Про Искусственный Интеллект

«Что искусственный интеллект сделал за 2018 год…»: часть 1

Читать об успехах искусственного интеллекта всегда интересно! Правда, иногда становится страшновато – например, когда Робот София, обыграв человека в «камень-ножницы-бумага», сообщила: «Это прекрасное начало моего плана по доминированию над человеческим родом»…  

На портале Хайтек есть отличная статья «Что искусственный интеллект сделал за 2018 год…», в которой автор приводит 12 самых важных событий прошлого года в мире ИИ, которые повлияют на всех нас, а также прогноз на этот, 2019 год.

Статья большая, так что сегодня поделимся подборкой достижений ИИ за прошлый год, а завтра – предположениями автора статьи о том, что интересного нас ждет в этом году (а также подборка наших статей по теме!)

Итак, часть 1: достижения

15 января. 

Нейросеть сдала Стэнфордский тест на чтение и понимание текста лучше человека. Тест считается одним из наиболее точных инструментов для измерения способностей интеллекта. В этом году ИИ прошел опросник с результатом 82,6%, лучший результат человека — 82,3%. Чем лучше ИИ понимает человека, тем проще бизнесу применять его для различных задач, в том числе — связанных с обслуживанием клиентов. ИИ сможет полноценно принимать и правильно адресовать специалистам вопросы от пользователей, регистрировать людей на рейс, автоматически открывать счет в банке, делать заказы в интернет-магазине и выполнять другие поручения. Развитие технологий обработки естественного языка особенно значимо для юристов, анализирующих большой объем договоров и контрактов на предмет нарушений, риск-менеджеров, которые оценивают последствия решений для компании, а также для создания более интеллектуальных виртуальных ассистентов.

23 января. 

ИИ стал главной темой Всемирного экономического форума в Давосе 2018 года — глобальной трибуны для обсуждения экономических и общественных вопросов. Представитель Accenture озвучил оценку: при условии, что бизнес будет активно инвестировать во взаимодействие машин и людей, в 2022 году доходы компаний от ИИ вырастут на 38%. Глава IBM Джинни Рометти рассказала о концепции «объясняемого ИИ», когда технологии не только решают задачи компаний, но и аргументируют свои действия. Это уменьшает недоверие людей к новым технологиям и допускает их применение в более сложных процессах.

4 марта. 

Стартап UiPath — разработчик решений для роботизации бизнес-процессов (Robotic Process Automation, RPA — «Хайтек») привлек $120 млн инвестиций. Капитализация компании превысила $1 млрд. Программные роботы, или, как их называют, цифровые работники — один из главных технологических трендов 2018 года. Deloitte прогнозирует: в ближайшие два года количество проектов в области роботизации увеличится на 70%. Такой спрос объясняется тем, что RPA можно внедрить за несколько месяцев, окупаются они за полгода и не требуют глубокой интеграции. Роботы экономят миллионы часов рабочего времени: наполняют клиентскую базу, обрабатывают несложные финансовые транзакции или отвечают на простые запросы в техническую поддержку.

29 марта. 

Microsoft организовала комитет по этике ИИ. Вслед за ней подобные подразделения создали и другие корпорации — Facebook, Google и SAP. Игрокам есть чего бояться — ИИ не только кардинально меняет нашу жизнь, но и приносит в нее новые вызовы. Вместе с автоматизацией появляется риск, что часть людей потеряет рабочие места. ИИ дает огромное конкурентное преимущество крупному бизнесу, а это, в свою очередь, может усилить экономическое неравенство. ИИ зависит от качества и количества данных, которые используются для обучения. Их недостаток приводит к ошибкам или даже предвзятости в работе технологий. Известны примеры, когда роботы-рекрутеры принимали на работу только мужчин, отказывали в кредите людям определенной национальности или даже видели в них потенциальных преступников. В постановке медицинских диагнозов ИИ сегодня тоже недостаточно точен: по некоторым оценкам, машина не ошибается только в 60% случаев. Люди не могут во всем доверять ИИ, и для спорных ситуаций корпорациям и государствам нужно выработать общие принципы взаимодействия с технологиями: не нарушать права человека, повышать прозрачность работы ИИ, соблюдать стандарты безопасности, защищать персональные данные и не вредить.

25 апреля. 

Аналитики Gartner опубликовали исследование: к концу 2018 года прибыль компаний от ИИ достигнет $1,2 трлн, что на 70% больше, чем в прошлом году. А в ближайшие три года ежегодный рост доходов от ИИ составит 60%.

31 августа. 

ИИ научился помнить. Новая нейросеть отделяет распознанные объекты от окружающей их виртуальной среды, чтобы затем «представить» их в другой обстановке. Условный кактус в пустыне она распознает и в комнатном горшке. Система понимает, как объект выглядит под другим углом и освещением. Это еще одна попытка преодолеть проблему ИИ — «катастрофическую забывчивость». Традиционные нейросети не способны последовательно учиться новому и не забывать при этом старое. Подобные технологии будут особенно полезны в работе с изображениями: например, позволят лучше распознавать лица людей с разными прическами или цветом глаз.

5 сентября. 

Google запустила поиск по открытым датасетам. В выдаче Dataset Search указывается информация о ресурсе, на котором опубликован набор данных, авторы, лицензия, дата обновления, описание и доступные для скачивания форматы. Тематика наборов не ограничена. Конечно, это не первая подобная инициатива: порталы с открытыми данными есть у многих городов, государственных и научных организаций. Но возможность искать такие наборы и найти нужный может упростить жизнь разработчикам технологий. Данные, особенно по специфической отраслевой теме, стоят дорого, их сложно раздобыть, к тому же они быстро устаревают. Возможность использовать открытые датасеты позволит удешевить и ускорить разработку технологий, особенно если речь идет о стартапе.

24 сентября.

Команда ботов OpenAI впервые проиграла людям в чемпионате по Dota 2, что удивительно, — ведь в последнее время алгоритмы все чаще побеждают человека в различных играх: Jeopardy, шахматы и го. А еще год назад алгоритм, созданный компанией Open AI, выиграл у человека в ту же Dota 2 один на один. Сентябрьское сражение показало, что машины по-настоящему сильны в индивидуальном зачете, а вот работа в команде, коммуникация, распределение обязанностей и работа в изменчивых условиях — не самые сильные стороны ИИ. С одной стороны, это яркий пример того, какие профессиональные навыки будут востребованы у людей в ближайшем будущем. С другой стороны, индивидуализм характерен для человека, а это значит, что технологии больше становятся похожими на нас самих.

12 октября. 

Человекоподобные роботы Boston Dynamics научились бегать и перепрыгивать через препятствия. Теперь они обрабатывают видео в реальном времени, а специальная программа помогает балансировать конечностям и торсу машины. За последние пять лет робот научился ходить по снегу, стоять на одной ноге и делать сальто. ИИ помогает роботам лучше ориентироваться в пространстве и работать в необычных, иногда даже экстремальных ситуациях. В ближайшие несколько лет подобных роботов будут активно использовать в условиях, где человеку опасно находиться: при производстве автомобилей, в металлургии и химической промышленности, а еще для спасения людей при чрезвычайных ситуациях.

7 ноября. 

ИИ научился прогнозировать болезнь Альцгеймера на ранних стадиях: распознавать изменения в участках нервной ткани, вызванные обменом веществ в определенных отделах мозга. В отличие от томографии, ИИ способен определить симптомы заболевания на шесть лет раньше. С его помощью у врачей появится возможность замедлять или вообще останавливать деменцию. 2018-й вообще можно назвать годом медицинских достижений для ИИ: технологии уже помогают выделять признаки клинической депрессии, диагностируют переломы, прогнозируют вероятность развития рака груди, ожирения и разрабатывают новые лекарства. С помощью текстовой аналитики врачи быстрее находят научные статьи в глобальной базе знаний, ставят диагноз и назначают лечение. В дальнейшем ИИ будет все активнее работать не на лечение, а именно на предотвращение болезней, в том числе на генетическом уровне: блокировать наследственные заболевания, склонность к ожирению и диабету, аллергии.

1 декабря. 

В России начались испытания беспилотных автомобилей на дорогах общего пользования. В эксперименте будут участвовать 100 машин, которые смогут въезжать в загруженные мегаполисы и отрабатывать различные дорожные ситуации. За три года им необходимо довести до совершенства три «навыка». Автомобиль должен хорошо ориентироваться в пространстве, быстро высчитывать безопасный маршрут и определять, как именно лучше ехать. Основная задача разработчиков — собрать как можно больше данных об экстремальных ситуациях и сложных погодных условиях. Для этого они берут небольшой набор данных из реального мира: видеозаписи, 3D-карты дорог, показатели датчиков. Система варьирует эти фрагменты и создает виртуальные ДТП, падающие деревья, снежные бури и другие события, которые могут произойти на дороге — такие данные называются синтетикой. В будущем, вероятно, нужно выделить под беспилотники отдельную полосу, чтобы им не пришлось напрямую взаимодействовать с другими участниками движения. И передвигаться они пока будут очень медленно, чтобы не нанести никому увечья. Чтобы беспилотники стали по-настоящему массовым явлением, автомобиль должен научиться качественно прогнозировать ситуацию.

11 декабря. 

Проведены первые исследования, выяснившие, насколько человек доверяет ИИ. Для этого ученые использовали алгоритмы машинного обучения и анализировали психофизиологические показатели — пульс и данные электроэнцефалографии. Исследователи определяли, как человек настроен по отношению к машине в конкретной жизненной ситуации: может ли он полностью довериться ИИ или предпочтет взять ответственность на себя. Такие эксперименты особенно важны для задач, в которых машины и люди уже действуют совместно: уход за пожилыми людьми с помощью роботов-ассистентов, сложные хирургические операции, работа в чрезвычайных ситуациях или на опасном производстве. Пока говорят о взаимодействии только одного человека и машины. В недалеком будущем потребуется слаженная координация в работе целых команд людей и роботов, и нам потребуется больше доверять ИИ.


Продолжение следует…


Источник: https://hightech.fm/2019/01/06/ai-2018


P.S. Нашли в интернете какую-нибудь потенциально интересную статью об ИИ, но не можете использовать ее в работе, потому что она НЕ на русском?
Обращайтесь посмотрим, посчитаем, переведем!

комментарии

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *