Лет 20 назад фразы «искусственный интеллект» и «машинное обучение» воспринимались, как нечто фантастическое и то, что относится скорее к кинопродукции и прозе, нежели к науке. И даже сейчас, когда термины уже стали частью кибернетики, эти выражения способствуют воспоминанию сцен из фильмов: роботы выполняют все рутинные дела людей. Они прогуливаются по супермаркету, моют посуду, убирают дом, а порой становятся эрудированными собеседниками для реальных людей. Всё это выглядит настолько необычно, что активируется здоровая скептическая часть: «Это слишком нереально, чтобы быть правдой». А правда такова, что в реальности уже созданы машины с искусственным интеллектом (далее — ИИ).
Если сменить ракурс применения ИИ с робототехники на программное обеспечение, то примерами успешных разработок могут похвастаться много программистов, включая украинских ребят. Один из таких проектов — это стартап Grammarly. Он изучает, как используется письменная речь по всему миру. На основании полученной информации ошибки автоматически исправляются. Но есть ещё одна интереснейшая опция: собираются данные о том, от каких исправлений пользователи отказываются. И система самостоятельно корректирует лингвистическую базу. Т. е., программа самообучаема. Создание такого алгоритма исключило необходимость постоянно следить за качеством её работы.
Виртуальные помощники стали настоящим олицетворением ИИ, которые не привязан к «железу». Интеллектуальные помощники в виде программ-ассистентов, ежедневно выполняют уйму пользовательских задач. Отправка сообщений, отслеживание событий, внесённых в календарь, координация расписания и ещё много других задач, обусловленных техническими параметрами программ, которые требуют доступа к сети.
Ежемесячно на рынке таких продуктов появляются новые разработки. Американское агентство StoneTemple поставило себе задачу выяснить, какой из ассистентов «смышлёней» остальных. 4 самым успешным и массовым продуктам задали 5 тысяч вопросов. Ни одна из машин не смогла достигнуть показателя в 100% рубеж, поэтому рейтинг распределился так:
Google Assistant — 68%
Cortana — 57%;
Siri — 22%;
Alexa — 21%.
Лидерство Google обусловлено тем, что в корпорации приложили уйму усилий, чтобы собрать лучшую экспертную команду, которая специализируется на машинном обучении, а также технологиях ИИ. В Google много внимания уделяют не только программам обучения и развития сотрудников, а также поглощениям. Об этом свидетельствует 5-летняя статистика компании, приведённая в сравнении с другими корпорациями, которые также вкладываются в развитие ИИ:
Постоянное обновление новостей, количество международных выставок и мероприятий на локальных медиа ресурсах — всё это свидетельствует о том, что машинное обучение, ИИ — это революционные технологии, которые проникают практически во все сферы жизни. ИИ — это не мода, ИИ — это новая форма будущего.
В начале прошлого века Генри Форд удивил мир первой конвейерной линией по массовому выпуску автомобилей, а сейчас в них встроены сенсоры для сканирования и анализа сведений о нашем стиле вождения, посадки пассажиров в салоне авто, схемах маршрутов, частоты их использования и зависимости от того, это будни или выходные. Всё это — результат работы технологий IoT, Location-based application и BigData.
У многих пользователей современных девайсов возникает удивление от того, зачем собирать так много информации и что с ней делать. А ведь ключевая задача любого ИИ — создавать условия для повышения эффективности деятельности человека во всех сферах жизни:
автоматизированный поиск ближайших магазинов;
поиск самых коротких или свободных маршрутов;
соотнесение данных о предпочтениях клиента и формирование списка предложений.
Главная цель — это сэкономить 2 важнейших ресурса: необратимое время и энергию. На примере «умного» автомобиля это видно особенно ярко: водителю предстоит дальняя дорога. Через 2 часа после пребывания за рулём, система сообщает ему о том, что остановка с целью восстановления сил, поможет повысить уровень его безопасности. Одновременно с этим программа сообщает, где есть поблизости кафе и на чём они специализируются.
Такой результат — это совокупность проанализированных сведений о данных GPS, о маршруте и количестве времени, проведённом за рулём. Этот пример показывает, что глобальная роль ИИ заключается не в тотальном внедрении алгоритмов во все сферы жизни, а достаточно локального применения, чтобы качество жизни пользователя значительно улучшилось в какой-то определённой сфере.
Однако, нет смысла спорить с тем, что популярные и успешные стартапы-«единороги» сделали упор на ИИ ещё на стадии проектирования. Яркий пример — Uber: система служит аналогом диспетчерской службы такси. Программа в фоновом режиме анализирует популярные маршруты, высчитывает коэффициент наценки с учётом количества вызовов и доступных машин. Также она отслеживает причины отказа от конкретных автомобилей и что именно вас не устроило. Первоначальный концептпродукта основывался именно на этих функциях, ведь только так онлайн-сервис может персонализироваться и принести пользу конкретному клиенту.
Самые интенсивные темпы развития ИИ в медицинской сфере. Международное агентство McKinsey&Company обнародовало отчёт, в котором идёт речь о том, насколько применении ИИ оптимизировало лечебную практику, способствовало её трансформации. Это слабо представить отечественным пациентам местных клиник, однако в развитых странах это работает очень эффективно. Пример для наглядности:
• Спортсмен получает травмы. Его доставляют в клинику в ургентном порядке.
• В отечественной больнице он представляется в образе «чистого листа»: ни каких данных об анализах, особенностей функционирования систем, истории травм. Нужно собирать информацию на основании анализов, а это всё время, которое уплывает.
• За рубежом, где ИИ активно внедряется и в медицине, сбор физиологических данных начинается с анализа данных, которые хранят «умные аксессуары»: ЧСС до нагрузок и после, размер нагрузки в виде преодолённого километража за день, длительности сна. Это позволяет определить нормальные показатели работы организма без медиков. А при заболевании они станут опорой для определения степени травматизации.
• Следующий этап — консолидация информации о жизненном цикле: история болезней, способ жизни, условия. Данные сохраняются в «облаке» без привязки к бумажным носителям, конкретной поликлинике.
Таким образом, внедрённые технологии позволят лечащему врачу использовать всю информацию о здоровье пациента, а не строить предположения на основании визуального осмотра, которые больше походят на фантазии. Учёт состояния костной ткани, особенностей организма по усвоению витаминов и нагрузка поможет составить максимально эффективную программу лечения. Она будет основываться на индивидуальных показателях, а не стандартном протоколе.
Максим Крипа, основатель и руководитель компании Citadelventures, которая специализируется на инвестиционных проектах, в своём интервью на правах IT-эксперта рассказал о перспективах внедрения искусственного интеллекта и о том, как это изменит нашу с вами жизнь:
«Огромная скорость обмена данных позволяет совершать революционные открытия. Например, медицина. Клиника организовывает доступ к данным пациентов о возрасте, регионе проживания, истории болезней и способах лечения, а также к различным предрасположенностям к заболеваниям. Сопоставление такой информации поможет определить факторы, которые влияют на частоту возникновения нарушений здоровья, спрогнозировать эффективную систему лечения.
Велика вероятность, что огромная база таких данных спровоцирует скачок в научных исследованиях, ведь медикам откроется доступ к схемам корреляции болезней и определённых показателей. Ранее такие масштабы исследований были просто невозможными.»
«Прогрессивные интеллектуальные технологии — наше будущее» — продолжает Крипа. «Внедрение ИИ — необратимый процесс. Хотя, тестирование созданных систем демонстрирует, что до идеального функционирования виртуальных ассистентов ещё далеко, однако сама концепция о самоустранении ошибок предполагает, что недочёты будут исправлены.
Есть уже примеры качественных систем. Это мировая торговая платформа ассистент Amazon и её программа Alexa. Ассистент изучает историю приобретений пользователей сайта и выдаёт им предложения по сопутствующим товарам. Именно Alexa способствовала выводу процесса отоваривания на новый уровень: ИИ не просто предлагает новые или альтернативные товарные позиции в ответ на запрос, а ещё и подсказывает новости из сферы производства продуктов выбранной сферы, показывает отзывы других клиентов.
Это самый яркий пример, который доступен пониманию обычного пользователя. Потенциал ИИ растёт, а следом за ним и огромная польза, которая станет ощутимой в ближайшем будущем» - так завершил своё интервью IT-эксперт Максим Крипа.
Читайте также
Последние новости
2006-2024 © Все права защищены.
Любое копирование и использование материалов сайта разрешается лишь при использовании активной гиперссылки на источник - nokia-lifestyle.ru
|