Приложения искусственного интеллекта - Applications of artificial intelligence

Часть серии о
Искусственный интеллект
Основные цели Общий искусственный интеллект Планирование Компьютерное зрение Общая игра Обоснование знаний Машинное обучение Обработка естественного языка Робототехника
Подходы Символический Глубокое обучение Байесовские сети Эволюционные алгоритмы
Философия Китайская комната Дружелюбный ИИ Проблема с контролем / захват Этика Экзистенциальный риск Тест Тьюринга
История Лента новостей Прогресс AI зима
Технология Приложения Проекты Языки программирования
Глоссарий Глоссарий
v т е

Искусственный интеллект , интеллект, проявляемый машинами, был использован для разработки тысяч приложений для решения конкретных проблем в промышленности и научных кругах. Это неотъемлемая часть самых прибыльных продуктов электронной коммерции . ИИ, как электричество или паровой двигатель, является технологией общего назначения - нет единого мнения по поводу того, в каких задачах ИИ будет преуспевать, сейчас или в будущем.

Интернет и электронная коммерция

Поисковые системы

Системы рекомендаций

Система рекомендаций - это подкласс системы фильтрации информации, которая стремится предсказать «рейтинг» или «предпочтение», которое пользователь отдает элементу. Рекомендательные системы используются в различных областях, с общепризнанными примерами, принимающими форму генераторов списков воспроизведения для видео и музыкальных сервисов, рекомендателей продуктов для интернет-магазинов или рекомендателей контента для платформ социальных сетей и рекомендателей открытого веб-контента. Один из подходов, используемых системами рекомендаций, - это совместная фильтрация , такая как алгоритм совместной фильтрации по элементам (люди, которые покупают x, также покупают y), популяризированный Amazon.com .

Таргетированная реклама и повышение активности в Интернете

ИИ используется для нацеливания рекламных объявлений на людей, которые с наибольшей вероятностью нажмут на них. Он также используется, чтобы побудить людей оставаться «вовлеченными» на веб-сайте, выбирая контент, на который пользователи с наибольшей вероятностью будут нажимать. Он может прогнозировать или обобщать поведение клиентов по их цифровым следам , чтобы нацеливать их на персонализированные рекламные акции или автоматически создавать личности клиентов.

Поскольку сайты социальных сетей обгоняют телевидение в качестве источника новостей для молодежи, новостные организации все больше полагаются на платформы социальных сетей для распространения информации. Echobox - это компания-разработчик программного обеспечения, которая помогает издателям увеличивать трафик, «разумно» публикуя статьи в социальных сетях, таких как Facebook и Twitter . Анализируя большие объемы данных, он узнает, как определенные аудитории реагируют на разные статьи в разное время дня. Затем он выбирает лучшие истории для публикации и лучшее время для их публикации. Он использует как исторические данные, так и данные в реальном времени, чтобы понять, что хорошо работало в прошлом, а также то, что в настоящее время является тенденцией в Интернете.

Boomtrain - еще один пример ИИ, который разработан, чтобы узнать, как лучше всего заинтересовать каждого отдельного читателя конкретными статьями, отправленными по правильному каналу в нужное время, которые будут наиболее актуальны для читателя. Это все равно, что нанимать личного редактора для каждого отдельного читателя, чтобы он создавал идеальные впечатления от чтения.

IRIS.TV помогает медиакомпаниям предлагать платформу персонализации и программирования видео на базе искусственного интеллекта. Это позволяет издателям и владельцам контента предлагать аудитории контекстно-релевантный контент на основе моделей просмотра потребителей.

В задокументированном случае сообщается, что компании, занимающиеся азартными онлайн-играми, использовали ИИ для улучшения таргетинга на клиентов. Более того, применение моделей ИИ с вычислением личности может помочь снизить стоимость рекламных кампаний за счет добавления психологического таргетинга к более традиционному социально-демографическому или поведенческому таргетингу. Британская фирма Ubamarket разработала приложение, позволяющее пользователям делать покупки из дома, используя свой смартфон. Приложение позволит пользователям платить по телефону, составлять списки и сканировать ингредиенты продуктов на предмет аллергенов. Приложение построено на модуле искусственного интеллекта и учится на поведении пользователя, чтобы расширять возможности и предлагать персонализированные предложения.

Виртуальные помощники

Интеллектуальные личные помощники , такие как Siri и Alexa , способны понимать многие запросы на естественном языке.

Фильтрация спама

Автоматический перевод

Microsoft разработала систему Skype, которая может автоматически переводить с одного языка на другой.

Распознавание лиц и маркировка изображений

Современные системы распознавания лиц утверждают, что имеют точность 99%.

Facebook разработал систему, которая может описывать изображения слепым людям.

Игры

Игры были важным испытанием возможностей ИИ с 1950-х годов.

Шахматы

Deep Blue стала первой компьютерной шахматной системой, победившей действующего чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова 11 мая 1997 года.

Опасность!

В 2011 году в опасности! викторины выставки матч, IBM «s вопросно - ответная система , Уотсон , поражение двух величайших Jeopardy! чемпионы, Брэд Раттер и Кен Дженнингс , со значительным отрывом.

Идти

В марте 2016 года AlphaGo выиграла 4 из 5 игр го в матче с чемпионом го Ли Седолом , став первой компьютерной системой для игры в го, которая обыграла профессионального игрока в го без препятствий . На саммите Future of Go в 2017 году AlphaGo выиграла матч из трех игр с Кэ Джи , который в то время непрерывно занимал первое место в мире в течение двух лет. Deep Blue «s Мюррей Кэмпбелл назвал победу AlphaGo„Конец эпохи ... настольные игры более или менее сделаны , и это время , чтобы двигаться дальше.“ Это ознаменовало собой завершение важной вехи в развитии искусственного интеллекта, поскольку го - относительно сложная игра, более сложная, чем шахматы.

Покер

Pluribus (покерный бот) и Cepheus (покерный бот) . играть в покер на сверхчеловеческом уровне. В отличие от го или шахмат , покер - это игра с несовершенной информацией ; программа, которая их играет, должна рассуждать в условиях неопределенности.

Видеоигры

Киберспорт, такой как StarCraft, является общедоступным эталоном прогресса ИИ.

Общая игра

DeepMind улучшил AlphaGo, обобщив его для других игр с помощью AlphaZero ; и MuZero . AlphaZero играет в шахматы , сёги и го . Играя против себя, ему удается генерировать собственные знания с нуля, в то время как многие другие проекты машинного обучения требуют больших наборов обучающих данных. MuZero может изучать множество разнообразных игр Atari самостоятельно, а позже разработал вариант системы, который преуспевает в последовательном обучении . Остальные игры ранее обрабатывались отдельно,

Экономические и социальные вызовы

AI for Good - это инициатива МСЭ, поддерживающая учреждения, использующие ИИ для решения некоторых из величайших мировых экономических и социальных проблем. Например, Университет Южной Калифорнии открыл Центр искусственного интеллекта в обществе с целью использования ИИ для решения социально значимых проблем, таких как бездомность. В Стэнфорде исследователи используют ИИ для анализа спутниковых снимков, чтобы определить, в каких районах самый высокий уровень бедности.

сельское хозяйство

В сельском хозяйстве достижения ИИ 21 века демонстрируют улучшение урожайности и расширение исследований и разработок в области выращивания сельскохозяйственных культур. Благодаря этим достижениям искусственный интеллект может прогнозировать время, необходимое для созревания и готовности урожая, такого как помидор, к сбору, тем самым повышая эффективность земледелия. Эти достижения также включают мониторинг сельскохозяйственных культур и почвы, сельскохозяйственных роботов и прогнозную аналитику . Мониторинг сельскохозяйственных культур и почвы использует новые алгоритмы и данные, собранные на поле, для управления и отслеживания состояния сельскохозяйственных культур, что упрощает и делает его более устойчивым для фермеров.

Еще одна специализация ИИ в сельском хозяйстве - это автоматизация теплиц , моделирование , моделирование и методы оптимизации.

Из-за увеличения населения и роста спроса на продукты питания в будущем потребуется увеличение урожайности сельского хозяйства как минимум на 70% для поддержания этого нового спроса. Все больше и больше людей понимают, что адаптация этих новых методов и использование искусственного интеллекта поможет достичь этой цели.

Важность ИИ в сельском хозяйстве можно резюмировать по трем основным пунктам. Во-первых, это помогает сэкономить время и силы. Традиционно фермам требовалось много рабочих для сбора урожая и поддержания продуктивности хозяйств. Теперь, с применением искусственного интеллекта, работа, на которую в течение недели требовались сотни человек, может быть выполнена на одной машине менее чем за два часа. Во-вторых, это помогает снизить производственные затраты. Используя ИИ, ресурсы используются разумно, и мы избегаем растраты. Поскольку также значительно сокращается рабочая сила, мы тратим меньше денег на производственный процесс. И, наконец, это помогает повысить урожайность сельскохозяйственных культур. ИИ может предоставить фермерам реальную информацию о своем поле, позволяя им определять районы, которые нуждаются в орошении, удобрении или обработке пестицидами.

Компьютерная безопасность

Кибербезопасность арене сталкивается с серьезными проблемами в виде крупномасштабных хакерских атак разного рода , которые вредят все виды организаций и создают миллиарды долларов в бизнес ущерб; эти кибератаки увеличились по количеству, частоте и влиянию, что привлекло внимание к слабым местам существующих систем и необходимости их улучшения. Компании, занимающиеся безопасностью, начали внедрять решения нейронных сетей , машинного обучения (ML) и обработки естественного языка (NLP) для создания более умных и безопасных систем.

Возможные реализации ИИ в кибербезопасности:

• Защита сети . Использование машинного обучения позволяет создавать очень сложные системы обнаружения вторжений .
• Защита конечных точек . Такие угрозы, как программы-вымогатели, могут быть адекватно обнаружены путем принятия алгоритмов, учитывающих типичное поведение вредоносных программ.
• Безопасность приложений . Искусственный интеллект может помочь противостоять опасным атакам, таким как подделка запросов на стороне сервера (SSRF), внедрение SQL , межсайтовые сценарии (XSS) и распределенный отказ в обслуживании (DDoS).
• Заподозрить поведение пользователя . Некоторые приложения машинного обучения могут выявлять попытки мошенничества или взлома приложений злоумышленниками в момент их совершения.

Образование

Репетиторы ИИ могут позволить студентам получить дополнительную индивидуальную помощь. Они также могут уменьшить беспокойство и стресс у некоторых студентов, которые могут быть вызваны репетиторскими лабораториями или людьми-репетиторами. В будущих классах информатика окружающей среды может сыграть полезную роль. Окружающая информатика - это идея о том, что информация находится повсюду в окружающей среде и что технологии автоматически подстраиваются под ваши личные предпочтения. Учебные устройства могут создавать уроки, задачи и игры, чтобы адаптировать их к потребностям конкретного учащегося, и давать немедленную обратную связь.

Но ИИ может также создать неблагоприятную среду с эффектом мести, если технологии мешают обществу двигаться вперед и вызывают негативные, непреднамеренные последствия для общества. Примером эффекта мести является то, что расширенное использование технологий может мешать учащимся сосредоточиться и сосредоточиться на задаче, вместо того, чтобы помогать им учиться и расти. Кроме того, известно, что ИИ приводит к потере как человеческой активности, так и одновременности.

Финансы

Финансовые учреждения уже давно используют системы искусственных нейронных сетей для обнаружения обвинений или претензий, выходящих за рамки нормы, и помечают их для расследования на людях. Использование ИИ в банковской сфере можно проследить еще в 1987 году, когда Security Pacific National Bank в США создал целевую группу по предотвращению мошенничества для противодействия несанкционированному использованию дебетовых карт. Такие программы, как Kasisto и Moneystream, используют ИИ в финансовых услугах.

Сегодня банки используют системы искусственного интеллекта для организации операций, ведения бухгалтерского учета, инвестирования в акции и управления недвижимостью. ИИ может реагировать на изменения в мгновение ока или когда бизнес не ведется. В августе 2001 года роботы победили людей в симулированном соревновании по финансовой торговле . AI также сократил количество случаев мошенничества и финансовых преступлений, отслеживая поведенческие модели пользователей на предмет каких-либо аномальных изменений или аномалий.

ИИ все чаще используется корпорациями . Джек Ма спорно предсказал, что до генерального директора AI осталось 30 лет.

Использование машин искусственного интеллекта на рынке в таких приложениях, как онлайн-торговля и принятие решений, изменило основные экономические теории. Например, платформы покупки и продажи на основе искусственного интеллекта изменили закон спроса и предложения : теперь можно легко оценивать индивидуальные кривые спроса и предложения и, таким образом, индивидуализированное ценообразование. Кроме того, машины искусственного интеллекта уменьшают асимметрию информации на рынке и, таким образом, делают рынки более эффективными, сокращая при этом объем торгов. Кроме того, ИИ на рынках ограничивает последствия поведения на рынках, снова делая рынки более эффективными. Другие теории, на которые повлиял ИИ, включают рациональный выбор , рациональные ожидания , теорию игр , поворотный момент Льюиса , оптимизацию портфеля и контрфактическое мышление . В августе 2019 года AICPA представила учебный курс по искусственному интеллекту для бухгалтеров.

Торговля и инвестиции

Алгоритмическая торговля предполагает использование сложных систем искусственного интеллекта для принятия торговых решений со скоростью, на несколько порядков большей, чем способен любой человек, часто совершая миллионы сделок в день без какого-либо вмешательства человека. Такая торговля называется высокочастотной торговлей и представляет собой один из самых быстрорастущих секторов финансовой торговли. Многие банки, фонды и собственные торговые фирмы теперь имеют целые портфели, которые управляются исключительно системами искусственного интеллекта. Автоматизированные торговые системы обычно используются крупными институциональными инвесторами, но в последние годы также наблюдается приток более мелких частных фирм, торгующих своими собственными системами искусственного интеллекта.

Несколько крупных финансовых организаций вложили средства в механизмы искусственного интеллекта, чтобы помочь своим инвестиционным практикам. Механизм искусственного интеллекта BlackRock , Aladdin , используется как внутри компании, так и среди клиентов для помощи в принятии инвестиционных решений. Его широкий спектр функций включает использование обработки естественного языка для чтения текста, такого как новости, отчеты брокеров и ленты социальных сетей. Затем он оценивает настроения в отношении упомянутых компаний и присваивает им баллы. Такие банки, как UBS и Deutsche Bank, используют механизм искусственного интеллекта под названием Sqreem (модель последовательного квантового сокращения и извлечения), который может добывать данные для разработки профилей потребителей и сопоставлять их с продуктами управления капиталом, которые они, скорее всего, захотят.

Андеррайтинг

Онлайн-кредитор Upstart анализирует огромные объемы данных о потребителях и использует алгоритмы машинного обучения для разработки моделей кредитного риска, которые прогнозируют вероятность дефолта потребителя. Их технология будет передана банкам по лицензии, чтобы они могли также использовать их для своих процессов андеррайтинга.

ZestFinance разработала платформу Zest Automated Machine Learning (ZAML) специально для кредитного андеррайтинга. Эта платформа использует машинное обучение для анализа десятков тысяч традиционных и нетрадиционных переменных (от транзакций покупки до того, как клиент заполняет форму), используемых в кредитной индустрии для оценки заемщиков. Платформа особенно полезна для присвоения кредитных баллов тем, у кого ограниченная кредитная история, например, миллениалам.

Аудит

Для аудита финансовой отчетности AI делает возможным непрерывный аудит. Инструменты искусственного интеллекта могут немедленно анализировать множество наборов различной информации. Потенциальная выгода будет заключаться в том, что общий аудиторский риск будет снижен, уровень гарантии будет увеличен, а продолжительность аудита будет сокращена.

История

На самом деле 80-е годы - это время, когда ИИ начал занимать важное место в финансовом мире. Именно тогда экспертные системы стали больше коммерческим продуктом в финансовой сфере. «Например, Dupont построила 100 экспертных систем, которые помогли им сэкономить около 10 миллионов долларов в год». Одной из первых систем была экспертная система Protrader, разработанная KC Chen и Ting-peng Lian, которая смогла предсказать падение промышленного индекса DOW Jones на 87 пунктов в 1986 году. рынка, определять оптимальную инвестиционную стратегию, выполнять транзакции, когда это необходимо, и изменять базу знаний с помощью механизма обучения ".

Одна из первых экспертных систем, которые помогли с финансовыми планами, была создана Applied Expert Systems (APEX) под названием PlanPower. Впервые он был запущен в продажу в 1986 году. Его функция заключалась в предоставлении финансовых планов людям с доходом более 75 000 долларов в год. Это привело к созданию Системы профилирования клиентов, которая использовалась для получения доходов от 25 000 до 200 000 долларов в год.

1990-е годы были намного больше связаны с обнаружением мошенничества. Одной из систем, запущенных в 1993 году, была система искусственного интеллекта FinCEN (FAIS). Он смог просмотреть более 200 000 транзакций в неделю и за два года помог выявить 400 потенциальных случаев отмывания денег, которые были бы равны 1 миллиарду долларов. Хотя в финансовом мире экспертные системы просуществовали недолго, они помогли начать использование ИИ и сделали его тем, чем он является сегодня.

Правительство

Искусственный интеллект в правительстве состоит из приложений и регулирования. Искусственный интеллект в сочетании с системами распознавания лиц может использоваться для массового наблюдения . Это уже имеет место в некоторых частях Китая. Искусственный интеллект также участвовал в выборах мэра города Тама в 2018 году.

В 2019 году технологический город Бангалор в Индии намерен развернуть управляемые ИИ системы светофоров на 387 светофорах в городе. Эта система будет включать использование камер для определения плотности движения и, соответственно, расчета времени, необходимого для очистки объема трафика, что определит продолжительность сигнала для движения транспортных средств по улицам.

Военный

Соединенные Штаты и другие страны разрабатывают приложения искусственного интеллекта для ряда военных функций. Основными военными приложениями искусственного интеллекта и машинного обучения являются улучшение C2, связи, датчиков, интеграции и взаимодействия. Исследования ИИ ведутся в областях сбора и анализа разведданных, логистики, киберопераций, информационных операций, командования и управления, а также в различных полуавтономных и автономных транспортных средствах. Технологии искусственного интеллекта обеспечивают координацию датчиков и исполнительных механизмов, обнаружение и идентификацию угроз, маркировку позиций противника, обнаружение целей, координацию и устранение конфликтов распределенных совместных огней между объединенными в сеть боевыми машинами и танками, а также внутри пилотируемых и беспилотных команд. AI был включен в военные операции в Ираке и Сирии.

Ежегодные мировые военные расходы на робототехнику выросли с 5,1 млрд долларов США в 2010 году до 7,5 млрд долларов США в 2015 году. Военные беспилотные летательные аппараты, способные к автономным действиям, широко считаются полезным активом. Многие исследователи искусственного интеллекта стремятся дистанцироваться от военных приложений ИИ.

Здоровье

Здравоохранение

Искусственный интеллект в здравоохранении часто используется для классификации, будь то автоматизация первоначальной оценки компьютерной томографии или ЭКГ или для выявления пациентов с высоким риском для здоровья населения. Диапазон приложений стремительно увеличивается. В качестве примера, ИИ применяется для решения дорогостоящей проблемы дозировки, результаты которой показали, что ИИ может сэкономить 16 миллиардов долларов. В 2016 году новаторское исследование в Калифорнии показало, что математическая формула, разработанная с помощью ИИ, правильно определяет точную дозу иммунодепрессантов, которую нужно давать пациентам с внутренними органами.

Искусственный интеллект помогает врачам. Согласно Bloomberg Technology, Microsoft разработала искусственный интеллект, чтобы помочь врачам найти правильные методы лечения рака. Существует большое количество исследований и разработок лекарств от рака. В частности, существует более 800 лекарств и вакцин для лечения рака. Это негативно сказывается на врачах, потому что существует слишком много вариантов выбора, что затрудняет выбор правильных лекарств для пациентов. Microsoft работает над проектом по разработке машины под названием «Ганновер». Его цель - запомнить все документы, необходимые для лечения рака, и помочь предсказать, какие комбинации лекарств будут наиболее эффективными для каждого пациента. Один из проектов, над которым сейчас работают, - это борьба с миелоидным лейкозом , смертельным раком, лечение которого не улучшалось в течение десятилетий. Сообщалось, что другое исследование показало, что искусственный интеллект не хуже обученных врачей в выявлении рака кожи. Другое исследование использует искусственный интеллект, чтобы попытаться контролировать нескольких пациентов с высоким риском, и это делается путем задания каждому пациенту множества вопросов, основанных на данных, полученных от живого врача при взаимодействии с пациентом. Одно исследование было проведено с трансферным обучением, машина поставила диагноз так же, как и хорошо обученный офтальмолог, и в течение 30 секунд могла принять решение о том, следует ли направить пациента на лечение, с точностью более 95%.

По данным CNN , недавнее исследование хирургов Детского национального медицинского центра в Вашингтоне успешно продемонстрировало операцию с использованием автономного робота. Команда наблюдала за роботом, когда он выполнял операцию на мягких тканях, сшивая кишечник свиньи во время открытой операции, и делал это лучше, чем хирург-человек. IBM создала свой собственный компьютер с искусственным интеллектом, IBM Watson , который превзошел человеческий интеллект (на некоторых уровнях). Watson изо всех сил пыталась добиться успеха и внедрения в здравоохранении.

Искусственные нейронные сети используются в качестве систем поддержки принятия клинических решений для медицинской диагностики , например, в технологии обработки концепций в программном обеспечении EMR .

Другие задачи в медицине, которые потенциально могут быть выполнены с помощью искусственного интеллекта и которые начинают разрабатываться, включают:

• Компьютерная интерпретация медицинских изображений . Такие системы помогают сканировать цифровые изображения, например, полученные с помощью компьютерной томографии , для определения типичного внешнего вида и выделения заметных участков, таких как возможные заболевания. Типичное применение - обнаружение опухоли.
• Анализ сердечного звука
• Роботы-компаньоны по уходу за пожилыми людьми
• Сбор медицинских записей для получения более полезной информации
• Разработайте планы лечения
• Помощь в повторяющейся работе, включая прием лекарств
• Помощь слепым
• Предоставляем консультации
• Создание лекарств
• Использование аватаров вместо пациентов для клинического обучения
• Предсказать вероятность смерти в результате хирургических вмешательств.
• Прогнозировать прогрессирование ВИЧ

Здоровье и безопасность на рабочем месте

ИИ может увеличить объем рабочих задач, когда работник может быть выведен из ситуации, которая несет в себе такие опасности , как стресс, переутомление, травмы опорно-двигательного аппарата, за счет того, что вместо этого ИИ выполняет задачи. Это может расширить круг затронутых секторов занятости за пределы традиционной автоматизации в рабочие места для белых воротничков и сферы услуг, такие как медицина, финансы и информационные технологии. Например, сотрудники call-центра сталкиваются с серьезными рисками для здоровья и безопасности из-за его повторяющегося и требовательного характера и высокого уровня микронаблюдения. Чат - боты с поддержкой искусственного интеллекта снижают потребность людей в выполнении самых простых задач колл-центра.

Машинное обучение, используемое в HR-аналитике для прогнозирования поведения сотрудников, может быть использовано для улучшения здоровья сотрудников. Например, анализ настроений может использоваться для выявления усталости и предотвращения переутомления . Системы поддержки принятия решений обладают аналогичной способностью, например, для предотвращения промышленных катастроф или повышения эффективности реагирования на них . Рабочие, занимающиеся ручным перемещением материалов , могут использовать прогнозную аналитику и искусственный интеллект для уменьшения травм опорно-двигательного аппарата . Носимые датчики могут также позволить более раннее вмешательство в борьбу с воздействием токсичных веществ, а полученные большие наборы данных могут улучшить наблюдение за здоровьем на рабочем месте , оценку рисков и исследования.

ИИ также можно использовать для повышения эффективности рабочего процесса по охране труда . Одним из примеров является кодирование требований о компенсации работникам . Системы виртуальной реальности с поддержкой искусственного интеллекта могут быть полезны для обучения технике безопасности при распознавании опасностей. Искусственный интеллект можно использовать для более эффективного обнаружения опасных ситуаций, которые важны для снижения аварийности, но о которых часто не сообщается.

Биохимия

DeepMind AlphaFold 2 (2020) продемонстрировал способность определять трехмерную структуру белка за часы, а не за месяцы.

Закон

Правовой анализ

Искусственный интеллект (ИИ) становится основным компонентом юридических профессий. В некоторых случаях эта аналитическая технология использует алгоритмы и машинное обучение для выполнения работы, которую ранее выполняли юристы начального уровня.

В Electronic Discovery (eDiscovery) отрасль была сосредоточена на машинном обучении (прогнозирующее кодирование / обзор с использованием технологий), которое является подмножеством ИИ. Чтобы добавить к супу приложений, обработка естественного языка (NLP) и автоматическое распознавание речи (ASR) также очень популярны в отрасли.

Правоохранительные органы и судопроизводство

Алгоритмы уже нашли множество применений в правовых системах. Примером этого является COMPAS , коммерческая программа, широко используемая судами США для оценки вероятности того, что ответчик станет рецидивистом .

Некоторые обеспокоены алгоритмической предвзятостью , что программы ИИ могут непреднамеренно стать предвзятыми после обработки данных, которые демонстрируют предвзятость. ProPublica утверждает, что средний уровень риска рецидивизма для чернокожих подсудимых, установленный Компасом, значительно выше, чем средний уровень риска, установленный Компасом для белых подсудимых.

Сектор обслуживания

Человеческие ресурсы и подбор персонала

Еще одно применение ИИ - это человеческие ресурсы и рекрутинг. Есть три способа использования ИИ человеческими ресурсами и специалистами по набору персонала: для просмотра резюме и ранжирования кандидатов в соответствии с их уровнем квалификации, для прогнозирования успеха кандидата в определенных ролях с помощью платформ подбора вакансий и развертывания чат-ботов для набора персонала, которые могут автоматизировать повторяющееся общение. задания. Как правило, проверка резюме включает в себя сканирование кадровым агентом или другим специалистом по персоналу через базу данных резюме.

Поиск работы

На рынке труда произошли заметные изменения из-за внедрения искусственного интеллекта. Это упростило процесс как для рекрутеров, так и для соискателей (т. Е. Google for Jobs и подачи заявок онлайн). По словам Раджа Мукерджи из Indeed.com, 65% людей снова начинают поиск работы в течение 91 дня после приема на работу. Механизм на базе искусственного интеллекта упрощает процесс поиска работы, предоставляя информацию о профессиональных навыках, заработной плате и предпочтениях пользователей, подбирая людей на наиболее подходящие должности. Машинный интеллект вычисляет, какая заработная плата подходит для конкретной работы, извлекает и выделяет информацию резюме для рекрутеров с помощью обработки естественного языка, которая извлекает соответствующие слова и фразы из текста с помощью специализированного программного обеспечения. Еще одно приложение - это конструктор резюме на основе искусственного интеллекта, которому требуется 5 минут для составления резюме вместо того, чтобы часами выполнять ту же работу. В эпоху искусственного интеллекта чат-боты помогают посетителям веб-сайтов и решают повседневные рабочие процессы. Революционные инструменты искусственного интеллекта дополняют навыки людей и позволяют менеджерам по персоналу сосредоточиться на более приоритетных задачах. Однако влияние искусственного интеллекта на рабочие места исследования показывают, что к 2030 году интеллектуальные агенты и роботы могут сократить 30% человеческого труда в мире. Более того, исследование доказывает, что автоматизация приведет к сокращению от 400 до 800 миллионов сотрудников. В исследовательском отчете Glassdoor говорится, что ожидается, что рекрутинг и HR увидят гораздо более широкое внедрение ИИ на рынке труда в 2018 году и в последующий период.

Служба поддержки клиентов онлайн и по телефону

Искусственный интеллект реализован в автоматических онлайн-помощниках, которые можно увидеть на веб-страницах как аватары . Это может помочь предприятиям сократить свои эксплуатационные расходы и затраты на обучение. Основной технологией, лежащей в основе таких систем, является обработка естественного языка . Pypestream использует автоматизированное обслуживание клиентов для своего мобильного приложения, предназначенного для упрощения взаимодействия с клиентами.

Крупные компании вкладывают средства в искусственный интеллект, чтобы справиться с трудностями клиентов в будущем. Последняя разработка Google анализирует язык и преобразует речь в текст. Платформа может определять рассерженных клиентов на их языке и реагировать соответствующим образом. Amazon также использует бота для обслуживания клиентов, который может выполнять такие задачи, как проверка статуса заказа, отмена заказов, предложение возмещения и, наконец, соединение вас с настоящим представителем службы поддержки Amazon.

Гостеприимство

В индустрии гостеприимства решения на основе искусственного интеллекта используются для снижения нагрузки на персонал и повышения эффективности за счет сокращения повторяющихся задач, анализа тенденций, взаимодействия с гостями и прогнозирования потребностей клиентов. Гостиничные услуги на базе искусственного интеллекта представлены в виде чат-бота, приложения, виртуального голосового помощника и сервисных роботов.

СМИ

Некоторые приложения AI предназначены для анализа аудиовизуального медиа-контента, такого как фильмы, телепрограммы, рекламные видеоролики или пользовательский контент . Решения часто включают компьютерное зрение , которое является основной областью применения ИИ.

Типичные сценарии использования включают анализ изображений с использованием методов распознавания объектов или лиц или анализ видео для распознавания соответствующих сцен, объектов или лиц. Мотивацией для использования медиаанализа на основе ИИ может быть, среди прочего, облегчение поиска в медиа, создание набора описательных ключевых слов для медиа-элемента, мониторинг политики медиа-контента (например, проверка пригодности контента для конкретного контента). Время просмотра ТВ), преобразование речи в текст для архивных или других целей, а также обнаружение логотипов, продуктов или лиц знаменитостей для размещения соответствующей рекламы.

Медиа-аналитические компании, занимающиеся ИИ, часто предоставляют свои услуги через REST API, который обеспечивает машинный автоматический доступ к технологии и позволяет машинное считывание результатов. Например, IBM , Microsoft и Amazon предоставляют доступ к своей технологии распознавания мультимедиа с помощью RESTful API.

Дипфейки

В июне 2016 года исследовательская группа из группы визуальных вычислений Мюнхенского технического университета и Стэнфордского университета разработала Face2Face, программу, которая оживляет лицо целевого человека, транспонируя выражения лица внешнего источника. Была продемонстрирована технология анимации губ людей, в том числе Барака Обамы и Владимира Путина . С тех пор были продемонстрированы и другие методы, основанные на глубокой нейронной сети , от которой было взято название « дипфейк ».

В сентябре 2018 года сенатор США Марк Уорнер предложил наказать компании социальных сетей, которые разрешают публиковать дипфейк-документы на своей платформе.

Винсент Нозик, исследователь из Института Гаспара Монжа , нашел способ обнаруживать фальсифицированные документы, анализируя движения века . DARPA (научно - исследовательская группа , связанная с Министерством обороны США ) дала 68 млн долларов на работы по deepfake обнаружения. В Европе программа Horizon 2020 финансировала InVid - программное обеспечение, предназначенное для помощи журналистам в обнаружении поддельных документов.

Дипфейки можно использовать в комедийных целях, но они более известны тем, что используются для фейковых новостей и розыгрышей. Также существуют звуковые дипфейки и программное обеспечение искусственного интеллекта, способное обнаруживать дипфейки и клонировать человеческие голоса после 5 секунд прослушивания.

Музыка

В то время как развитие музыки всегда находилось под влиянием технологий, искусственный интеллект благодаря научным достижениям позволил в некоторой степени имитировать человеческую композицию.

Среди заметных ранних усилий Дэвид Коуп создал ИИ под названием Emily Howell, которому удалось стать хорошо известным в области алгоритмической компьютерной музыки. Алгоритм Эмили Хауэлл зарегистрирован как патент США.

AI Iamus создал в 2012 году первый полный классический альбом, полностью написанный на компьютере.

Другие направления, такие как AIVA (Виртуальный художник с искусственным интеллектом), сосредоточены на сочинении симфонической музыки, в основном классической музыки для музыки к фильмам . Он стал первым в мире виртуальным композитором, признанным музыкальной профессиональной ассоциацией .

Искусственный интеллект может даже создавать музыку, пригодную для использования в медицинских учреждениях, благодаря усилиям Melomics по использованию компьютерной музыки для снятия стресса и боли.

Более того, такие инициативы, как Google Magenta , проводимые командой Google Brain , хотят выяснить, может ли искусственный интеллект создавать привлекательные произведения искусства.

В исследовательской лаборатории Sony CSL их программное обеспечение Flow Machines создает поп-песни, изучая музыкальные стили из огромной базы данных песен. Анализируя уникальные сочетания стилей и приемов оптимизации, он может сочинять любой стиль.

Другой проект музыкальной композиции с искусственным интеллектом, The Watson Beat , написанный IBM Research , не нуждается в огромной базе данных музыки, такой как проекты Google Magenta и Flow Machines, поскольку он использует Reinforcement Learning и Deep Belief Networks для создания музыки на простом вводе. мелодия и выбранный стиль. Поскольку программное обеспечение было открытым исходным кодом, музыканты, такие как Тарин Саузерн , сотрудничали с проектом для создания музыки.

Дебютная песня южнокорейского певца Hayeon "Eyes on You" была написана с использованием искусственного интеллекта, за которым тогда также руководили настоящие композиторы, включая NUVO.

Написание и отчетность

Компания Narrative Science делает компьютерные новости и отчеты коммерчески доступными, в том числе резюмируют командные спортивные события, основанные на статистических данных игры на английском языке. Он также создает финансовые отчеты и анализ недвижимости. Аналогичным образом компания Automated Insights создает персонализированные отчеты и превью для Yahoo Sports Fantasy Football . По прогнозам, в 2014 году компания создаст один миллиард историй по сравнению с 350 миллионами в 2013 году. Организация OpenAI также создала искусственный интеллект, способный писать текст.

Другая компания под названием Yseop использует искусственный интеллект для преобразования структурированных данных в интеллектуальные комментарии и рекомендации на естественном языке. Yseop может писать финансовые отчеты, резюме, персонализированные коммерческие или маркетинговые документы и многое другое со скоростью тысячи страниц в секунду и на нескольких языках, включая английский, испанский, французский и немецкий.

Помимо автоматизации написания задач при вводе данных, ИИ показал значительный потенциал компьютеров для участия в творческой работе более высокого уровня. Истории искусственного интеллекта были активной областью исследований с момента разработки Джеймсом Миханом TALESPIN, который составлял истории, похожие на басни Эзопа. Программа начиналась с набора персонажей, которые хотели достичь определенных целей, с рассказом о попытках персонажей выполнить планы по достижению этих целей. Начиная с Михана, другие исследователи работали над AI Storytelling, используя аналогичные или разные подходы. Марк Ридл и Вадим Булитко утверждали, что суть повествования - это проблема управления опытом или «как уравновесить потребность в последовательном развитии истории с агентством пользователя, что часто противоречит друг другу».

В то время как большинство исследований в области повествования искусственным интеллектом было сосредоточено на создании историй (например, персонажей и сюжеты), были также проведены серьезные исследования в области коммуникации историй. В 2002 году исследователи из Государственного университета Северной Каролины разработали архитектурную основу для создания повествовательной прозы. Их конкретная реализация смогла точно воспроизвести текстовое разнообразие и сложность ряда историй, таких как Красная Шапочка, с человеческой ловкостью. Именно эта область продолжает вызывать интерес. В 2016 году японский ИИ написал в соавторстве рассказ и почти получил литературную премию.

Hanteo Global, организация, которая управляет единственной таблицей рекордов в реальном времени в Южной Корее, также использует автоматизированного журналиста-бота, который пишет статьи.

Видеоигры

В видеоиграх искусственный интеллект обычно используется для создания динамического целенаправленного поведения неигровых персонажей (NPC). Кроме того, для поиска пути обычно используются хорошо изученные методы искусственного интеллекта . Некоторые исследователи считают, что ИИ NPC в играх является «решенной проблемой» для большинства производственных задач. Игры с более нетипичным ИИ включают директора ИИ в Left 4 Dead (2008) и нейроэволюционную подготовку взводов в Supreme Commander 2 (2010). AI также используется в Alien Isolation (2014) как способ контролировать, какие действия Alien будет выполнять дальше. Из-за того, как устроен интеллект Чужого, можно сказать, что Чужой, кажется, узнает больше об игроке по мере продолжения игры, и Чужой начинает действовать соответственно.

Kinect , которая обеспечивает интерфейс тела движения 3D для Xbox 360 и Xbox One , использует алгоритмы , которые возникли из длительных исследований А.И.

Изобразительное искусство

Искусственный интеллект вдохновил множество творческих приложений, в том числе его использование для создания визуального искусства. Выставка «Мыслительные машины: искусство и дизайн в компьютерную эпоху, 1959–1989» в МоМА дает хороший обзор исторического применения ИИ в искусстве, архитектуре и дизайне. Недавние выставки, демонстрирующие использование искусственного интеллекта для создания произведений искусства, включают спонсируемую Google льготу и аукцион в Gray Area Foundation в Сан-Франциско, где художники экспериментировали с алгоритмом DeepDream , и выставку «Нечеловечество: искусство в эпоху искусственного интеллекта», которая заняла место в Лос-Анджелесе и Франкфурте осенью 2017 года. Весной 2018 года Ассоциация вычислительной техники посвятила специальный выпуск журнала теме компьютеров и искусства, подчеркнув роль машинного обучения в искусстве. В июне 2018 года в Beall Center for Art + Technology состоялась премьера художественного произведения «Дуэт человека и машины», позволяющего зрителям взаимодействовать с искусственным интеллектом. Австрийский музей Ars Electronica и Музей прикладного искусства в Вене открыли выставки ИИ в 2019 году. Фестиваль Ars Electronica 2019 Out of the box широко тематизировал роль искусства в устойчивой трансформации общества с помощью ИИ.

Утилиты

Преобразователи силовой электроники - это технология, позволяющая использовать возобновляемые источники энергии , накопители энергии , электромобили и системы передачи постоянного тока высокого напряжения в электрической сети . Эти преобразователи подвержены сбоям, и такие отказы могут вызвать простои, которые могут потребовать дорогостоящего обслуживания или даже иметь катастрофические последствия для критически важных приложений. Исследователи используют ИИ для автоматизированного проектирования надежных преобразователей силовой электроники, вычисляя точные конструктивные параметры, которые обеспечивают желаемый срок службы преобразователя при заданном профиле миссии.

Многие телекоммуникационные компании используют эвристический поиск при управлении своими сотрудниками, например, BT Group развернула эвристический поиск в приложении для составления расписаний, которое предоставляет графики работы 20 000 инженеров.

Производство

Роботы стали обычным явлением во многих отраслях промышленности, и им часто поручают работу, которая считается опасной для человека. Роботы доказали свою эффективность при выполнении повторяющихся работ, которые могут привести к ошибкам или несчастным случаям из-за потери концентрации, а также на других работах, которые люди могут счесть унизительными.

В 2014 году Китай , Япония , США , Республика Корея и Германия вместе составили 70% от общего объема продаж роботов. В автомобильной промышленности , секторе с особенно высокой степенью автоматизации, в Японии самая высокая плотность промышленных роботов в мире: 1414 на 10 000 сотрудников.

Датчики

Искусственный интеллект был объединен со многими сенсорными технологиями, такими как цифровая спектрометрия от IdeaCuria Inc., что позволяет использовать множество приложений, например, мониторинг качества воды в домашних условиях.

Игрушки и игры

В 1990-е годы были сделаны некоторые из первых попыток массового производства ориентированных на внутренний рынок типов базового искусственного интеллекта для обучения или досуга. Это значительно преуспело с цифровой революцией и помогло познакомить людей, особенно детей, с жизнью, связанной с различными типами искусственного интеллекта, в частности, в форме Tamagotchis и Giga Pets , iPod Touch , Интернета и первого широко распространенного робота. , Ферби . Всего через год был выпущен улучшенный тип домашнего робота в виде Aibo , робота-собаки с интеллектуальными функциями и автономностью .

Такие компании, как Mattel, создают ассортимент игрушек с искусственным интеллектом для детей в возрасте от трех лет. Используя проприетарные механизмы искусственного интеллекта и инструменты распознавания речи, они могут понимать разговоры, давать разумные ответы и быстро учиться.

ИИ также применялся к видеоиграм , например к видеоиграм-ботам , которые созданы для того, чтобы выступать в качестве противников там, где люди недоступны или нежелательны.

Транспорт

Контроллеры с нечеткой логикой были разработаны для автоматических коробок передач в автомобилях. Например, Audi TT , VW Touareg и VW Caravell 2006 года оснащены передачей DSP, которая использует Fuzzy Logic. Ряд вариантов Škoda ( Škoda Fabia ) в настоящее время также включает контроллер на основе нечеткой логики.

Сегодняшние автомобили теперь имеют функции помощи водителю на основе искусственного интеллекта, такие как самостоятельная парковка и расширенный круиз-контроль. ИИ использовался для оптимизации приложений управления трафиком, что, в свою очередь, сокращает время ожидания, потребление энергии и выбросы на целых 25 процентов. В будущем будут разработаны полностью автономные автомобили . Ожидается, что ИИ на транспорте обеспечит безопасный, эффективный и надежный транспорт, минимизируя воздействие на окружающую среду и сообщества. Основная проблема при разработке этого ИИ заключается в том, что транспортные системы по своей сути являются сложными системами, включающими очень большое количество компонентов и разных сторон, каждая из которых имеет разные и часто противоречивые цели. Из-за такой высокой степени сложности транспортного и, в частности, автомобильного приложения, в большинстве случаев невозможно обучить алгоритм ИИ в реальной среде вождения. Чтобы решить проблему обучения нейронных сетей для автоматизированного вождения, методологии, основанные на виртуальной разработке, соотв. были предложены инструменты тестирования.

Автомобильная промышленность

Достижения в области искусственного интеллекта способствовали росту автомобильной промышленности за счет создания и развития беспилотных транспортных средств. По состоянию на 2016 год более 30 компаний используют ИИ для создания беспилотных автомобилей . Несколько компаний, занимающихся ИИ, включают Tesla , Google и Apple .

Многие компоненты способствуют функционированию беспилотных автомобилей. Эти автомобили включают в себя такие системы, как торможение, смена полосы движения, предотвращение столкновений, навигация и картографирование. Вместе эти системы, а также высокопроизводительные компьютеры объединены в одно сложное транспортное средство.

Недавние разработки в области автономных автомобилей сделали возможным создание беспилотных грузовиков, хотя они все еще находятся на стадии тестирования. Правительство Великобритании приняло закон о начале испытаний взводов беспилотных грузовиков в 2018 году. Взводы беспилотных грузовиков представляют собой парк беспилотных грузовиков, следующих за одним неавтоматическим грузовиком, поэтому взводы грузовиков не пока полностью автономный. Тем временем немецкая автомобильная корпорация Daimler тестирует Freightliner Inspiration, полуавтономный грузовик, который будет использоваться только на шоссе.

Одним из основных факторов, влияющих на способность беспилотного автомобиля функционировать, является картографирование. Как правило, автомобиль должен быть предварительно запрограммирован с картой проезжей части. Эта карта будет включать данные о приблизительной высоте уличного освещения и бордюров, чтобы транспортное средство узнало о своем окружении. Однако Google работает над алгоритмом, целью которого является устранение необходимости в предварительно запрограммированных картах и ​​вместо этого создание устройства, которое могло бы адаптироваться к множеству новых условий. Некоторые беспилотные автомобили не оснащены рулевыми колесами или педалями тормоза, поэтому были также проведены исследования, направленные на создание алгоритма, способного поддерживать безопасную среду для пассажиров в транспортном средстве за счет осведомленности о скорости и условиях движения.

Еще одним фактором, влияющим на способность беспилотного автомобиля, является безопасность пассажира. Чтобы создать беспилотный автомобиль, инженеры должны запрограммировать его на работу в опасных ситуациях. Эти ситуации могут включать лобовое столкновение с пешеходами. Основная цель автомобиля должна заключаться в том, чтобы принять решение, которое позволило бы избежать столкновения с пешеходами и спасти пассажиров в машине. Но есть вероятность, что автомобилю нужно будет принять решение, которое подвергнет кого-то опасности. Другими словами, автомобиль должен будет решить спасти пешеходов или пассажиров. Программирование автомобиля в таких ситуациях имеет решающее значение для успешного беспилотного автомобиля.

Авиация

Подразделение воздушных операций (AOD) использует ИИ для экспертных систем, основанных на правилах . AOD используется для искусственного интеллекта для суррогатных операторов для боевых и тренировочных симуляторов, средств управления миссией, систем поддержки для принятия тактических решений и последующей обработки данных симулятора в символические сводки.

Использование искусственного интеллекта в симуляторах оказалось очень полезным для AOD. В симуляторах самолетов используется искусственный интеллект для обработки данных, полученных при моделировании полетов. Помимо имитации полета, есть также моделирование боевых действий самолетов. В таких ситуациях компьютеры могут предложить наилучшие сценарии успеха. Компьютеры также могут создавать стратегии, основанные на размещении, размере, скорости и силе сил и противодействующих сил. Пилотам может быть оказана помощь в воздухе во время боя с помощью компьютеров. Программы искусственного интеллекта могут сортировать информацию и обеспечивать пилоту наилучшие маневры, не говоря уже об избавлении от определенных маневров, которые невозможно выполнить для человека. Чтобы получить хорошие приближения для некоторых расчетов, необходимо несколько самолетов, поэтому для сбора данных используются пилоты, смоделированные на компьютере. Эти смоделированные на компьютере пилоты также используются для обучения будущих авиадиспетчеров .

Система, используемая AOD для измерения производительности, была интерактивной системой диагностики и устранения неисправностей или IFDIS. Это основанная на правилах экспертная система, созданная на основе сбора информации из документов TF-30 и экспертных рекомендаций механиков, работающих с TF-30. Эта система была разработана для использования при разработке TF-30 для RAAF F-111C. Система производительности также использовалась для замены специализированных рабочих. Система позволяла обычным сотрудникам общаться с системой и избегать ошибок, просчетов или необходимости разговаривать с одним из специализированных сотрудников.

AOD также использует искусственный интеллект в программном обеспечении для распознавания речи . Диспетчеры УВД дают указания пилотам-искусственным пилотам, а AOD хочет, чтобы пилоты отвечали на диспетчеры УВД простыми ответами. Программы, которые включают речевое программное обеспечение, должны быть обучены, что означает, что они используют нейронные сети . Используемая программа Verbex 7000 все еще является очень ранней программой, и ей есть куда дорабатывать. Улучшения необходимы, потому что диспетчеры УВД используют очень специфический диалог, а программное обеспечение должно иметь возможность правильно и быстро общаться каждый раз.

Дизайн самолетов, поддерживаемый искусственным интеллектом, или AIDA, используется для помощи конструкторам в процессе создания концептуальных проектов самолетов. Эта программа позволяет дизайнерам больше сосредоточиться на самом дизайне, а не на процессе проектирования. Программное обеспечение также позволяет пользователю меньше сосредотачиваться на программных инструментах. AIDA использует системы на основе правил для вычисления своих данных. Это схема расположения модулей AIDA. Несмотря на простоту, программа доказывает свою эффективность.

В 2003 году НАСА «s Драйден Исследовательский центр полета , и многие другие компании, создано программное обеспечение , которое может позволить поврежденное воздушное судно , чтобы продолжить полет до безопасной зоны посадки не может быть достигнута. Программное обеспечение компенсирует все поврежденные компоненты, полагаясь на неповрежденные компоненты. Нейронная сеть, использованная в программном обеспечении, оказалась эффективной и ознаменовала триумф искусственного интеллекта.

Интегрированная система управления состоянием транспортных средств, также используемая НАСА на борту самолета, должна обрабатывать и интерпретировать данные, полученные от различных датчиков на борту самолета. Система должна иметь возможность определять конструктивную целостность самолета. Система также должна реализовывать протоколы в случае любого повреждения принятого транспортного средства.

Хайтам Баомар и Питер Бентли возглавляют команду из Университетского колледжа Лондона по разработке интеллектуальной системы автопилота (IAS) на основе искусственного интеллекта, предназначенной для обучения системе автопилота вести себя как опытный пилот, столкнувшийся с чрезвычайной ситуацией, например, с серьезной угрозой. погодные условия, турбулентность или отказ системы. Обучение автопилота основывается на концепции машинного обучения с учителем, «которое рассматривает молодого автопилота как человека-ученика, идущего в летную школу». Автопилот записывает действия человека-пилота, генерирующего модели обучения с использованием искусственных нейронных сетей . Затем автопилот получает полный контроль и наблюдает за пилотом во время выполнения упражнения.

Интеллектуальная система автопилота сочетает в себе принципы профессионального обучения и поведенческого клонирования, при этом автопилот наблюдает за действиями низкого уровня, необходимыми для маневрирования самолета, и стратегией высокого уровня, используемой для выполнения этих действий. Внедрение IAS состоит из трех этапов; сбор пилотных данных, обучение и автономный контроль. Цель Baomar и Bentley - создать более автономный автопилот, чтобы помочь пилотам реагировать на чрезвычайные ситуации.

Морской

Нейронные сети используются системами ситуационной осведомленности на кораблях и лодках.

Информатика

Помощь в программировании

GitHub Copilot - это модель искусственного интеллекта, разработанная GitHub и OpenAI, которая может автоматически заполнять код на нескольких языках программирования.

ИИ можно использовать для создания другого ИИ. Например, примерно в ноябре 2017 года в рамках проекта Google AutoML по развитию новых топологий нейронных сетей была создана NASNet , система, оптимизированная для ImageNet и POCO F1. По данным Google, производительность NASNet превзошла все ранее опубликованные показатели ImageNet.

Исторический вклад

Исследователи искусственного интеллекта создали множество инструментов для решения самых сложных задач в области информатики. Многие из их изобретений были приняты основной информатикой и больше не считаются частью ИИ. (См. Эффект ИИ .) Все нижеперечисленное изначально было разработано в лабораториях ИИ:

• Совместное времяпровождение
• Интерактивные переводчики
• Графические пользовательские интерфейсы и компьютерная мышь
• Среды быстрой разработки приложений
• Структура данных связанного списка
• Автоматическое управление хранилищем
• Символическое программирование
• Функциональное программирование
• Динамическое программирование
• Объектно-ориентированное программирование
• Оптическое распознавание символов
• Удовлетворение ограничений

Список приложений

Типичные проблемы, к которым применяются методы искусственного интеллекта

Другие области, в которых реализованы методы искусственного интеллекта

Смотрите также

• Применение искусственного интеллекта в правовой информатике
• Приложения глубокого обучения
• Приложения машинного обучения
• Список проектов искусственного интеллекта
• Прогресс в искусственном интеллекте

Сноски

дальнейшее чтение

• Каплан AM; Хенлайн, М. (2018). «Siri, Siri в моей руке, кто самый справедливый в стране? Об интерпретации, иллюстрациях и значениях искусственного интеллекта». Бизнес-горизонты . 62 (1): 15–25. DOI : 10.1016 / j.bushor.2018.08.004 .
• Курцвейл, Рэй (2005). Сингулярность близка: когда люди преодолевают биологию . Нью-Йорк: Викинг. ISBN 978-0-670-03384-3.
• Национальный исследовательский совет (1999). «Разработки в области искусственного интеллекта» . Финансирование революции: государственная поддержка компьютерных исследований . Национальная академия прессы. ISBN 978-0-309-06278-7. OCLC  246584055 .
• Могхаддам, MJ; Солеймани, MR; Фарси, Массачусетс (2015). «Планирование последовательности операций штамповки в прогрессивных штампах». Журнал интеллектуального производства . 26 (2): 347–357. DOI : 10.1007 / s10845-013-0788-0 . S2CID  7843287 .
• Фельтен, Эд (3 мая 2016 г.). «Подготовка к будущему искусственного интеллекта» .

внешние ссылки

• Как ИИ можно применить во многих областях