Тёмная сторона искусственного интеллекта: так ли ии хорош, как нам говорят?

Оглавление

Как ИИ можно использовать в онлайн-торговле?

Итак, до внедрения ИИ важно не только собрать достаточно данных, но и убедиться в их качестве. Искусственный интеллект мотивирует компании объединять отделы продаж, маркетинга, рекламы, обслуживания клиентов и даже логистики в единую структуру данных, где качество и полнота данных являются приоритетом номер один.. Когда все бизнес-данные собираются и хранятся правильно – без потерь и дублирования, без нарушений формата, если все связи логически ограничены, – то такие данные можно использовать для обучения искусственного интеллекта и дальнейшего использования

Они позволят получить высококачественную аналитику с достаточной мощностью для решения сложных бизнес-задач, улучшить процессы и повысить качество обслуживания клиентов.

Когда все бизнес-данные собираются и хранятся правильно – без потерь и дублирования, без нарушений формата, если все связи логически ограничены, – то такие данные можно использовать для обучения искусственного интеллекта и дальнейшего использования. Они позволят получить высококачественную аналитику с достаточной мощностью для решения сложных бизнес-задач, улучшить процессы и повысить качество обслуживания клиентов.

Вот краткий список возможностей ИИ для онлайн-ритейла:

  • Прогнозировать будущие конверсии. Отслеживая все действия пользователя на сайте и в приложении, можно предугадывать, какую покупку и когда он совершит и не таргетировать на него «лишнюю» рекламу, но увеличивать ставки в самый подходящий момент.

  • Увеличить ROI (окупаемость инвестиций) рекламных кампаний. Оптимизируя таргетинг рекламных кампаний, ИИ позволяет уменьшить бюджет на рекламу, не просев в продажах. Те посетители, которые еще не готовы к покупке, будут исключены из рекламных сегментов или по ним будут автоматически снижены ставки.

  • «Умный ассистент», помогающий клиентам находить нужные товары. С помощью ИИ можно улучшить логику поиска на сайте и создать чат-бота, который будет помогать посетителям оформлять заказы в любое время.

  • Только персонализированные предложения. Отслеживание всех точек взаимодействия; всех товаров, которые просматривали клиенты; всех цен, на которые они отреагировали –  позволяет сформировать персонализированный пул товаров и предложений для каждого покупателя.

  • Прогнозировать путь клиента. На основе рекомендаций искусственного интеллекта можно сделать путь к покупке максимально комфортным, и получить конкурентное преимущество за счет гибкой маржи и возможности оценить эффективность будущего маркетингового плана. К тому же, можно улучшать точки офлайн-продаж. Собирать данные с датчиков и видеокамер, чтобы отслеживать то, как посетители двигаются в магазине – как строят свой путь, где останавливаются дольше, а какие стеллажи оставляют без внимания.

  • Сократить количество человеческих ошибок при планировании цепочки поставок. Можно обеспечить полную прозрачность складских запасов в реальном времени.

  • Обнаруживать проблемы до того, как они возникнут. Технология ИИ позволяет получать уведомления об аномалиях или подозрительных транзакциях, действиях поставщиков, мошенничестве, пока еще есть время, чтобы вмешаться в ситуацию и выяснить, что происходит.

Вот показательный пример использования ИИ для онлайн-ритейла.

Размытые границы и слияние миров

ИИ восприятия начинает стирать границы, разделяющие онлайн- и офлайн-миры. Он делает это, резко увеличивая число точек соприкосновения, через которые мы взаимодействуем с интернетом. 

До появления ИИ восприятия мы делали это через клавиатуру нашего компьютера или экран смартфона. Эти устройства до сих пор выступают в качестве основных порталов в мир интернета, но они довольно неудобны и для ввода, и для извлечения информации, особенно когда вы делаете покупки или ведете автомобиль в реальном мире.

Фото: unsplash

По мере того как ИИ восприятия начинает лучше распознавать наши лица, понимать нашу речь и видеть мир вокруг нас, он создает миллионы новых точек соприкосновения между онлайн- и офлайн-мирами. Эти узлы со временем окружат нас настолько, что словосочетание «войти в интернет» исчезнет из нашей речи. 

ООМ — следующий шаг в эволюции ИИ, которая уже привела нас от чисто электронной коммерции к оказанию услуг O2O (онлайн для офлайна). Каждый из этих шагов означал строительство новых мостов между онлайн-миром и нашим, физическим, но наступление эпохи ООМ будет означать их полную интеграцию. В недалеком будущем ИИ восприятия превратит торговые центры, гастрономы, улицы городов и наши дома в среду ООМ. Некоторые созданные при этом приложения позволят обычным пользователям почувствовать себя так, словно они оказались в фантастическом фильме. 

Такие приложения уже есть. Один ресторан KFC в Китае недавно объединился с Alipay и ввел в нескольких своих филиалах оплату через сканирование лица посетителя. Посетитель выбирает на цифровом терминале свой заказ, система сканирует его лицо и находит соответствующую учетную запись Alipay: никаких наличных денег, карт или мобильных телефонов не требуется. В систему входит даже специальный алгоритм проверки, чтобы никто не мог использовать чужую фотографию. Приложения «плати лицом» — это забавно, но они всего лишь верхушка айсберга ООМ. 

Хронология изучения и развития искусственного интеллекта

  • 1943 г. — У. Маккалок и У. Питтс опубликовали научные труды, где заложили основы идеи искусственных нейронных сетей и предложили модель нейрона, созданного искусственно.
  • 1949 г. — Д.Хебб описал принципы обучения групп нейронов.
  • 1956 г. — Вводится понятие ИИ.
  • 1969 г. — Пайперт и Минский обнаружили и обосновали непреодолимые на тот момент времени вычислительные проблемы, возникающие при создании искусственных нейронных сетей. И интерес к ним на какое-то время практически сошел на нет.
  • 1950 г.- Исследования А. Тьюринга, в популярной форме — в форме теста — показали близость интеллекта человека и машины. Человек и робот общаются с другим человеком посредством телетайпа или чата. Этот человек не знает, кто есть кто. Если робот при этом самого выбрать себя за человека, значит, он и представляет собой пресловутый ИИ.
  • 1954 г. — Рождение компьютерной лингвистики. Джорджтаунский эксперимент показал возможности машинного перевода текстов. Эксперимент описывали все крупные мировые СМИ. И несмотря на то, что переводить удавалось лишь самые примитивные тексты, подавалось это как большой научный прорыв.
  • 1965 г. — Создание первой экспертной системы Dendral. По данным ИК, СМ, ЯМ – спектрометрии и данных, предоставленных пользователем, ИИ выдаёт результат в виде химической структуры. Экспертная система может отбрасывать не подошедшие гипотезы, и применять новые. Ещё одна экспертная система MYCIN была создана в 1970 г. и могла распознавать патогенные бактерии, подбирать антибиотики для их уничтожения с расчетом дозировок.
  • 1966 г. — Создана компьютерная программа Элиза, которая может поддерживать разговор, выдавая себя за человека.
  • 1969 г. — Начало развития робототехники, создание первого универсального робота Фредди.
  • 1970 г. — 17 ноября- посадка на лунную поверхность «Лунохода-1», самоходного аппарата, управляемого дистанционно, проработал 11 лунных дней, проехав 10 540 метров.
  • 1970 г. — Создание экспертной системы MYCIN, которая анализирует симптомы инфекционных заболеваний крови и предлагает рекомендации по лечению.
  • 1971 г. — Создание робота из Стэнфорда – первого мобильного робота, действующего по внутренней программе без руководства человека.
  • 1981 г. — Создание промышленных роботов с микропроцессорным управлением и развитой сенсорикой.
  • 1982 г. — Возврат интереса к нейронным сетям и создание сети с двухсторонней передачей информации (сеть Хопфилда).
  • 1982 г. — Начинается разработка первой системы распознавания речи.
  • 1993 г. — В Массачусетском технологическом институте успешно работает робот — экскурсовод.
  • 1997 г. — Компьютер DeepBlue играет в шахматы с Гарри Каспаровым и одерживает победу.
  • 1999 г. — Появление домашней робособаки Sony Aibo. Через 7 лет проект, так и не ставший сенсационным, был закрыт, но в 2017 году разработчики к нему вернулись.
  • 2009 г. — Создание поисковой системы WorframAlpha, которая может распознавать естественные речевые запросы.
  • 2010 г. — Использование ИИ в приложениях и устройствах для потребителя. Огромные базы данных стали прорывом в обучении ИИ, к тому же были созданы новые производительные алгоритмы обучения нейтронных сетей.
  • 2017 г. — 34 сотрудника компании FukokuMutualInsurance, занимающейся страхованием, были заменены одним компьютером.
  • 2017 г. — Рекомендательный ИИ на Amazon делает 40% продаж, оценивая товары, которые покупатели купят с большей долей вероятности

Работа над AI – одна из важнейших и перспективных проблем в настоящее время. Закон Мура предполагает, что в 2029 году быстродействие компьютера сравнится с уровнем работы человеческого мозга. А в 2045 году искусственный интеллект должен превзойти способности человека и начать самообучаться.

Однако основной проблемой подобных систем является не сложность обработки информации и поиск наиболее оптимальных путей решения поставленных задач, а способность мыслить и чувствовать в широком понимании этого слова. Первые наработки в этом направлении появились с развитием нейросетей, которые позволяют устанавливать меняющиеся связи между различными событиями и явлениями подобно нейронам в мозге, только работающим в тысячи раз быстрее. Отрицательными сторонами такой нейросети является невозможность их запрограммировать, они должны обучаться на собственном опыте.

Что означает ошибка LE на стиральной машине LG?

Код ошибки LE говорит о том, что ваша машинка по какой-либо причине заблокировала мотор. Это могло случиться, как и из-за незначительных отклонений, так и по причине серьезных поломок, которые требуют вмешательства грамотного специалиста.

Самостоятельно устранить ошибку LE можно в следующих случаях:

  • Попытайтесь открыть и закрыть люк еще раз, должен раздаться характерный щелчок. Может быть, первый раз он был закрыт не до конца.
  • Проблема может заключаться и в блоке управления машинкой. Следует попробовать дать ей «отдохнуть». Отсоедините питание на несколько минут и включите заново. Этот вариант может помочь, если  ошибка возникла впервые.

  • Убедитесь в том, что машинка не перегружена, особенно если стирка планируется на деликатной программе. Попробуйте уменьшить порцию белья.
  • Проверьте барабан на предмет воздействия посторонних предметов. Возможно, его движению мешает какой-нибудь мелкий элемент.
  • Убедитесь, что напряжение в сети соответствует норме.

Возможные нарушения, подлежащие ремонту:

Симптомы появления ошибки Возможная причина появления Замена или ремонт Цена за работу и расходники
Стиральная машина странно гудит, не вращая барабан, и горит код ошибки LE. Неисправны датчики, контролирующие скорость оборотов барабана. Следует заменить сломавшиеся датчики. Начиная от 3900, заканчивая 4800 руб.
Барабан не крутится, на дисплее ошибка. Проблема в одной из обмоток двигателя. Она сгорела. Следует заменить статор, либо сам мотор. Замена статора – начиная от 3000, заканчивая 4500 руб.

Замена мотора (с учетом самого мотора) – начиная от 6000, заканчивая 12000 руб.

Машинка работает, но в процессе стирки, отжима или полоскания прекращает работу и выдает ошибку LE. Сломался блок управления – контроллер, отвечающий за нормальное функционирование стиральной машины. Решение зависит от сложности поломки. Возможно, получиться починить блок, но может быть и придется поменять. Ремонт – начиная от 3000, заканчивая 4000 руб.

Замена – начиная от 5500, заканчивая 6500 руб.

Невозможно заблокировать люк, горит ошибка LE. Поломка УБЛ. Следует заменить устройство блокировки люка. Начиная от 6000, заканчивая 7000 руб.
Ручка дверцы ведет себя как то странно, дверца не закрывается, горит ошибка LE. Присутствует повреждение в замке либо в дверце ручки стиральной машины. Следует заменить неисправные детали. Начиная от 2200, заканчивая 3400 руб.
Не происходит блокировка люка и горит ошибка LE. Виновата проводка в УБЛ. Исправить повреждения. Начиная от 1300, заканчивая 2000 руб.

**Приведены цены ремонта, а также учтена стоимость расходных материалов. Итоговую стоимость можно определить после диагностики.

В ходе разговора вы сможете подобрать для себя наиболее удобное время приезда специалиста, который проведет бесплатную диагностику и осуществит качественный и быстрый ремонт.

ТОП магазинов стиральных машин и бытовой техники:
  • mvideo.ru/- магазин бытовой техники, большой каталог стиральных машин
  •  holodilnik.ru – Недорогой магазин бытовой техники.
  • techport.ru — выгодный современный интернет магазин бытовой техники
  • citilink.ru — современный интернет магазин бытовой техники и электроники, дешевле офлайн магазинов!
  • ru.aliexpress.com- запчасти для стиральных машин

Написание музыки

В августе искусственный интеллект Amper сочинил, спродюсировал и исполнил музыку для альбома «I AM AI» (англ. я — искусственный интеллект) совместно с певицей Тэрин Саузерн.

Amper разработала команда профессиональных музыкантов и технологических экспертов. Они отмечают, что ИИ призван помочь людям продвинуть вперед творческий процесс.

Amper самостоятельно создала аккордовые структуры и инструментал в треке «Break Free». Люди лишь незначительно поправили стиль и общую ритмику.

Ещё один пример – музыкальный альбом в духе «Гражданской обороны», тексты для которого писал ИИ. Эксперимент провели сотрудники «Яндекса» Иван Ямщиков и Алексей Тихонов. Альбом 404 группы «Нейронная оборона» выложили в сеть. Получилось в духе Летова:

Затем программисты пошли дальше и заставили ИИ писать стихи в духе Курта Кобейна. Для четырёх лучших текстов музыкант Роб Кэррол написал музыку, и треки объединили в альбом Neurona. На одну песню даже сняли клип – правда, уже без участия ИИ:

Робототехника

  • Роботы (робототехника)
  • Робототехника (мировой рынок)
  • Обзор: Российский рынок промышленной робототехники 2019
  • Карта российского рынка промышленной робототехники
  • Промышленные роботы в России
  • Каталог систем и проектов Роботы Промышленные
  • Топ-30 интеграторов промышленных роботов в России
  • Карта российского рынка промышленной робототехники: 4 ключевых сегмента, 170 компаний
  • Технологические тенденции развития промышленных роботов
  • В промышленности, медицине, боевые (Кибервойны)
  • Сервисные роботы
  • Каталог систем и проектов Роботы Сервисные
  • Collaborative robot, cobot (Коллаборативный робот, кобот)
  • IoT — IIoT — Цифровой двойник (Digital Twin)
  • Компьютерное зрение (машинное зрение)
  • Компьютерное зрение: технологии, рынок, перспективы
  • Как роботы заменяют людей
  • Секс-роботы
  • Роботы-пылесосы
  • Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)
  • Обзор: Искусственный интеллект 2018
  • Искусственный интеллект (рынок России)
  • Искусственный интеллект (мировой рынок)
  • Искусственный интеллект (рынок Украины)
  • В банках, медицине, радиологии, ритейле, ВПК, производственной сфере, образовании, Автопилот, транспорте, логистике, спорте, СМИ и литература, видео (DeepFake, FakeApp), музыке
  • Национальная стратегия развития искусственного интеллекта
  • Национальная Ассоциация участников рынка робототехники (НАУРР)
  • Российская ассоциация искусственного интеллекта
  • Национальный центр развития технологий и базовых элементов робототехники
  • Международный Центр по робототехнике (IRC) на базе НИТУ МИСиС

Robot Control Meta Language (RCML)

  • Машинное обучение, Вредоносное машинное обучение, Разметка данных (data labeling)
  • RPA — Роботизированная автоматизация процессов
  • Видеоаналитика (машинное зрение)
  • Машинный интеллект
  • Когнитивный компьютинг
  • Наука о данных (Data Science)
  • DataLake (Озеро данных)
  • BigData
  • Нейросети
  • Чатботы
  • Умные колонки Голосовые помощники
  • Безэкипажное судовождение (БЭС)
  • Автопилот (беспилотный автомобиль)
  • Беспилотные грузовики
  • В мире и России
  • Летающие автомобили
  • Электромобили
  • Подводные роботы
  • Беспилотный летательный аппарат (дрон, БПЛА)

Искусственный интеллект восприятия

До появления ИИ все машины были глухими и незрячими. Конечно, вы и раньше могли делать цифровые фотографии или аудиозаписи, но компьютеры не понимали их смысла. С точки зрения обычного компьютера, фотография — просто хаотический набор пикселей, который ему положено хранить. В понимании iPhone песня — это последовательность нулей и единиц, при воспроизведении которых человек получает наслаждение. 

Однако с появлением ИИ восприятия все меняется. Алгоритмы могут теперь объединять пиксели фотографий или видеозаписей в значимые кластеры и распознавать объекты, пользуясь теми же механизмами, что и наш мозг: вот золотой ретривер, вот светофор, а вот твой брат Патрик, и так далее. То же самое касается и аудиоданных. Вместо того чтобы просто хранить звуковые архивы в виде последовательностей битов, алгоритмы теперь научились понимать слова, а зачастую и целые предложения. 

Эти устройства превращают реалии физического мира в цифровые данные, которые затем могут быть проанализированы и оптимизированы с помощью алгоритмов глубокого обучения. Amazon Echo оцифровывает звуковую среду в домах. «Умный город» от Alibaba переводит городские транспортные потоки в цифровую форму, наблюдая за ними с помощью камер и применяя средства ИИ для распознавания объектов. Камеры Apple iPhone X и Face++ выполняют ту же самую оцифровку для лиц, используя полученные данные для защиты телефонов или цифровых кошельков.

Отчеты роботов и фейковые новости

Toutiao использует машинное обучение не только для сбора контента, но и для создания статей и контроля над их содержанием. Во время летних Олимпийских игр 2016 года в Рио-де-Жанейро эта компания вместе с Пекинским университетом работала над созданием «журналиста», который мог бы писать короткие заметки об итогах спортивных событий за несколько минут после их завершения. Статьи получались не совсем «художественными», но скорость была невероятной: по окончании некоторых соревнований «репортер» выпускал короткие резюме в течение двух секунд и «охватывал» более 30 спортивных событий в день. 

Алгоритмы также используются для выявления сфабрикованных новостей. Первоначально читатели обнаруживали вводящие в заблуждение тексты и сообщали о них — это была, по существу, бесплатная разметка данных. Затем Toutiao использовала эти помеченные данные, чтобы научить алгоритм самостоятельно распознавать фальшивые новости. А затем она пошла настолько далеко, что даже научила отдельный алгоритм такие новости создавать. Далее оба алгоритма заставили соревноваться в том, чтобы обмануть друг друга. В процессе этой борьбы они совершенствовались. 

Основанный на ИИ подход к контенту принес компании огромную прибыль. К концу 2017 года Toutiao уже оценивалась в 20 млрд долларов и вышла на новый круг финансирования, после которого ее оценка может превысить 30 млрд долларов. Для сравнения, BuzzFeed стоит 1,7 млрд. Прогнозируемые доходы Toutiao на 2018 год составляют сумму между 4,5 и 7,6 млрд долларов. Компания прилагает много усилий, чтобы выйти на зарубежные рынки. После предпринятой в 2016 году неудачной попытки купить Reddit, популярный в США сайт-агрегатор, в 2017 году Toutiao прибрала к рукам французский агрегатор новостей и Musical.ly — китайское приложение для караоке, безумно популярное у американских подростков. 

Фото: unsplash

Успех Toutiao наглядно демонстрирует достижения Китая в области ИИ интернета. Имея аудиторию из более чем 700 млн интернет-пользователей, говорящих на одном языке, интернет-гиганты Китая зарабатывают огромные деньги на оптимизации онлайн-услуг с помощью ИИ. Это способствовало и быстрому росту рыночной капитализации Tencent, которая в ноябре 2017 года превысила рыночную капитализацию Facebook, а затем перешагнула показатель в 500 млрд долларов. Прежде этого рубежа не достигала ни одна китайская компания. Оставшиеся позади Alibaba и Amazon теперь были вынуждены соревноваться между собой. Несмотря на сильные позиции Baidu в исследовании ИИ, его мобильные сервисы значительно отстают от продуктов Google. Но эту нишу заполнили быстро выросшие китайские компании вроде Toutiao, которые строят свой бизнес на основе ИИ интернета и уже оцениваются в миллиарды долларов. 

И прибыль этих интернет-компаний многократно возрастет, когда они научатся еще лучше и дольше удерживать наше внимание и собирать наши клики. В целом китайские и американские компании примерно одинаково сильны в области ИИ интернета, и их шансы на лидерство составляют приблизительно 50 на 50

Я предвижу, что через пять лет китайские технологические компании добьются небольшого преимущества (60 к 40). Мы ведь помним, что в Китае больше пользователей интернета, чем в Соединенных Штатах и всей Европе, вместе взятых, и эти пользователи легко переводят деньги создателям контента, платформам O2O и другим пользователям. Такая комбинация создает почву для выпуска креативных интернет-приложений на основе ИИ и открывает уникальные возможности для монетизации. Добавьте к этому хватких и хорошо финансируемых предпринимателей, и вот уже есть пусть не решающее, но вполне существенное преимущество Китая перед Кремниевой долиной.

Что такое ИИ?

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) выполняют те задачи, которые раньше были под силу только людям. Как и люди, они обучаются на собственном опыте и информации, которая есть в наличии, но делают это гораздо быстрее. Идея искусственного интеллекта возникла в 1956 году, так что это уже старая и надежная технология с сильной математической и программной базой. Разрабатывается множество различных технологий искусственного интеллекта:

  • Глубокое обучение (Deep learning)

  • Обработка естественного языка (Natural language processing)

  • Машинное обучение (Machine learning, ML)

  • Обнаружение мошенничества (Fraud detection)

  • Нейронные сети (Neural networks)

  • Когнитивные вычисления (Cognitive computing)

  • Компьютерное зрение (Computer vision)

  • Технологии на основе Интернета вещей (IoT-based technologies)

С тех пор, как бизнес обосновался в интернете, искусственному интеллекту приходится много работать со всеми петабайтами поведенческих, финансовых и маркетинговых данных, которые собираются компаниями. И даже если два из пяти стартапов в области ИИ вообще не основаны на ИИ, количество существующих на рынке решений все равно огромно.

Самый большой недостаток технологий искусственного интеллекта в том, что они полностью зависят от данных, которые им предоставляют. Если данных недостаточно или они низкого качества, от толку от них будет мало. И требуется время и специалисты, чтобы интегрировать эту технологию в существующую экосистему данных компании.

Искусственный интеллект, с которым мы сталкиваемся в повседневной жизни

Голосовые помощники Siri, Google Assistant и Алиса, алгоритмы для рекомендаций на сайтах – например, Brain, который использует Youtube для рекомендации видео или блок с рекомендуемыми товарами на Amazon, чат-боты, – все они разработаны на основе технологий ИИ.

Платёжная система PayPal использует машинное обучение, чтобы нейросети находили подозрительные транзакции. Это позволяет компании уменьшить количество случаев мошенничества. Российское приложение Prisma использует нейросети для обработки фото.

Инженер компании NVIDIA Роберт Бонд разработал алгоритм, который включал садовые разбрызгиватели воды, когда к нему забредали соседские кошки и портили его сад. Чтобы определить, что это кошка, он использовал систему на основе нейросети Caffe: она определяла кошек по видеосъёмке с камер. Когда камера фиксировала изменение обстановки, то делала 7 фотографий. Фотографии анализировала нейросеть: если на снимках была кошка, то сеть включала разбрызгиватели.

Кроме того, нейросети написали 2 музыкальных альбома, которые можно послушать на Яндекс.Музыке. Один написан на основе песен группы «Гражданская оборона» (исполнителем значится «Нейронная оборона»), а другой – на основе «Нирваны» (исполнитель – Neurona).

Дина Ли специально для Informburo.kz

Искусственный разум — достижим ли он в принципе? На каком этапе развития находится наука об ИИ

Давайте разберёмся, ИИ поисковых систем (Яндекс, Google) — это уже разум или нет? На самом деле уровень развития ИИ на сегодняшний день — это всё равно что уровень развития техники до изобретения колеса. Когда не было не только автомобилей и самолётов, но даже телеги ещё не придумали, но научились подкладывать круглые брёвна под тяжёлые грузы, чтобы их быстрее перевозить. Так и сейчас, ИИ находится в самом начале своего развития. Что касается возможности машины конкурировать с человеческим разумом — то споры на эту тему не утихают. Веками люди мечтали летать как птицы, веками большинство людей скептически относилось к идее того, что когда-либо люди смогут летать. Это ведь очевидно — у людей нет крыльев! Уже давно самолёты летают много быстрее птиц, вертолёты позволяют парить на месте, как могут очень редкие пернатые, а ракеты уносят исследовательские аппараты на далёкие планеты. Люди не стали полностью копировать всё строение птиц, чтобы создать самолёт — хотя важнейший функционал — использование крыльев и аэродинамических сил имеет много схожего. Также и при создании искусственного интеллекта речь необязательно идёт о том, что человек будет на 100% копировать собственный мозг. Человек постепенно разбирается, как работает интеллект, а также как устроены нейронные связи, и всё это помогает постепенно моделировать простейшие интеллектуальные вещи на компьютере. В первую очередь, когда говорят об ИИ — имеют ввиду алгоритмы, способные учиться.

Искусственный разум — угроза будущему или дитя человечества?

Известные американские учёные, такие как Илон Маск и Стивен Хокинг, говорят о том, что ИИ — это угроза человечеству. Они предупреждают о том, что ИИ может выйти из под контроля человека и действовать самостоятельно, в том числе во вред человеку. Подобные сценарии мы уже видели в “Терминаторе” и других научно-фантастических фильмах, другое дело что известные учёные стали открыто об этом говорить. Также Илон Маск предупреждает, что если ИИ будет в руках только одного человека или организации, то это может быть опасно для всех остальных людей, и призывает иметь межгосударственный контроль за распространением ИИ.

Раскрыть потенциал

По прогнозам PwC, благодаря искусственному интеллекту мировая экономика может вырасти к 2030 году дополнительно на $15,7 трлн. Мировой рынок технологий ИИ будет прибавлять примерно 31% ежегодно, предсказывают аналитики Frost & Sullivan. В компании уверены, что уже в 2022 году он достигнет $52,5 млрд. Это вчетверо больше того объема, который аналитики фиксировали в 2017 году.

Среди основных векторов использования искусственного интеллекта компаниями — управление рисками и обеспечение кибербезопасности, автоматизация рутины, помощь в принятии оптимальных решений. Кроме того, бизнес успешно применяет ИИ, чтобы эффективнее собирать информацию для прогнозов и автоматизировать клиентские операции.

Как ИИ применяется в разных секторах экономики

  • Здравоохранение: анализ медицинских данных, повышение точности диагностики различных заболеваний;
  • кибербезопасность: использование алгоритмов глубокого обучения, позволяющих выявлять аномалии в поведении сети;
  • сельское хозяйство: управление агроботами, аккуратный сбор урожая;
  • транспорт: автоматические системы управления грузовыми железнодорожными составами, исключающие человеческий фактор, беспилотные автомобили;
  • e-commerce: «умные» рекомендательные системы для покупателей;
  • ретейл: планирование цепочек поставок, наблюдение за поведением потребителей, автоматизация работы складов;
  • маркетинг: автоматизация таргетированной рекламы, разработка персональных предложений для потребителя;
  • финансы: алгоритмическая торговля, обработка банковских данных, формирование кредитных рейтингов;
  • спорт: сбор и анализ действий игроков, виртуальные ассистенты для тренеров и судей.

Ожидается, что к 2025 году человечество будет хранить около 175 зеттабайт (175 млрд Гб) данных. Уже сегодня большую их часть генерируют не люди, а машины — различные информационные системы, датчики, интернет вещей. Очевидно, что обработать всю эту информацию и извлечь из нее пользу для бизнеса без искусственного интеллекта и машинного обучения просто невозможно. Тем более, что ее количество продолжает расти.

По подсчетам IDC, объем данных, созданных в течение следующих трех лет, превысит количество информации, которое появилось за последние три десятилетия. А за ближайшую пятилетку мир сгенерирует втрое больше данных, чем за предыдущую. И это будет подталкивать к активному использованию ИИ для сбора и обработки информации.

По мнению гендиректора SberCloud Евгения Колбина, именно «облака» станут главным драйвером развития ИИ в ближайшие годы, так как только с помощью облачных технологий можно преодолеть главные барьеры развития ИИ — недостаточную доступность высокопроизводительных вычислительных ресурсов для работы с ИИ и острую нехватку специалистов — дата-сайентистов, дата-аналитиков и дата-инженеров. Сейчас почти во всех отраслях наблюдается острая нехватка высококвалифицированных специалистов для работы с данными. Платформа QuantHub, которая специализируется на подборе специалистов в сфере Data Science, подсчитала, что на три объявления о вакансии приходится всего один потенциальный соискатель. По словам Колбина, именно развитие облачных ML-сервисов и AIaaS (Artificial Intelligence as a Service) позволит искусственному интеллекту в полной мере раскрыть свой бизнес-потенциал.

Где уже применяется искусственный интеллект

Где уже применяется искусственный интеллект. Когда мы набираем слово в поисковой системе в интернете и нажимаем на одну из множества предложенных ссылок, то тем самым мы повышаем авторитет той ссылки, на которую нажали, и снижаем авторитет всех остальных ссылок. На основе этих данных поисковая система перестраивает выдачу таким образом, чтобы наиболее популярные варианты были наверху. Поисковая система может случайным образом на некоторое время поместить на первой странице ссылку, чтобы оценить её популярность, и если кликов по ней не будет, это означает, что поисковая система ошиблась, на базе этой информации она снизит показатели для данной ссылки. В данном случае мы видим пример, когда компьютерный алгоритм учится на своих ошибках, автоматически предлагая всё более хорошие решения. Поисковая система и алгоритмы её настройки — это пример элементарного искусственного интеллекта.

Сенсорные холодильники Walgreen’s

Крупнейшая американская сеть аптек Walgreen’s, владеющая 9,5 тысячами отделений по всем США, тоже обращается к новых технологиям ИИ для привлечения покупателей и анализа спроса. Отметим, что в Walgreen’s помимо лекарств также продаются продукты питания, которые не всегда даже можно отнести к товарам для здорового образа жизни. Так, еще в начале ХХ в., будущая сеть аптек была известна среди покупателей молочными коктейлями и газированными напитками собственного производства.

В конце 2018 г. Walgreen’s начал тестировать «умные» холодильники с сенсорными дисплеями Cooler Screens. Двери холодильных камер оборудованы дисплеями, на которых изображено все содержимое холодильника — пока что такие аппараты, расположенные в главном чикагском отделении сети, продают только воду, мороженое, прохладительные и алкогольные напитки.

Cooler Screens не сильно бы отличался от своих, например, японских или китайских аналогов, которые тоже могут похвастаться яркими привлекающими картинками на дисплее, если бы не встроенный в оборудование ИИ.

Во-первых, «умные» холодильники оснащены камерами распознавания лиц, определяющими взаимосвязь между группами покупателей и товарами, которые они покупают чаще всего. Во-вторых, ИИ холодильников связан с системой инвентаризации, и когда какой-либо товар заканчивается, складские работники получают сигнал и пополняют запас.

В-третьих, ИИ самостоятельно анализирует информацию о самых популярных продуктах и на основе этих данных персонализирует рекламу для конкретных покупателей.

В данный момент контракты на рекламу своих товаров на «умных» холодильниках с Walgreen’s подписали 15 крупных производителей, в числе которых Nestle, пивоваренная компания MillerCoors и изготовитель продуктов здорового питания Conagra Brands.