Одно из направлений развития IT-технологий – это искусственный интеллект (ИИ). Аналитики сообщают, что если в 2011 году было заключено 67 сделок с компаниями, ведущими разработки в области искусственного интеллекта , то за прошлый год их число увеличилось до 400. О статистике 2016 года пока говорить рано, но рекордные 140 сделок только за первый квартал текущего года позволяют предположить взлет востребованности данного сектора. Это обосновано, т.к. технология может найти применение во многих сфер жизни.

Диаграмма – Динамика количества сделок с разработчиками искусственного интеллекта , ед .

В сельском хозяйстве искусственный интеллект используется в оборудовании для обработки и сбора урожая. Работы по данному направлению ведут как зарубежные инженеры, так и российские.

Например, компания Autonomous Tractor Cooperation еще в 2012 году представила трактор Spirit беспилотного управления. Его комплектация содержит систему AutoDrive , которая представляет собой симбиоз радионавигации и лазерного гироскопа. Данная система обеспечивает самостоятельное передвижение трактора по маршруту, который он предварительно проехал с водителем.

В этом году российский производитель Cognitive Technologies организовала тестирование беспилотного трактора, оснащенного компьютерным зрением. Такое решение позволяет предупреждать повреждение сельскохозяйственной техники, т.к. заранее обнаруживает посторонние предметы на обрабатываемых площадях. Видеокамеры и навигационные датчики, предусмотренные его устройством, собирают информацию о местоположении опасных предметов в режиме реального времени.

Самостоятельный трактор разработала компания CNH Industrial. Его уникальность заключается в том, что он аккумулируют информацию с помощью основанной на явлении отражения и рассеивания света системе лидар.

Такие разработчики как Blue River Technology, PlantVillage взяли вектор на развитие технологий, борющихся с сорняками. Интеллектуальные машины распознают и уничтожают ненужные растения.

Ожидается, что беспилотные транспортные решения значительно увеличат производительность сельского хозяйства. Возможно, в будущем данный сектор сможет полностью функционировать без участия человека. Ученые полагают, что искусственный интеллект займет свою нишу и в так называемых вертикальных фермах, т.е. полностью тепличном сельском хозяйстве. Устройства смогут отслеживать важные для урожая показатели, такие как влажность, освещенность и температура, оперативно реагируя на их колебания.

Искусственный интеллект в г осударственном секторе

Искусственный интеллект уже несколько лет используется на западе в правоохранительных структурах и пожарных службах.

Разработчики программы Series Finder определили девять сценариев краж. Алгоритмы, заложенную в основу технологии, анализируют множество факторов, среди которых простота взлома дома, время суток, день недели и т.д., и воспроизводят потенциальное поведение преступника. Это способствует не только быстрому раскрытию преступления по готовому шаблону, но и позволяет предсказывать и предупреждать опасность.

Специалисты Рочестерского университета утверждают, что при помощи интеллектуальных систем по поведению пользователя в Instagram можно выявлять наркоторговцев.

Тем временем NASA проектирует «железного» ассистента для пожарных, цель которого заключается в организации слаженного взаимодействия пожарной группы, а также оперативное информирование о состоянии ситуации каждого специалиста на месте возгорания.

Исследователи полагают, что в ближайшее время доверие к интеллектуальным технологиям, обеспечивающим безопасность, будет только расти, в том числе в частной среде. Преимущество ИИ в том, что он может фиксировать то, что упускает из вида человек, способен накапливать и анализировать большие объемы данных, генерировать шаблонные ситуации и оставаться беспристрастным и равнодушным в любой ситуации. Однако ученые уточняют, что полностью исключить человека из государственных структур, организующих безопасность населения, не получится. Существуют процессы и решения, требующие психологического анализа, подвластного только «живым» специалистам. В то же время умные машины могут взять на себя опасные функции. Например, обследовать горящее здание, прикрывать от пуль и т.д.

Технология – лучший друг человека. Искусственный интеллект в быту и в повседневной жизни

Уже не один год десятки инженеров работают над проектом «умного» дома. На искусственный интеллект хотят возложить обязанности по установлению температуры в помещении, автоматической регулировке освещения, открытию/закрытию въездных ворот, поддержанию чистоты и порядка и многие другие. Создатели ставят целью максимально упростить процесс управления и «общения» с высокоинтеллектуальным домом, чтобы алгоритмы запускались не от пульта или иного прибора удаленного контроля, а распознавали голос и жесты.

Параллельно с разработками «умного» дома, ученые тестируют интеллектуальных ассистентов, которые призваны создать человеку совершенный быт. Различные модели социальных роботов умеют определять комфортную для конкретного человека температуру окружающей среды и регулировать ее в помещении, поддерживать беседу, запоминать лица и выполнять указания.

Ожидается, что уже к 2030 году домашние роботы станут нормой. Полностью освободить человека от бытовых обязанностей они не смогут, но способны обеспечить наиболее благоприятные условия жизни, автоматизировать ряд базовых процессов, прогнозировать и предупреждать жилищно-коммунальные аварии, отвечать за безопасность имущества и т.д. Некоторые решения могут быть полезны для людей с ограниченными возможностями.

Искусственный интеллект в образовательном секторе

Современные технологии активно модернизуют систему образования. Например, в России в ряде столичных школ тестируют электронные журналы, которые предоставляют родителям информацию об успеваемости и посещаемости ребенка в режиме Онлайн, а для педагогов упрощают «бумажную» работу. В этом году в День учителя робот провел в тандеме с педагогом занятие по информатике в одном из казанских лицеев, что для нашей страны является уникальным событием.

Мир уже знаком с интеллектуальными образовательными системами, которые определяют уровень знания ученика, оценивают верность ответов и разрабатывают персонализированную программу обучения. В качестве примера можно назвать такие решения как AutoTutor, Knewton, SHERLOCK. Последняя используется в ВВС США для обучения пилотов. Достаточно хорошо проработаны ряд обучающих онлайн-платформ. В частности, знакомые в том числе и в России сервисы Coursera и Duolingo.

В сфере образования искусственному интеллекту отводят будущее. Он привлекателен тем, что способен создать для каждого обучающегося уникальный план развития, который учитывает способности и интересы ученика, и, следовательно, максимально эффективно реализует его потенциал. Также искусственный интеллект беспристрастен при оценивании знаний или проверке заданий. Роботы могут не только обучать автономно от учителя, но и помогать ему.

Ученые Лаборатории знаний Университетского колледжа Лондона прогнозируют, что в будущем у каждого человека будет свой обучающий наставник. Машинное обучение будет выявлять способности человека и давать рекомендации по обучению, находясь всегда «под рукой» через приложение на мобильном устройстве.

Искусственный интеллект в ф инансовом секторе

В банковской системе и финансовой сфере искусственный интеллект может стать как помощником, так и угрозой. Например, с помощью автоматических систем проще отслеживать финансовое мошенничество и подозрительные транзакции. Подобное решение тестирует MasterCard при поддержке National Savings Bank.

Также банки намерены использовать роботизированных сотрудников в работе с клиентами. Искусственный интеллект может обрабатывать запросы клиентов, информировать об услугах и возможностях, оказывать техническую поддержку. Шведский банк Swedbank протестировал искусственного ассистента еще в 2014 году. По словам представителей Swedbank, уже через год после запуска робот разрешал 80% всех поступающих в банк звонков.

Финансовые учреждения нашли применение искусственного интеллекта и в системе управления персоналом. Интеллектуальные технологии контролируют решения сотрудников, оперативно реагируя на неправомерные действия с их стороны, тем самым предупреждая нарушение законодательных норм по вине банка.

Летом 2016 года появилась информация, что финансовые организации Goldman Sachs, Morgan Stanley Citigroup и UBS Group инвестируют в разработки искусственного интеллекта для найма персонала. Среди возможностей такого решения называют отбор приемлемых резюме, оценку профессиональных качеств соискателей и организацию видеособеседований. Представители компаний надеются, что интеллектуальные технологии не только автоматизируют процесс найма, но и снизят текучесть кадров.

Разработчики приложений Pefin и Wallet.ai доверили онлайн-платформам личные финансы. Сервисы, принимая во внимание экономические показатели, например, уровень инфляции и размер налогов, строят индивидуальную финансовую систему, рассчитывая, сколько человек может потратить или инвестировать.

В этом году аналитические службы юридической компании Baker&McKenzie опубликовали результаты своего исследования, согласно которому в ближайшие три года искусственный интеллект начнет широко применяться в сфере финансов. Половина из 424 опрошенных руководителей банков заявили о планах внедрения интеллектуальных систем в работу учреждения, из них 39% - с целью предотвращения нелегальных денежных переводов, а 26% - для мониторинга правомерности действий банка.

Искусственный интеллект в транспортной системе

Главным направлением разработок искусственного интеллекта в транспортной инфраструктуре является создание беспилотных автомобилей. Активно тестирует подобные системы компания Google, Tesla, General Motors и другие. Автомобильные концерны Ford и BMW также озвучивают планы о выпуске самостоятельных автомобилей уже к 2021 году.

На данный момент беспилотные автомобили предусматривают алгоритмы, способные анализировать окружающую обстановку, распознавать нахождение человека на дороге и передавать управление водителю в экстренных ситуациях.

Также искусственный интеллект используют в «умных» остановках общественного транспорта, которые отслеживают движение транспорта на маршруте и рассчитывают приблизительное время его прибытия.

Четыре года назад инженеры Университета Карнеги запустили в эксплуатацию «умные» светофоры. Они оценивают ситуацию на дороге и автоматически включают зеленый цвет при скоплении автомобилей. По словам разработчиков, самоконтролируемые перекрестки показали свою эффективность: водители экономят 21% времени нахождения в пути, благодаря сокращению интервала ожидания разрешающего сигнала на 40%.

Специалисты полагают, что возможности искусственного интеллекта получат широкое применение в организации дорожного движения. К 2020 году на дорогах будет порядка 10 млн. беспилотных автомобилей, в том числе летающих. «Умный» транспорт будет популярен не только в частной сфере. Например, во Франции запустили самоуправляемый автобус. Ученые полагают, что такие устройства обезопасят дорожное движение, помогут избежать множества аварий и будут вести мониторинг ситуации на дороге в режиме Онлайн.

Искусственный интеллект в п ромышленности

Многие европейские фабрики уже используют роботизированные решения для автоматизации процессов производства. Это избавляет сотрудников от тяжелого и опасного производственного труда. Искусственный интеллект помогает избежать производственных ошибок, тем самым улучшая качество продукта и сокращая временные и материальные издержки на его изготовление, а также позволяет организовать беспрерывное производство.

Книжным примером коммерческих предприятий, внедривших искусственный интеллект в производственный процесс, является порт Гамбурга и Harley-Davidson. Первому удалось с помощью новейших технологий увеличить пропускную способность более чем в 2,5 раза. Второму – сократить время сборки мотоцикла с 21 дня до 6 часов.

В 2014 году компании Cisco, AT&T, IBM и Intel объединились в Консорциум Industrial Internet Consortium, IIC, который ставит своей целью продвижение IIoT-технологий и проектов. Примеров отечественных заводов, использующих интеллектуальные системы в рабочей среде, нет. Содействовать изменению ситуации призван образованный в августе этого года Национальный консорциум Промышленного интернета.

Искусственный интеллект в здравоохранении

IBM представило решение Watson. Оно представляет собой суперкомпьютер, который способен анализировать медицинские данные и даже изображения, чтобы ставить диагноз. Совершенствуя технологию, IBM обучает Watson обнаружению слабо выраженных признаков редких заболеваний у детей. Компания сотрудничает почти с двумя десятками медицинских центров, что должно ускорить широкое внедрение технологии в учреждения здравоохранения.

С помощью искусственного интеллекта планируют диагностировать рак на ранних стадиях. Разработчики Behold.ai сообщают, что средство излечения от указанного заболевания не будет иметь привычную форму медикаментов. Их цель – научить ИИ обнаруживать злокачественные опухоли по рентгеновским снимкам предельно рано, что не лечить, а предотвратить развитие болезни.

Аналогичным способом планируют диагностировать сердечные заболевания партнеры Bay Labs и Arterys. В основу технологии заложен анализ ультразвука, таким образом, «умное» оборудование способно увидеть то, что недоступно доктору.

Ученые заявляют, что в будущем здоровье человека будут сканировать смартфоны. На основе анализа активности, сна, общительности диагностировать даже психические отклонения, например, депрессию. Также искусственному интеллекту отводят роль исследования новых лекарственных препаратов. Алгоритмы будут обнаруживать уязвимые места вирусов и подбирать для их устранения эффективные комбинации молекулярных структур.

Побежденному творцу от превзошедшего интеллекта

Многие предсказания ученых об «умном» мире, оцифрованной жизни, роботах по соседству и цивилизации интернета вещей сегодня кажутся фантастичными. Но не зависимо от веры или сомнений в безграничных возможностях искусственного интеллекта , технологии динамично меняют все вокруг. Разработчики открытием за открытием, небольшими изобретениями и революционными идеями ведут планету в высокоинтеллектуальную машинную реальность.

Сложно назвать точные даты, когда плоды воображения писателей-фантастов обретут физическое воплощение. Прогрессировать нужно не только технологиям, но и человеку. Социум должен быть готов принять «железный» мир и интеллектуальную нацию устройств. На период адаптации нужно время. Чтобы люди начали доверять роботизированным полицейским, врачам и водителям, их искусственный интеллект должен быть равным человеческому. В то же время, сможет ли несовершенный человек создать совершенную систему? Сможет ли отследить ту грань, где искусственный интеллект – друг, а не опасность? И сможет ли избежать технической зависимости?

Параллельно возникает вопрос о готовности инфраструктуры к «искусственному» будущему. Достаточно ли энергетических мощностей? Очевидно, что для работы искусственного интеллекта , интернета вещей и облачных систем нужны бесперебойные источники питания и широкополосная глобальная мобильная сеть.

Более подробно с инновационными решениями в области мобильной связи существующих и новых поколений, а также с услугами настоящего и будущего можно ознакомиться в книге "

Искусственный интеллект (AI) давно стал частью нашей жизни. Он помогает отдыхать, делать покупки, учиться и работать. В маркетинге машины также нашли обширное применение.

В этой статье вы увидите примеры, как работает искусственный интеллект в маркетинге.

Построение сайтов

Сервис The Grid представляет робота-помощника Молли. Она помогает разрабатывать сайты на разных платформах за короткое время.

В чем смысл? Молли создает сайт без разработчиков и инженеров. За один сайт компания просит не больше 100 долларов в год. Согласитесь, это ничто по сравнению с годовой зарплатой команды разработчиков.

Но без людей все-таки никуда: они подбирают изображения, текст, СТА. Молли берет эти данные и строит сайт.

Как это происходит, смотрите в коротком видео:

Создание контента

Копирайтеры могут быть спокойны - ИИ не проникнет в их сферу слишком глубоко. Но кое-что в области контента машины сделать могут. Многие крупные издатели и медиа используют инструменты вроде Wordsmith:

Машины создают кликабельный контент - новости, описания отелей, одежды и товаров, помогают с отчетами. Они используют шаблоны, заполняют формы нужными словами и ключами, а также создают другой уникальный контент, который практически не отличается от человеческого.

Конечно, Пулитцеровскую премию за подобные тексты ИИ не получит, но предложения и фразы вполне читабельны.

Новость о бейсбольном матче для The Associated Press написал ИИ:

Не самая увлекательная история, но смысл вполне понятный: команда State College выиграла у Brooklyn Cyclones со счетом 9:8.

Написанный машиной текст можно редактировать в приложении Hemingway:

Это тоже искусственный интеллект. Простое приложение выжимает «воду» из текста.

Отечественный аналог — сервис Главред.

Хорошо, когда не нужно вставать с дивана, чтобы запустить новый сериал или фильм. Многие медиакомпании используют ИИ. Закончился один фильм - машина автоматически запускает другой, чтобы не утруждать людей.

ИИ анализирует поведение пользователей и предлагает контент. Это может, например, IBM Watson:

Спортивная соцсеть UNDER ARMOUR RECORD использует Ватсона для кастомизации посланий пользователям приложений, а Музей современного искусства, Сан-Франциско, создал арт-бота на основе ИИ Ватсон. Бот общается с посетителями музея и просто любителями искусства. Он анализирует сообщение и показывает картины:

«- Пришли солнышко. - Роберт Бехтле, Watsonville Olympia, 1977».

Неплохо знает пользователей Яндекс, который вплотную занимается нейросетями. Вот так Яндекс.Музыка ищет пути узнать нас ближе:

Поисковики

Чего хотят пользователи? Знает искусственный интеллект. От этих знаний зависит оптимизация контента, которой занимаются маркетологи. Машины также влияют на поиск и поисковики.

Так, например, дверь в будущее открыл голосовой поиск и гугловская система ранжирования поисковых результатов RankBrain. Она интерпретирует данные и строит предположения, что вам может быть интересно. ИИ самостоятельно старается догадаться о значении незнакомых слов.

Машины - Amazon Echo, Google Home, Siri и Cortana от Microsoft - облегчают жизнь и поиск. Достаточно нажать кнопку или сказать слово - и они найдут нужную информацию. Вместо «рестораны в Москве» достаточно сказать «где можно поесть?» и ИИ покажет путь.

Параметры поиска меняются, меняется контент. Длинные запросы исчезают, вместо них появляются короткие разговорные фразы. Меняется принцип создания контента. Если раньше были ключевые слова, сегодня упор делается на кластеры топиков. Берется одна тема и вокруг нее создается контент из нескольких статей.

Маркетинговая автоматизация

Бренды используют ИИ для кастомизации рассылок клиентам. Машины учитывают предпочтения и поведение клиентов, чтобы делать более релевантные предложения.

Boomtrain анализирует историю взаимодействия клиентов с контентом и создает рассылки:

Интернет-магазин белья Adore me работает с Optimove:

Инструмент использует ИИ для сегментирования списка клиентов и последующего вовлечения и конверсии. Машина высылает разные предложения для разных групп и взаимодействует с пользователями в приложении. Бренд в плюсе: выросла выручка и количество активных клиентов.

Искусственный интеллект высвобождает кучу времени, которое можно потратить на то, что действительно важно и нужно.

Соцсети

Игры с изображениями

Фотофильтры - с ними можно играть часами. И это тоже нейросети. Машины научились распознавать человеческие лица, чтобы пользователи соцсетей не скучали и развлекались с фотофильтрами.

С помощью ИИ бренды и звезды становятся ближе к потенциальным покупателям.

Лекция 1 5 . Технологии искусственного интеллекта

План

Понятие искусственного интеллекта.

Области применения ИИ.

Понятие экспертной системы .

Понятие искусственного интеллекта

«Интеллект – совокупность всех познавательных функций индивида: от ощущений и восприятия до мышления и воображения; в более узком смысле – мышление. И. – основная форма познания человеком действительности. Существуют три разновидности в понимании функции И.: 1) способности к обучению; 2) оперирование символами; 3) способность к активному овладению закономерностей окружающей нас действительности» (Рапацевич Е.С. Словарь-справочник по научно-техническому творчеству. – Мн.: ООО «Этоним», 1995. – 384 с. – С. 51-52.). (Сл 2 )

Всякая интеллектуальная деятельность опирается на знания. В эти знания включаются характеристики текущей ситуации, оценки возможности выполнения тех или иных действий, законы и закономерности того мира, в котором совершается деятельность, и многое другое. В программах, которые стали создаваться, когда появились компьютеры, необходимые знания хранились в памяти программистов, которые писали программы. Компьютер ее механически выполнял заложенную в его память последовательность команд программы. Никаких знаний для этого компьютеру не требовалось.

«Интеллект искусственный – 1) условное обозначение кибернетических систем и их логико-математического обеспечения, предназначенных для решения некоторых задач, обычно требующих использования интеллектуальных способностей человека; 2) совокупность функциональных возможностей электронно-вычислительной машины (ЭВМ) решать задачи, ранее требовавшие обязательного участия человека» (Там же, с. 54).

Принципиальное отличие систем искусственного интеллекта состоит в том, что для такого рода систем программист не готовит конкретные программы для исполнения . Человек лишь дает машине нужное задание, а программу, выполняющую это задание, система должна построить сама. Для этого нужны знания как о предметной области, к которой относится задание, так и о том, как строятся программы. Все эти знания хранятся в интеллектуальных системах в специальном блоке, называемом базой знаний.

Знания, хранящиеся в базе знаний, записываются в специальной формализованной форме. В базе знаний могут реализоваться процедуры обобщения корректировки хранимых знаний, а также процедуры, создающие новые знания на основании тех, которые уже там имеются.

Искусственный интеллект – одно из новейших направлений науки, появившееся в середине 60-х г.г. ХХ в. на базе вычислительной техники, математической логики, программирования, психологии, лингвистики, нейрофизиологии и других отраслей знаний. Искусственный интеллект – это образец междисциплинарных исследований, где соединяются профессиональные интересы специалистов разного профиля. Само название новой науки возникло в конце 60-х гг,. а в1969 г. в Вашингтоне (США) состоялась первая Всемирная конференция по искусственному интеллекту.

Когда в конце 40-х – начале 50-х гг. появились ЭВМ, стало ясно, что инженеры и математики создали не просто быстро работающее устройство для вычислений, а нечто более значительное. Оказалось, что с помощью ЭИМ можно решать различные головоломки, логические задачи, играть в шахматы, создавать игровые программы. ЭВМ стали принимать участие в творческих процессах: сочинять музыкальные мелодии, стихотворения и даже сказки. Появились программы для перевода с одного языка на другой, для распознавания образов, доказательства теорем. Это свидетельствовало о том, что с помощью ЭВМ и соответствующих программ можно автоматизировать такие виды человеческой деятельности, которые называются интеллектуальными и считаются доступными лишь человеку. Несмотря на большое разнообразие невычислительных программ, созданных к началу 60-х гг., программирование в сфере интеллектуальной деятельности находилось в гораздо худшем положении, чем решение расчетных задач. Причина очевидна. Программирование для задач расчетного характера опиралось на соответствующую теорию – вычислительную математику. На основе этой теории было разработано много методов решения задач. Эти методы стали основой для соответствующих программ. Ничего подобного для невычислительных задач не было. Любая программа была здесь уникальной, как произведение искусства. Опыт создания таких программ никак не обобщался, умение их создавать не формализовалось.

Когда программист создавал программу для игры в шахматы, то использовал собственные знания о процессе игры. Он вкладывал их в программу, а компьютер лишь технически выполнял эту программу. Можно сказать, что компьютер «не отличал» вычислительные программы от невычислительных. Он одинаковым образом находил корни квадратного уравнения или писал стихи. В памяти компьютера не было знаний о том, что он на самом деле делает.

Об интеллекте компьютера можно было бы говорить, если бы он сам , на основании знаний о том, как протекает игра в шахматы и как играют в эту игру люди, сумел составить шахматную программу или синтезировал программу для писания несложных вальсов и маршей.

Не сами процедуры, с помощью которых выполняется та или иная интеллектуальная деятельность, а понимание того, как их создать, как научиться новому виду интеллектуальной деятельности , - вот где скрыто то, что можно назвать интеллектом. Специальные процедуры обучения новым видам интеллектуальной деятельности отличают человека от компьютера. Следовательно, в создании искусственного интеллекта основной задачей становится реализация машинными средствами тех процедур, которые используются в интеллектуальной деятельности человека. Что это за процедуры?

Можно сформулировать основные цели и задачи искусственного интеллекта. Объектом изучения искусственного интеллекта являются процедуры, используемые при решении человеком задач, традиционно называемых интеллектуальными, или творческими. Но если психология мышления изучает эти процедуры применительно к человеку, то искусственный интеллект создает программные (а сейчас уже и программно-аппаратные) модели таких процедур.

Цель исследований в области искусственного интеллекта – создание арсенала процедур, достаточного для того, чтобы ЭВМ (или другие технические системы, например роботы) могли находить по постановкам задач их решения. Иными словами, стали автономными программистами, способными выполнять работу профессиональных программистов – прикладников (создающих программы для решения задач в определенной предметной области). Разумеется, сформулированная цель не исчерпывает всех задач, которые ставит перед собой искусственный интеллект. Это цель ближайшая. Последующие цели связаны с попыткой проникнуть в области мышления человека, которые лежат вне сферы рационального и выразимого словесно (вербально) мышления. Ибо в поиске решения многих задач, особенно сильно отличающихся от ранее решенных, большую роль играет та сфера мышления, которую называют подсознательной, бессознательной, или интуитивной.

Основными методами, используемыми в искусственном интеллекте, являются разного рода программные модели и средства, эксперимент на ЭВМ и теоретические модели. Однако современные ЭВМ уже мало удовлетворяют специалистов по искусственному интеллекту. Они не имеют ничего общего с тем, как устроен человеческий мозг, поэтому идет интенсивный поиск новых технических структур, способных лучше решать задачи, связанные с интеллектуальными процессами. Сюда относятся исследования по нейроподобным искусственным сетям, попытки построить молекулярные машины, работы в области голографических систем и многое другое.

Существуют несколько основных проблем, изучаемых в искусственном интеллекте.

Представление знаний – разработка методов и приемов для формализации и последующего ввода в память интеллектуальной системы знаний из различных проблемных областей, обобщение и классификация накопленных знаний при решении задач.

Моделирование рассуждений – изучение и формализация различных схем человеческих умозаключений, используемых в процессе решения разнообразных задач, создание эффективных программ для реализации этих схем в вычислительных машинах.

Диалоговые процедуры общения на естественном языке, обеспечивающие контакт между интеллектуальной системой и человеком-специалистом в процессе решения задач.

Планирование целесообразной деятельности – разработка методов построения программ сложной деятельности на основании тех знаний о проблемной области, которые хранятся в интеллектуальной системе.

Обучение интеллектуальных систем в процессе их деятельности, создание комплекса средств для накопления и обобщения умений и навыков, накапливаемых в таких системах.

Кроме этих проблем исследуются многие другие, составляющие тот задел, на который будут опираться специалисты на следующем витке развития теории искусственного интеллекта.

В практику человеческой деятельности интеллектуальные системы уже внедряются. Это и наиболее известные широкому кругу специалистов экспертные системы, передающие опыт более подготовленных специалистов менее подготовленным, и интеллектуальные информационные системы (например, системы машинного перевода), и интеллектуальные роботы, другие системы, имеющие полное право называться интеллектуальными. Без таких систем современный научно-технических прогресс уже невозможен.

В настоящее время ИИ – мощная ветвь информатики, имеющая как фундаментальные, чисто научные основы, так и весьма развитые технические, прикладные аспекты, связанные с созданием и эксплуатацией работоспособных образцов интеллектуальных систем. Именно от результатов этих работ зависит появление ЭВМ 5 поколения.

Любая задача, алгоритм решения которой не известен, может быть отнесена к сфере ИИ (игра в шахматы, медицинская диагностики, резюме текста, перевод на иностранный язык). Характерные черты задач ИИ – использование информации в символьной форме и наличие выбора из множества вариантов в условиях неопределенности.

Наиболее перспективным направлением развития систем компьютерного обучения является технология искусственного интеллекта. Системы, использующие методику ИИ, называют интеллектуальными обучающими системами (ИОС). ИОС реализует адаптивное и двухстороннее взаимодействие, направленное на эффективную передачу знаний.Наиболее перспективным путем развития ИОС является, по-видимому, путь создания самообучающихся систем, приобретающих знания в диалоге с человеком.

2. Области применения ии

Под системами, обладающими ИИ, понимаются устройства или программы, имеющие такие характеристики, присущие человеческому интеллектуальному поведению как понимание и использование языка, причинная обусловленность поведения, способность к решению проблем, способность гибко реагировать на ситуацию, использовать преимущество благоприятных ситуаций, находить решение в неоднозначных или противоречивых ситуациях, распознавать относительную важность различных элементов ситуаций, находить сходство между ними несмотря на их различие.

Программные системы, реализующие алгоритмы, для которых не существует формальной модели решения, называются эвристическими и относятся к ИИ. Задачи ИИ – это такие задачи, в которых формализуется не процесс решения, а процесс поиска решения.

Наиболее широко системы искусственного интеллекта применяют для решения следующих задач:

Распознавание образов – это технические системы, воспринимающие визуальную и звуковую информацию, (кодируют и размещают ее в памяти), проблемы понимания и логического рассуждения в процессе обработки визуальной и речевой информации.

Моделирование рассуждений - изучение человеческих рассуждений в искусственном интеллекте только начинается, но без создания формальных моделей для таких рассуждений очень трудно производить в интеллектуальных системах все особенности рассуждений специалистов, решающих те задачи, которые мы хотим сделать доступными для искусственных систем. В созданных уже сегодня экспертных системах реализуются не только достоверные логические выводы, но и правдоподобные рассуждения и ряд иных немонотонных рассуждений. Появились первые программы для рассуждений по аналогии и ассоциации.

Системы символьных вычислений

Системы с нечеткой логикой - нечеткий вывод используется очень широко, ибо он отражает суму человеческих знаний о многих явлениях реального мира. При планировании поведения в роботах и других системах искусственного интеллекта, действующих в не полностью описанных средах, при принятии решений в условиях отсутствия исчерпывающей информации, в экспертных системах при частичных знаниях о предметной области и во многих других ситуациях без нечеткого вывода не обойтись

Когнитивная психология – одно из направлений современной психологической науки, связанное с поиском внутренних причин того или иного поведения живой системы. Как правило, объектом изучения выступает знание человека о себе и окружающем мире, а также познавательные процессы, обеспечивающие приобретение, сохранение и трансформацию этого знания.

Понимание естественного языка – анализ и генерация текстов, их внутреннего представления.

Экспертные системы – системы, использующие знания специалистов в конкретных видах деятельности.

На стыке вычислительной техники и лингвистики родилась компьютерная лингвистика. Новая наука несколько раз меняла название; сначала она называлась математической лингвистикой, потом структурной лингвистикой, и вычислительной лингвистикой, затем уже - компьютерная лингвистика.

Появилась возможность автоматизировать многие трудоемкие процессы, ведение разнообразных словарных и лексических карточек. Машинный перевод теперь является реальностью.

Машинный интеллект – совокупность аппаратных и программных средств ЭВМ, с помощью которого обеспечивается такое общение человека с машиной (интерфейс), которое по своему уровню приближается к общению между собой специалистов, решающих совместную задачу..

Планирование поведения – одно из направлений исследований по искусственному интеллекту. Основная задача этого направления – поиск процедур, которые могли бы автоматически предлагать наикратчайший путь к достижению поставленной цели, исходя из данной ситуации. Задачи такого типа оказались наиболее актуальными для роботов, действующих автономно. Решая поставленную перед ним задачу, робот должен составить план ее решения и постараться его выполнить. Если в процессе реализации этого плана робот убедится, что имеются непреодолимые препятствия, то он должен построить другой план, в котором этих препятствий не существует.

Интеллектуальные роботы.

Игры – игры, характеризующиеся конечным числом ситуаций и четко определенными правилами, в них превзойден уровень человека средних способностей; но уровень лучших специалистов не достигнут.

Решение задач – постановка, анализ и представление конкретных жизненных ситуаций, для решения которых требуется изобретательность, способность обобщать. Компьютерные технологии пытаются применить для реализации интеллектуальных процессов поиска решения, когда конечный результат непредсказуем, является плодом логических заключений и выводов, к которым приходит самостоятельно.

Новейший российский истребитель оснащаются системами искусственного интеллекта Гораздо более радикальные изменения внесены в бортовые электронные системы самолета. В результате введения многоканальной цифровой электродистанционной системы управления самолетом, включающей системы искусственного интеллекта, Су-37, по сравнению с Су-35, получит дополнительные беспрецедентные возможности:Возможность нанесения упреждающих ударов по любому воздушному противнику (в том числе и малозаметному самолету); Многоканальность и алгоритмическую защищенность всех информационных и прицельных систем; Атаку наземных целей без входа в зону ПВО противника; Маловысотный полет с облетом и обходом наземных препятствий, в том числе и в автоматическом режиме; Автоматизированные групповые действия по воздушным и наземным целям; Противодействие радиоэлектронным и оптико-электронным средствам противника; Автоматизацию всех этапов полета и боевого применения

Компания Panasonic объявляет о начале поставок нового проектора pt AE500E с искусственным интеллектом. Встроенный искусственный интеллект, автоматически управляющий яркостью лампы в зависимости от входного видеосигнала, обеспечивающий уровень контраста 1300:1.

Развитие информационных технологий будоражит человеческий ум уже добрых полвека. Компьютеры прочно вошли в нашу повседневную жизнь. Работа в современном офисе немыслима без интернета, электронной почты, а заслуженный отдых для многих начинается только тогда, когда включается игровая приставка. Мобильные телефоны третьего поколения теперь не только передают голос, но и легко заменяют практически любое офисное оборудование. Появились даже автомобили с бортовыми компьютерами, которые могут составить маршрут поездки и доставить пассажира до точки назначения.

В первом процессоре, выпущенном Intel 11 ноября 1971 г., 2.300 транзисторов умеcтились на схеме размером с ноготь. Микрочип выполнял 60 тыс. операций в секунду - ничто по современным меркам, но тогда это был серьезный прорыв. С тех пор вычислительные технологии шагнули далеко вперед. Например, подсчитано, что за 30 лет существования микропроцессоров минимальный размер элементов процессора уменьшился в 17 раз, тогда как количество транзисторов увеличилось в 18 тыс. раз, а тактовая частота возросла в 14 тыс. раз. Нынешняя технология производства процессоров, применяемая корпорацией Intel, позволяет производить транзисторы размером с молекулу, а в будущем - в несколько атомных слоев.

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

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

Очевидно, что с каждым годом все более мощные микропроцессоры будут применяться во все большем количестве различных бытовых устройствах. Недавно специалистами Intel были разработаны транзисторы, скорость действия которых превышает скорость Pentium 4 почти на 1000%. Тем самым, заявляют ученые корпорации, было доказано, что нет никаких фундаментальных препятствий для продолжения развития микропроцессоров в соответствии с законом Мура до конца текущего десятилетия.

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

Сторонники искусственного интеллекта искренне уверены, что цель существования Человечества - создать компьютерный сверхразум

Искусственный интеллект, в самом настоящем понимании этого термина, подразумевает суррогатный, но конкурентноспособный относительно человеческого вид разума, «живущий», например, на компьютерной основе. Пока удалось создать лишь некие подобия, «обезьяньи имитаторы» человеческой разумной деятельности. Да, марсоходы, самостоятельно избегая тривиальных препятствий, автономно распахивают безжизненность пустынь Красной планеты, но для задания направления исследований все равно нужна человеческая команда с Земли. Да, полупроводниковые агрегаты, напичканные сотнями миллионов транзисторов, научились худо-бедно записывать текст под диктовку, но самая элементарная оговорка, понятная живому слушателю, сразу ставит их в тупик. Да, компьютер научили автоматически переводить слова с одного языка на другой, но полученные от такого «искусственного переводчика» тексты без правки живым знатоком языка по-прежнему не очень качественны.

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

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

Это обуславливается двумя факторами.

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

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

Медицина

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

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

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

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

Промышленность

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

В ближайшие десятилетия пострадают такие рабочие места:

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

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

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

Образование

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

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

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

Сельское хозяйство

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

Повсеместное внедрение робототехники в сельском хозяйстве представлено такими разработками:

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

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

Дорожное движение

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

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

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

Быт

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

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

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

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

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

Вы, наверное, слышали про робота, который подходит и дает вам банку колы, когда говорите ему, что вы хотите пить. Вы также, наверное, слышали о системе распознавания речи, которая управляет вашей бытовой техникой? И вы, наверное, слышали о тренажерах самолетов, которые помогут воссоздать реальную среду полета воздушного аппарата?

В 1956 году всемирно известный американский ученый Джон Маккарти, ввел термин, который является сердцем всех этих возможностей и многих других. Термин, который он придумал был “Искусственный интеллект”. Искусственный интеллект, сокращенно ИИ – это наука и инжиниринг, работающие над созданием интеллектуальных машин, а также интеллектуальных компьютерных программ, которые способны реагировать как человек. То есть, создание таких машин, способных чувствовать мир вокруг них, понимать разговоры и принимать решения, похожие на человеческий выбор. Искусственный разум дал нам все, от сканера до роботов в реальной жизни.

Сегодня область искусственного интеллекта может быть описана, как суп когнитивной информатики, психологии, лингвистики и математики, ожидание вспышки молнии – попытка объединения усилий исследователей и ресурсов, разработка новых подходов, использование мировых хранилищ знаний, чтобы создать искру, такую, что она будет создавать новую форму жизни.

В области искусственного разума, мы взращиваем машину ребенка с детства к взрослой жизни, таким образом, что мы создаем чисто новые подходы к обучению машины.

Отрасли искусственного интеллекта

Джон Маккарти определил некоторые из ветвей ИИ, которые описаны ниже. Он также отметил, что несколько из них еще предстоит определить.

Логика Искусственного Интеллекта: программа ИИ должна знать о фактах и ситуациях.

Распознавание образов: когда программа проводит наблюдение, то, как правило, запрограммирована на распознавание и сопоставление с образцом. Например, система распознавания речи или система распознавания лица.

Представление: должен быть способ, чтобы представить факты о мире устройству обладающем ИИ. Для представления, используется математический язык.

Вывод: умозаключение, позволяет извлекает новые факты из уже существующих фактов. Из некоторых фактов могут быть выведены другие.

Планирование: программа планирования начинается с фактов и изложения цели. Из них, программа генерирует стратегию для достижения поставленной цели.

Наличие Здравого Смысла и Рассуждения - это активное направление исследований и изучения ИИ возникло в 1950-х годах, но все же пока результат далек от человеческого уровня.

Эпистемология – это возможность обучения и получения знаний устройством. Позволяет изучать типы знаний, необходимых для конкретного типа задач.

Эвристика – это способ попытаться найти идею вложенную в программу.

Генетическое программирование – автоматическое создание программы LISP (Обработка списка), позволяющее решить поставленную задачу.

Инструменты, использующиеся для решения сложных задач при создании ИИ

За последние шесть десятилетий, существуют различные инструменты, разработанные для решения сложных проблем в области компьютерных наук. Некоторые из них являются:

Поиск и оптимизация

Большинство проблем в ИИ могут быть решены теоретически с помощью грамотного поиска возможных решений. Но простой исчерпывающий поиск редко бывает полезным и достаточным для большинства реальных задач. В 1990-е годы, различные виды поиска стали популярны, которые были основанные на оптимизации. В случае большинства проблем, можно составить предположение, а затем уточнить свой запрос. Различные алгоритмы оптимизации были написаны, чтобы помочь процессу поиска.

Логика

Логика позволяет производить изучение аргументов. В ИИ используется для представления знаний, а также использоваться для решения задач. Различные типы логики используются в исследованиях искусственного интеллекта. Логика первого порядка использует кванторы и предикаты, и помогает в представлении фактов и их свойств. Нечеткая логика является своего рода логикой первого порядка, что позволяет найти истинность заявления, которое будет представлено как 1 (истина) или 0 (False).

Теория вероятности

Вероятность – способ выражения знания. Это понятие было дано математическому значению в теории вероятностей, которая широко используется в ИИ.

Искусственный интеллект и его применение

Искусственный интеллект в настоящее время используется в широком спектре областей, включая моделирование, робототехнику, распознавание речи, финансы и акции, медицинскую диагностику, авиацию, безопасность, игры и т.д.

Разберем поподробней некоторые из областей:

Игровая Сфера: Существуют машины, которые могут играть в шахматы на профессиональном уровне. ИИ также применим к различным видеоиграм.

Распознавание речи: Компьютеры и роботы, которые понимают язык на уровне человека имеют встроенный ИИ в них.

Симуляторы: Моделирование является имитация какой-то реальной вещи. Оно используется во многих контекстах, начиная от видеоигр, заканчивая авиацией. Тренажеры включают в себя симуляторы полета для летчиков, с помощью которых ведется подготовка к пилотированию «воздушного корабля».

Робототехника: Роботы стали обычным явлением во многих отраслях промышленности, так как роботы оказались более эффективными, чем люди, особенно на повторяющихся рабочих местах, где люди имеют тенденцию терять концентрацию.

Финансы: Банки и другие финансовые учреждения полагаются на интеллектуальные программные обеспечения, которые обеспечивают точный анализ данных и помогает делать предсказания, основываясь на этих данных.

Медицина: Системы искусственного интеллекта используются в больницах, чтобы управлять расписанием больных, обеспечивать ротацию персонала, а также предоставлять медицинскую информацию. Искусственная нейронная сеть, которая представляет собой математическую модель, вдохновленной структурой и/или функциональными аспектами биологических нейронных сетей, помогает в медицине при определении диагноза.

Искусственный разум находит использование в различных областях и приложениях. Системы безопасности, системы распознавания текста и речи, интеллектуальный анализ данных, фильтрация электронной почты от спама и огромное количество других примеров. Британская телекоммуникационная группа применила эвристический поиск в приложении планирования, который составляет графики работы свыше двадцати тысяч инженеров. Применение ИИ также нашло место в сфере грузоперевозок, где нечеткие логические контроллеры были разработаны для автоматических коробок передач в автомобилях.

Проблемы, с которыми сталкиваются создатели искусственного интеллекта

За последние шесть десятилетий, ученые активно работают над имитацией интеллекта человека, но рост замедлился из-за многих проблем при моделировании искусственного разума. Некоторые из этих проблем являются:

База знаний: количество фактов, которые знает человек просто слишком много. Подготовка базы данных, которая будет содержать все знание этого мира является огромной трудоемкой задачей.

Вычет, рассуждения и решения проблем: ИИ должен шаг за шагом решать любую проблему. Как правило, люди решают проблемы на основе интуитивных суждений, а затем составляют план действий, программу. Искусственный интеллект делает медленный прогресс, чтобы имитировать человеческий метод решения проблем.

Обработка естественного языка: Естественный язык – это язык на котором говорят люди. Одной из основных проблем, с которыми сталкивается ИИ, это распознавание и понимание что говорят люди.

Планирование: Планирование, как правило, ограничивает только людей, потому что они могут думать. Умение планировать и думать, как человек, необходимо для интеллектуальных агентов. Как и люди, они должны иметь возможность визуализировать будущее.

Положительные стороны применения ИИ

Уже сейчас мы можем видеть небольшие применения искусственного разума в нашем доме. Например, смарт-телевизор, умный холодильник и т.д. В будущем в каждом доме будет присутствовать ИИ. Искусственный интеллект с нанотехнологиями или другими технологиями может привести к появлению новых отраслей в области науки. Наверняка, развитие искусственного интеллекта приведет к тому, что он станет частью нашей повседневной жизни. Уже сейчас происходит замена людей на роботов на некоторых рабочих местах. В военной отрасли искусственный разум позволит создавать различное современное вооружение, например роботов, которые сократят смертность при возникновении войн.

Отрицательные стороны применения ИИ

Несмотря на то, что искусственный интеллект, имеет множество преимуществ, существуют очень много недостатков.
На более базовом уровне, использование искусственного разума в повседневных задачах может привести к образованию лени со стороны человека, и это может привести к деградации основной массы народа.

Применение искусственного интеллекта и нанотехнологий в военной отрасли конечно имеет много положительных сторон, например создание идеального защитного щита от любых атак, но так же существует темная сторона. С помощью искусственного разума и нанотехнологий мы сможем создавать очень мощное и разрушительное оружие и при неосторожном использовании оно может привести к необратимым последствиям.

Массовое применение искусственного интеллекта приведет к сокращению рабочих мест для людей.

Кроме того, быстрые темпы развития и применения искусственного интеллекта и робототехники может подтолкнуть Землю к экологической катастрофе. Даже сейчас отходы компьютерных комплектующих и других электронных устройств оказывают огромный вред нашей планете.

Если мы дадим разум машинам, они смогут использовать его по максимуму. Машины с интеллектом станут умнее своих создателей и это может привести к исходу, который продемонстрирован в серии фильмах «Терминатор».

Заключение и будущее применение

Искусственный интеллект – область, в которой продолжаются множество исследований. Искусственный разум является отраслью компьютерной науки о понимании природы интеллекта и построения компьютерных систем, способных на разумные действия. Несмотря на то, что люди имеют интеллект, они не в состоянии использовать его в максимально возможной степени. Машины будут иметь возможность использовать 100% своего интеллекта, если мы дадим им этот разум. Это является преимуществом, а также недостатком. Мы зависимы от машин практически для любого применения в жизни. Машины теперь являются частью нашей жизни и используются везде. Таким образом, мы должны знать больше о машинах и должны быть осведомлены о будущем, что может случиться, если мы дадим им разум. Искусственный интеллект не может быть плохим или хорошим. Он меняется в пути использования его нами.