Искусственный интеллект (ИИ) Artificial intelligence (AI)

Продукт

Технологии: Big Data, Data Mining, Data Quality - Качество данных, Робототехника

Содержание

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

Что такое искусственный интеллект

(J. McCarthy) ИИ разрабатывает машины, которым присуще разумное поведение
(Britannica) ИИ - способность цифровых компьютеров решать задачи, которые обычно ассоциируются с высоко интеллектуальными возможностями человека
(Файгенбаум) ИИ - разрабатывает интеллектуальные компьютерные системы обладающие возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом: понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т. д.
(Elaine Rich) ИИ - наука о том, как научить компьютеры делать что-то, в чем на данный момент человек успешнее

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

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

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

Позже к ИИ стали относить ряд алгоритмов и программных систем, отличительным свойством которых является то, что они могут решать некоторые задачи так, как это делал бы размышляющий над их решением человек.

Основные свойства ИИ — это понимание языка, обучение и способность мыслить и, что немаловажно, действовать.

ИИ – комплекс родственных технологий и процессов, развивающихся качественно и стремительно, например:

обработка текста на естественном языке
машинное обучение
экспертные системы
виртуальные агенты (чат-боты и виртуальные помощники)
системы рекомендаций.

Технологические направления ИИ. Данные Deloitte

Методы ИИ: NLP, CV, Data Science

Естественный язык (NLP) Речевые технологии

тексты: распознают, автоматически переводят
речь: распознают, генерируют

Компьютерное зрение (CV)

находят, отслеживают, классифицируют, идентифицируют объекты
извлекают данные из изображений
анализируют полученную информацию

Применяется для

распознавания объектов
видео аналитики
описания содержания изображений и видео
распознавания жестов и рукописного ввода
интеллектуальной обработки изображений

Анализ данных (Data Science)

извлекают знания
находят закономерности в данных
прогнозируют

Используют методы

Статистики
Эконометрики
Машинного обучения, Deep learning

Национальная стратегия развития искусственного интеллекта

Основная статья: Национальная стратегия развития искусственного интеллекта

Исследования в сфере ИИ

Обзор: Искусственный интеллект 2018
Основная статья: Исследования в сфере искусственного интеллекта

Стандартизация в области ИИ

Стандарты в области искусственного интеллекта в здравоохранении

Основная статья: Стандарты в области искусственного интеллекта в здравоохранении

2019

3 главных тренда искусственного интеллекта за 4 минуты

Четвертый выпуск подкаста TAdviser записала Светлана Вронская, автор Telegram-канала Analytics Now. Его тема – главные события на рынке Искусственного интеллекта (ИИ), произошедшие в 2019 году.

Слушать на YouTube

Росстандарт утвердил первые стандарты в области ИИ

Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии (Росстандарт) утвердило в декабре 2019 года первые национальные стандарты в области искусственного интеллекта – ГОСТ Р 58776-2019 «Средства мониторинга поведения и прогнозирования намерений людей. Термины и определения» и ГОСТ Р 58777-2019 «Воздушный транспорт. Аэропорты. Технические средства досмотра. Методика определения показателей качества распознавания незаконных вложений по теневым рентгеновским изображениям».

Стандарт призван обеспечить эффективную коммуникацию интеллектуальных робототехнических систем (в том числе беспилотных транспортных средств) с человеком. Взаимодействие интеллектуальных систем заключается в прогнозировании намерений друг друга и определении дальнейших действий на базе этого прогноза. Прогноз поведения также может использоваться для выявления людей с преступными намерениями.

Второй принятый стандарт, ГОСТ Р 58777-2019, устанавливает единые требования к системам и алгоритмам распознавания незаконного содержимого багажа и ручной клади по рентгеновским изображениям. Стандарт также повысит достоверность результатов испытаний систем и алгоритмов.

Стандарты разработаны Санкт-Петербургским политехническим университетом Петра Великого и вступают в действие с 1 сентября 2020 года.

Эксперты ISO/IEC поддержали предложение о разработке стандарта на русском языке

16 апреля 2019 года стало известно, что подкомитет ISO/IEC по стандартизации в области искусственного интеллекта поддержал предложение Технического комитета «Кибер-физические системы», созданного на базе РВК, о разработке стандарта «Artificial intelligence. Concepts and terminology» на русском языке в дополнение к базовой английской версии.

Терминологический стандарт «Artificial intelligence. Concepts and terminology» является основополагающим для всего семейства международных нормативно-технических документов в области искусственного интеллекта. Кроме терминов и определений, данный документ содержит концептуальные подходы и принципы построения систем с элементами AI, описание взаимосвязи AI с другими сквозными технологиями, а также базовые принципы и рамочные подходы к нормативно-техническому регулированию искусственного интеллекта.

По итогам заседания профильного подкомитета ISO/IEC в Дублине эксперты ISO/IEC поддержали предложение делегации из России о синхронной разработке терминологического стандарта в сфере AI не только на английском, но и на русском языке. Ожидается, что документ будет утвержден в начале 2021 года.

Развитие продуктов и услуг на базе искусственного интеллекта требует однозначной трактовки используемых понятий всеми участниками рынка. Стандарт терминологии позволит унифицировать «язык», на котором общаются разработчики, заказчики и профессиональное сообщество, классифицировать такие свойства продуктов на базе ИИ, как «безопасность», «воспроизводимость», «достоверность» и «конфиденциальность». Единая терминология также станет важным фактором для развития технологий искусственного интеллекта в рамках Национальной технологической инициативы – алгоритмы ИИ используют более 80% компаний в периметре НТИ. Кроме того, решение ISO/IEC позволит укрепить авторитет и расширить влияние российских экспертов при дальнейшей разработке международных стандартов. Никита Уткин,руководитель программ РВК, председатель ТК «Кибер-физические системы»

В ходе заседания эксперты ISO/IEC также поддержали разработку проекта международного документа Information Technology - Artificial Intelligence (AI) - Overview of Computational Approaches for AI Systems, в котором Россия выступает в качестве соредактора. Документ предоставляет обзор современного состояния систем искусственного интеллекта, описывая основные характеристики систем, алгоритмы и подходы, а также примеры специализированных приложений в области AI. Разработкой этого проекта документа займется специально созданная в рамках подкомитета рабочая группа 5 «Вычислительные подходы и вычислительные характеристики систем Искусственного интеллекта» (SC 42 Working Group 5 «Computational approaches and computational characteristics of AI systems»).

В рамках работы на международном уровне делегации из России удалось добиться ряда знаковых решений, которые будут иметь долгосрочный эффект для развития в стране технологий искусственного интеллекта. Разработка русскоязычной версии стандарта, еще и со столь ранней фазы – гарантия синхронизации с международным полем, а развитие подкомитета ISO/IEC и инициация международных документов с российским соредакторством – это фундамент для дальнейшего продвижения интересов российских разработчиков за рубежом», — прокомментировал. Антон Шалаев, заместитель руководителя Росстандарта

Технологии искусственного интеллекта широко востребованы в самых разных отраслях цифровой экономики. Среди основных факторов, сдерживающих их полномасштабное практическое использование, — неразвитость нормативной базы. При этом именно проработанная нормативно-техническая база обеспечивает заданное качество применения технологии и соответствующий экономический эффект.

По направлению искусственный интеллект ТК «Кибер-физические системы» на базе РВК ведет разработку ряда национальных стандартов, утверждение которых запланировано на конец 2019 – начало 2020 года. Кроме того, совместно с рыночными игроками идет работа по формированию Плана национальной стандартизации (ПНС) на 2020 год и далее. ТК «Кибер-физические системы» открыт для предложений по разработке документов со стороны заинтересованных организаций.

2018: Разработка стандартов в области квантовых коммуникаций, ИИ и умного города

Технический комитет «Кибер-физические системы» на базе РВК совместно с Региональным инжиниринговым центром «СэйфНет» 6 декабря 2018 года начали разработку комплекса стандартов для рынков Национальной технологической инициативы (НТИ) и цифровой экономики. К марту 2019 года планируется разработать документы технической стандартизации в области квантовых коммуникаций, искусственного интеллекта и «умного города», сообщили в РВК. Подробнее здесь.

Влияние искусственного интеллекта

Риск для развития человеческой цивилизации

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

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

"Развитие искусственного интеллекта может стать как наиболее позитивным, так и самым страшным фактором для человечества. Мы должны осознавать опасность, которую он собой представляет", - подчеркнул он[1].

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

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

Влияние на экономику и бизнес

Влияние технологий искусственного интеллекта на экономику и бизнес

Влияние на рынок труда

Влияние искусственного интеллекта на рынок труда

Как роботы заменяют людей

Предвзятость искусственного интеллекта

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

Рынок технологий искусственного интеллекта

Рынок ИИ в России

Искусственный интеллект (рынок России)

Мировой рынок ИИ

Сферы применения ИИ

Сферы применения ИИ достаточно широки и охватывают как привычные слуху технологии, так и появляющиеся новые направления, далекие от массового применения, иначе говоря, это весь спектр решений, от пылесосов до космических станций. Можно разделить все их разнообразие по критерию ключевых точек развития.

ИИ — это не монолитная предметная область. Более того, некоторые технологические направления ИИ фигурируют как новые подотрасли экономики и обособленные сущности, одновременно обслуживая большинство сфер в экономике.

Основные коммерческие сферы применения технологий искусственного интеллекта

Развитие применения использования ИИ ведет к адаптации технологий в классических отраслях экономики по всей цепочке создания ценности и преобразует их, приводя к алгоритмизированию практически всего функционала, от логистики до управления компанией.

Технологии и решения искусственного интеллекта: точка перелома. Обзор TAdviser

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

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

Компьютерное зрение.
Распознавание речи.
Понимание смысла текстов.
Аналитика и поддержка принятия решений.
Безлюдные и оцифрованные предприятия.

Подробнее читайте здесь.

ИИ в принятии решений: сегодня и завтра

Основная статья: ИИ в принятии решений: сегодня и завтра

Искусственный интеллект для решения демографических проблем

Искусственный интеллект для решения демографических проблем

Использование ИИ в целях обороны и в военном деле

Использование в образовании

Искусственный интеллект в образовании

Использование ИИ в бизнесе

ИИ в борьбе с мошенничеством

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

ИИ в электроэнергетики

На уровне проектирования: улучшенное прогнозирование генерации и спроса на энергоресурсы, оценка надежности энергогенерирующего оборудования, автоматизация повышения генерации при скачке спроса.
На уровне производства: оптимизация профилактического обслуживания оборудования, повышение эффективности генерации, снижение потерь, предотвращение краж энергоресурсов.
На уровне продвижения: оптимизация ценообразования в зависимости от времени дня и динамическая тарификация.
На уровне предоставления обслуживания: автоматический выбор наиболее выгодного поставщика, подробная статистика потребления, автоматизированное обслуживание клиентов, оптимизация энергопотребления с учетом привычек и поведения клиента.

ИИ в производственной сфере

На уровне проектирования: повышение эффективности разработки новых продуктов, автоматизированная оценка поставщиков и анализ требований к запчастям и деталям.
На уровне производства: совершенствование процесса исполнения задач, автоматизация сборочных линий, снижение количества ошибок, уменьшение сроков доставки сырья.
На уровне продвижения: прогнозирование объемов предоставления услуг поддержки и обслуживания, управление ценообразованием.
На уровне предоставления обслуживания: улучшение планирования маршрутов парка транспортных средств, спроса на ресурсы автопарка, повышение качества подготовки сервисных инженеров.

Основная статья: Искусственный интеллект в производственной сфере

ИИ в банках

Основная статья: Искусственный интеллект в банках
Искусственный интеллект в Сбербанке

Фронт:

Чат-боты и голосовые помощники
Персонализация продуктов и предложений
Биометрия
Распознавание образов - используется в т.ч. для узнавания клиентов в отделениях и передачи им специализированных предложений
Роботы помощники

Миддл/Бэк:

Обнаружение фрода
AML & KYC
Кредитные рейтинги
Управление рисками
Комплайенс
Обработка документов

Основные коммерческие сферы применения технологий искусственного интеллекта в банках

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

Инженеры лаборатории Facebook по исследованию искусственного интеллекта представили в июне 2017 года результаты работы над ботом, умеющим врать и торговаться с людьми. Как пишет Quartz, в ходе обучения система использовала более 5,8 тыс. реальных человеческих диалогов в ходе переговоров, собранных при помощи краудсорсинговой онлайн-платформы Amazon Mechanical Turk[2].

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

ИИ в сельском хозяйстве

Искусственный интеллект в сельском хозяйстве (АПК)

ИИ на рынке предметов и услуг роскоши

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

Кольцо с системой "чат-бокс" из коллекции De Grisogono

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

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

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

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

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

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

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

В рамках выставки SIHH в Женеве в январе 2017 года бренд Jaeger-LeCoultre пригласил всех желающих протестировать свои разработки. Посетителям выдали браслет с QR-кодом и попросили выбрать часы с помощью приложения для Эта технология на основе дополненной реальности помогла компании собрать информацию о клиентах.[3]

ИИ в пивоварении

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

Использование ИИ в госуправлении

ИИ в ЖКХ

Задачи машинного обучения:

прогнозирование технического состояния дома (лифт, кровля)
прогнозирование расхода воды и электричества (регрессия), предсказание заполнение показателей (классификация)
распознавание фото счетчиков

ИИ в криминалистике

Распознавание образов - используется в т.ч. для выявления преступников в общественных пространствах.

2018: Применение ИИ голландской полицией для расследования сложных преступлений

В мае 2018 года стало известно об использовании голландской полицией искусственного интеллекта для расследования сложных преступлений.

Как сообщает издание The Next Web, правоохранительные органы начали оцифровывать более 1500 отчетов и 30 млн страниц, связанных с нераскрытыми делами. В компьютерный формат переносят материалы, начиная с 1988 года, в которых преступление не раскрывалось не менее трех лет, и преступник были приговорен к более 12 годам лишения свободы.

Раскрыть сложное преступление за день. Полиция берет ИИ на вооружение

После оцифровки всего контента он будет подключен к системе машинного обучения, которая будет анализировать записи и решать, в каких делах используются самые достоверные доказательства. Это должно снизить время обработки дел и раскрытия прошлых и будущих преступлений с нескольких недель до одного дня.

Искусственный интеллект будет распределять дела по их «разрешимости» и указывать на возможные результаты экспертизы ДНК. Затем планируется автоматизировать анализ и в других областях судебной экспертизы и, возможно, даже охватить данные в таких областях, как общественные науки и свидетельские показания.

Кроме того, как рассказал один разработчиков системы Джерун Хаммер (Jeroen Hammer), в будущем могут быть выпущены API-функции для партнёров.

Сейчас этим занимается очень мало людей, и, насколько я знаю, никто не работает с нераскрытыми делами. На самом деле, есть полицейские, у которых в календаре Outlook настроено ежегодное напоминание о том, что нужно позвонить в национальный судебный институт и узнать, не появились ли какие-нибудь новые способы анализа вещественных доказательств.

В голландской полиции есть специальное подразделение, специализирующееся на освоении новых технологий для раскрытия преступлений. Именно он и создало ИИ-систему для быстрого поиска преступников по уликам.[4]

ИИ в судебной системе

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

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

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

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

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

ИИ в спорте

Искусственный интеллект в спорте

ИИ в медицине (здравоохранении)

Искусственный интеллект в медицине

Стандарты в области искусственного интеллекта в здравоохранении

Искусственный интеллект в радиологии

Анализ поведения граждан

Мониторинг и анализ социальных сетей

Использование ИИ в развитии культуры

Работа СМИ и литература

Искусственный интеллект для написания текстов в СМИ и литературе

Как роботы заменяют журналистов, писателей и поэтов?

Видео

Искусственный интеллект в видео

Музыка

Основная статья: Искусственный интеллект и создание музыки

Живопись

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

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

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

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

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

Портрет "Следующий Рембрандт"

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

2019: Microsoft представила генератор изображений на основе произведений искусства

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

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

В октябре 2018 года на аукционе Christie's в Нью-Йорке продали картину, написанную искусственным интеллектом. За «Портрет Эдмонда Белами» из серии «Семья Белами», который создан на основе полотен известных живописцев, заплатили $432,5 тыс. при первоначальной цене лота в $7–10 тыс. Подробнее здесь.

История

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

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

Сбербанк привлекает искусственный интеллект для расшифровки рукописей Петра Первого

29 июня 2020 года стало известно о том, что Сбербанк решил привлечь технологии искусственного интеллекта для расшифровки рукописей Петра Первого. Подробнее здесь.

Игры (го, покер, шахматы)

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

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

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

В 2016 году компьютер впервые обыграл человека в го[5]. В мае 2017 года сильнейший игрок в го Кэ Цзе из Китая проиграл вторую партию программе AlphaGo. Таким образом, AlphaGo обеспечила себе победу в турнире из трех партий. Кэ Цзе, отметили эксперты, следившие за матчем, «идеально» начал партию, создавая сложные для соперника комбинации по всему игровому полю. Однако AlphaGo удалось упростить игру и добиться победы.

В 2017-м под угрозой оказался покер — специалисты из Университета Карнеги — Меллон создали бота, который бросил вызов профессиональным игрокам. Программа Libratus, разработанная в Университете Карнеги — Меллона, победила в 20-дневном покерном турнире «Brains Vs. Artificial Intelligence: Upping the Ante». Компьютер выиграл фишек на сумму более 1,7 миллиона долларов, сообщает New Scientist[6].

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

Точно не известно, как именно работает Libratus, авторы описали лишь общую структуру программы и планируют в ближайшем будущем опубликовать статью в рецензируемом журнале. По словам разработчиков, Libratus состоит из трех частей. Основное «ядро» Libratus было подготовлено заранее, вычисления заняли 15 миллионов ядро-часов, в то время как на Claudico ушло два-три миллиона. Вторая часть программы следила за возможными ошибками, которые могли допустить соперники, и учитывала в процессе игры эту информацию. Третья часть Libratus отслеживала собственные слабые стороны, которые могли использовать противники, и корректировала общую стратегию с учетом этих данных. Такой подход позволил программе как блефовать самостоятельно, так и распознавать дезинформацию со стороны соперников[7].

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

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

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

Второй тип — боты, которые соревнуются с профессионалами. Они нужны не только и не столько для зарабатывания денег, сколько для продвижения науки. Тема «игр с неполной информацией» сейчас одна из самых популярных в экономической науке — неслучайно Ллойд Шепли и Элвин Рот получили в 2012 году Нобелевскую премию по экономике именно за теорию стабильного распределения, которая связана как раз с «теорией игр». Если компьютер стабильно научится лучше человека играть в игры с неполной информацией, возможно, нам больше не придется торговаться и мучаться вопросом о том, не прогадали ли мы, покупая новый автомобиль с нужными нам характеристиками именно за эту цену — потому что решать за нас это будет приложение в смартфоне [8].

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

Фотография

4 августа 2017 года стало известно о том, что инженеры корпорации Google в ходе совместного исследования с учеными из Массачусетского технологического института (MIT) создали алгоритм, ретуширующий фотографии в режиме реального времени.[9]

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

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

Слева — оригинал 12-Мп фотографии, справа — та же фотография, обработанная алгоритмом Google-MIT

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

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

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

Процессоры для искусственного интеллекта

Intel планирует потеснить Nvidia на рынке чипов для нейронных сетей

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

Amazon разрабатывает ИИ-чипы

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

2023: Создание сервиса для устного общаться с ChatGPT

Компания 3iTech (ООО «ДСС Лаб») 19 апреля 2023 года сообщила о создании сервиса, позволяющий устно общаться с ChatGPT на русском языке.

Сервис построен на базе продукта 3iVOX SpeechKit, умеющего синтезировать речь с высоким качеством, и распознавать ее, переводя в текст, с очень низким коэффициентом ошибки WER (Word Error Rate). Интеграция с ChatGPT выполнена в виде телеграм-чат-бота 3i Olivia, который позволяет ставить задачи нейросети голосом на русском языке, используя микрофон телефона или компьютера. Ответ приходит также в виде речи, и сопровождается текстовой расшифровкой, что делает максимально удобным использование бота в рабочих целях.

Идея совместить наши речевые технологии и возможности ChatGPT, родилась в качестве утилитарного средства для решения наших внутренних задач, связанных с ускорением различных рутинных процессов. Получив интересный результат, мы решили и другим дать возможность пользоваться им. Основой решения является наша глубоко проработанная для построения ботов платформа 3iVOX SpeechKit. В России голосовой интерфейс общения очень популярен, люди предпочитают голосовые сообщения тексту, поэтому уверен, что 3i Olivia будет полезен и востребован - сказал генеральный директор 3iTech Алексей Любимов.

3i Olivia будет дорабатываться с учетом имеющейся у компании экспертизы в области синтеза и транскрибирования речи. Стоит ожидать мультиязычной версии бота с распознаванием языка говорящего.

Консалтинговые услуги