рынок труда

Проблемы ИИ

Администрация президента США выпустила 5 положений о защите людей от ИИ

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

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

Защита от алгоритмической дискриминации

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

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

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

Альтернативы для человека, принятие решений и запасной вариант

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

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

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

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

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

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.

Технологии искусственного интеллекта. Обзор TAdviser 2022

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

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

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

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

Компьютерное зрение.

Распознавание речи.

Понимание смысла текстов.

Аналитика и поддержка принятия решений.

Безлюдные и оцифрованные предприятия.

Подробнее читайте здесь.

ИИ в принятии решений: сегодня и завтра

Основная статья: ИИ в принятии решений: сегодня и завтра

2022: В Китае искусственный интеллект начал выносить судебные приговоры

Искусственный интеллект в разработке программного обеспечения

Как ИИ помогает писать софт. Обзор одной из самых перспективных технологий будущего

Искусственный интеллект для решения демографических проблем

Использование ИИ в целях обороны и в военном деле

Использование в образовании

Использование ИИ в бизнесе

ИИ в квантовой физике

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

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

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

Мы начинаем с большого корпуса взаимосвязанных дифференциальных уравнений и затем с помощью машинного обучения превращаем его в нечто настолько малое, что можно посчитать на пальцах.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Если выводы, сделанные в этой работе не будут опровергнуты, то, возможно, речь идет о глобальной революции в физике. Революции, которая оказалась достижима только благодаря машинному обучению и характерной для нейросетей способности выявлять скрытые закономерности, которые и позволяют низводить сложные системы до считанного количества параметров. Пока возможности нейросетей находятся на начальном этапе развития, но есть основания полагать, что в будущем с их помощью удастся решать какие-то другие проблемы и задачи физики, которые пока остаются нерешенными, например уравнений Шредингера, множественные проблемы сверхтекучести и т. д.[3]

ИИ в борьбе с мошенничеством

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

ИИ в электроэнергетики

На уровне проектирования: улучшенное прогнозирование генерации и спроса на энергоресурсы, оценка надежности энергогенерирующего оборудования, автоматизация повышения генерации при скачке спроса.

На уровне производства: оптимизация профилактического обслуживания оборудования, повышение эффективности генерации, снижение потерь, предотвращение краж энергоресурсов.

На уровне продвижения: оптимизация ценообразования в зависимости от времени дня и динамическая тарификация.

На уровне предоставления обслуживания: автоматический выбор наиболее выгодного поставщика, подробная статистика потребления, автоматизированное обслуживание клиентов, оптимизация энергопотребления с учетом привычек и поведения клиента.

ИИ в производственной сфере

На уровне проектирования: повышение эффективности разработки новых продуктов, автоматизированная оценка поставщиков и анализ требований к запчастям и деталям.

На уровне производства: совершенствование процесса исполнения задач, автоматизация сборочных линий, снижение количества ошибок, уменьшение сроков доставки сырья.

На уровне продвижения: прогнозирование объемов предоставления услуг поддержки и обслуживания, управление ценообразованием.

На уровне предоставления обслуживания: улучшение планирования маршрутов парка транспортных средств, спроса на ресурсы автопарка, повышение качества подготовки сервисных инженеров.

Основная статья: Искусственный интеллект в производственной сфере

Фронт:

Миддл/Бэк:

Обнаружение фрода

AML & KYC

Кредитные рейтинги

Управление рисками

Комплайенс

Обработка документов

ИИ на транспорте

Основная статья: Искусственный интеллект на транспорте

ИИ в логистике

Основная статья: Искусственный интеллект в логистике

ИИ в торговле

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

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

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

ИИ в сельском хозяйстве

ИИ на рынке предметов и услуг роскоши

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ИИ в пивоварении

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

Использование ИИ в госуправлении

Задачи машинного обучения:

прогнозирование технического состояния дома (лифт, кровля)

прогнозирование расхода воды и электричества (регрессия), предсказание заполнение показателей (классификация)

распознавание фото счетчиков

ИИ в криминалистике

Основная статья Искусственный интеллект в криминалистике

ИИ в судебной системе

2021: В Китае создан робот-прокурор

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

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

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

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

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

ИИ в медицине (здравоохранении)

Анализ поведения граждан

Использование ИИ в развитии культуры

Работа СМИ и литература

Как роботы заменяют журналистов, писателей и поэтов?

Основная статья: Искусственный интеллект и создание музыки

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

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

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

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

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

Портрет "Следующий Рембрандт"

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

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

2019: Microsoft представила генератор изображений на основе произведений искусства

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

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

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

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

Сбербанк привлекает искусственный интеллект для расшифровки рукописей Петра Первого

Игры (го, покер, шахматы)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Фотография

2021: Применение ИИ в фотографической среде

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

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

2017: Алгоритм, ретуширующий фотографии в режиме реального времени

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

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

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

Изображения, которые снимают современные камеры, зачастую воспринимаются как сырой материал для фотографии. Перед тем, как загрузить фотографию в соцсети, даже те, кто снимают на телефон, тратят минуту или две, выравнивая цвет и контраст с помощью популярных приложений, - говорится в блоге MIT.

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

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

Процессоры для искусственного интеллекта

Intel планирует потеснить Nvidia на рынке чипов для нейронных сетей

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

Amazon разрабатывает ИИ-чипы

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

Читайте также

Слушайте также

Робототехника

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
продукт искусственный интеллект (ии

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
что такое искусственный интеллект

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
методы ии  nlp

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
национальная стратегия развития искусственного интеллекта россии

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
исследования в сфере ии

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
стандартизация в области ии

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
влияние искусственного интеллекта

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
риск для развития человеческой цивилизации

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
влияние на экономику и бизнес

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
влияние на рынок труда

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
администрация президента сша выпустила 5 положений о защите людей от ии

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
бывший глава google эрик шмидт создаёт фонд для решения "ключевых" проблем ии

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
2019   сексизм и шовинизм искусственного интеллекта почему так сложно его побороть?

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
рынок технологий искусственного интеллекта

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
рынок ии в россии

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
мировой рынок ии

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
сферы применения ии

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
технологии искусственного интеллекта обзор tadviser 2022

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
технологии и решения искусственного интеллекта  точка перелома обзор tadviser 2020

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
ии в принятии решений  сегодня и завтра

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
2022  в китае искусственный интеллект начал выносить судебные приговоры

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
искусственный интеллект в разработке программного обеспечения

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
искусственный интеллект для решения демографических проблем

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
использование ии в целях обороны и в военном деле

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
использование в образовании

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
использование ии в бизнесе

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
ии в квантовой физике

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
2022  ии упростил решение известной задачи квантовой физики со 100 тыс уравнений до четырех

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
ии в борьбе с мошенничеством

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
ии в электроэнергетики

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
ии в производственной сфере

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
ии на транспорте

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
ии в логистике

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
ии в торговле

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
ии в сельском хозяйстве

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
ии на рынке предметов и услуг роскоши

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
ии в пивоварении

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
использование ии в госуправлении

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
ии в криминалистике

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
ии в судебной системе

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
2021  в китае создан робот-прокурор

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
ии в медицине (здравоохранении)

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
анализ поведения граждан

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
использование ии в развитии культуры

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
работа сми и литература

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
2021  nvidia представила ии-систему gaugan  для преобразования текста в изображение

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
2019  microsoft представила генератор изображений на основе произведений искусства

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
2018  написанный искусственным интеллектом портрет продан за $433 тыс

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
microsoft и mit создали ии-алгоритм для поиска взаимосвязей между предметами искусства

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
сбербанк привлекает искусственный интеллект для расшифровки рукописей петра первого

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
2021  применение ии в фотографической среде

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
2017  алгоритм

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
ретуширующий фотографии в режиме реального времени

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
процессоры для искусственного интеллекта

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
intel планирует потеснить nvidia на рынке чипов для нейронных сетей

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
amazon разрабатывает ии-чипы

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
читайте также

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
слушайте также

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
робототехника

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
робототехника

# data[].attributes.attachment_link.title
Администрация президента США выпустила 5 положений о защите людей от искусственного интеллекта

# data[].attributes.attachment_link.description
Продукт Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI), Что такое искусственный интеллект, Методы ИИ NLP, CV, Data Science, Национальная стратегия развития искусственного интеллекта России, Исследования в сфере ИИ, Стандартизация в области ИИ, Влияние искусственного интеллекта, Риск для развития человеческой цивилизации, Влияние на экономику и бизнес, Влияние на рынок труда, Проблемы ИИ,

# data[].attributes.headline
Что такое искусственный интеллект?

# data[].attributes.subject
Что такое искусственный интеллект?

# data[].attributes.body
Искусственный Интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence, Al) наука И технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан CO сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого Интеллекта, HO не ограничивается методами. обязательно биологически правдоподобными

# data[].attributes.attachment_link.title
Учебная презентация Дуйсенбаева Айжан ЦТО