Текущее состояние и перспективы развития технологий искусственного интеллекта

      Комментарии к записи Текущее состояние и перспективы развития технологий искусственного интеллекта отключены

В рамках круглого стола на конференции КИИ-2016 Когнитивная искусственный интеллект и семиотика» присутствующие эксперты-нейрофизиологи констатировали факт, что 25 лет назад, в то время, когда многие из них начинали трудиться над данной темой, они не знали, как трудится мозг человека на уровне, достаточном, дабы его воссоздать.

Прошли годы, были совершены бессчётные изучения, и не смотря на то, что на данный момент мы уже используем глубокие неестественные нейронные сети, мы и по сей день совершенно верно так же не знаем этого. На базе неестественного нейрона вправду возможно строить универсальные аппроксиматоры, но его нельзя считать аналогом биологического нейрона. Так имеется ли прогресс в развитии разработок ИИ (ИИ)? Об этом KV.by поведал ведущий специалист СНГ в области ИИ Александр Сизов.

Текущее состояние и перспективы развития технологий искусственного интеллекта

До т.н. «сильного» интеллекта, «восстания автомобилей», не обращая внимания на тревожные пророчества Илона Маска, непременно, еще далеко, но «не сильный» ИИ уже стал неотъемлемой частью нашей жизни и отыскал широкое использование на практике. Сумасшествие последних лет по машинному обучению имеет под собой фундаментальные обстоятельства и в полной мере обосновано – бизнесу стали весьма необходимы эти «умные» разработки, и это уже не только для имиджа либо дань «моде». Они дают конкретный экономический эффект.

Аналитики компании McKinsey оценивают рынок ИИ к 2025 году до $126 млрд. при расходовании в год до $30 млрд. главными игроками сейчас.

Во многом интерес к ИИ со стороны экспертов позван новым этапом в развитии нейросетевых разработок, то есть — глубоких нейронных сетей, но определяющее значение в этом сыграла революция в работе с данными. Мы можем оцифровывать то бесчисленное количество информации, которая сама жизнь генерирует за одну секунду, можем ее хранить, обрабатывать и, что особенно принципиально важно, желаем, пробуем и во многом можем ее разбирать.

Сочетание развития громадных данных (Big Data), возможностей их обработки (Data Engineering) и, конечно же, их анализа (Data Science), на фоне общей «интернетализации» и широкого распространения «Интернета вещей» (IoT) стало причиной тому, что на интернациональных конференциях доклады без упоминания ИИ не включают в программу, любой стартап угрожает посредством ИИ перевернуть мир, а любой уважающий себя начальник компании (в любой сфере) вычисляет наличие у себя отдела машинного обучения необходимым.

Большая часть математических моделей были уже давно известны, но поэтому аппаратные возможности и большие данные их обработки в режиме «более» настоящего времени стали причиной появлению новых и такому буму профессий, на каковые еще мало где профессионально готовят, но довольно много где желают взять на работу – Data Engineer и Data Scientist.

Примечательно, что последнее поколение «рожденных в СССР» изучало в высших школах нейронные сети – в базе собственной был тот же неестественный нейрон, но это не были глубокие архитектуры, каковые взорвали действительность и вынудили человечество опять сказать о нейронных сетях, о которых уже пара раз забывали, разочаровываясь и закрывали их в сундуке в чулане.

В случае, если сказать об главных научно-технических направлениях, то ИИ на сегодня включает следующие: машинное/глубокое обучение и предиктивную аналитику, обработку речи и естественного языка (Natural Language Processing, NLP), умных роботов и компьютерное зрение. Но практичнее разглядывать эти направления в разрезе их бизнес-применений, и поэтому об этом вспоминают Data Scientist, познав прелести применения библиотеки xgboost и ансамблирования моделей на конкурсах Kaggle.

В первых последовательностях приложения ИИ начала использовать держащая в любой момент «шнобель по ветру» торговля, и требующий точных предиктивных моделей финтех, производство, здравоохранение, спорт деятельно применяют многие наработки и, основное, вкладываются в их развитие на возможность.

К примеру, розничная торговля – адресное, персонализированное сотрудничество с клиентами, распознавание их поведения, виртуальные ассистенты и умнеющие не «по дням», а по обучающим корпусам чат-боты, оптимизация геолокации розничных точек, раскладки товаров на полках торговых комнат, смарт-договора с поставщиками, применение роботов для складских операций – все это стало причиной увеличению продаж и снижению затрат.

Громаднейшее использование на практике на данный момент взяли обработка и компьютерное зрение естественного языка. Первое, пожалуй, больше на слуху – броские зрительные эффекты действуют на веса как банка из-под консервов на людоеда Мумбо-Юмбо из известного произведения Ильфа и Петрова. Но NLP имеет, быть может, более масштабную и долгоидущую природу. На сегодня кроме того такие консервативные отрасли, как страхование, юриспруденция, начинают внедрять ИИ.

Происходит изменение привычных, как казалось, уже незыблемых процедур. До тех пор пока речь не идет о полном исчезновении профессий, но, непременно, количество экспертов, требующихся в этих отраслях, будет неуклонно уменьшаться. Это будут лишь высококвалифицированные специалисты, каковые должны будут идти в ногу с разработками, дабы остаться востребованными.

В случае, если забрать второй пример: ИИ разработки в юридическом деле, рынок которых оценивается в $16 млрд. лишь в Соединенных Штатах. На сегодня они уже употребляются не только для исполнения рутинных работ (проверки контрактов, их комплексной юридической оценки, изучения положений законов, прецедентов и судебных решений), где их использование экономит более 50% времени работы экспертов, но и в автоматизированных рекомендательных совокупностях а также для прогнозирования финала судебных дел. Первые боты-юристы уже официально «приняты» на количество и работу оказываемых ими одолжений будет расти вместе с их качеством.

В случае, если подытожить данный поверхностный обзор текущих перспектив и применений ИИ, возможно заключить, что ИИ до тех пор пока еще употребляется по большей части на уровне рекомендательных и автоматизированных рекомендующих совокупностей и СППР, помогая эксперту экономить время и принимать обоснованные ответы, но это, вне всяких сомнений, лишь промежуточный этап перед переходом к абсолютно автоматическим совокупностям на базе ИИ.

Мы, непременно, не стоим на пороге коренных трансформаций. Мы уже перешагнули через него и пользуемся их результатами. И те эксперты, каковые желают при следующем шаге вверх по данной лестнице дома «умных» разработок не остаться в «пролете» между этажами, должны сделать ИИ своим надежным ассистентом.

AI-MEN 2018. Перспективы развития искусственного интеллекта в Республике Беларусь


Интересные записи: