Искусственный интеллект: сферы применения

Логотип компании
Искусственный интеллект: сферы применения
Игра «человек против машины» уже лет 30 как вышла за пороги исследовательских лабораторий

Для начала предлагаю обозначить, что такое искусственный интеллект. В рамках данной статьи ИИ представляет собой самообучающийся алгоритм, способный (сегодня или в весьма отдаленной перспективе) выполнять определенный круг задач, традиционно решаемый человеком. При этом ИИ не ограничивается только алгоритмами – под термином «ИИ» понимают и интерфейсы в том числе.

Первое, и самое главное

Знаете, что отличает искусственный интеллект от обычного алгоритма? Алгоритм при заданном наборе исходных данных для любого количества попыток выдаст идентичный результат, а ИИ – нет. Потому что в процессе обучения он может «решить», что прошлый результат не настолько хорош, как текущий. То есть результат работы алгоритма мы можем проверить и обосновать, а вот результат работы искусственного интеллекта – нет. Это фундаментальное ограничение ИИ, представляющее собой фундаментальную же возможность.

Почему ограничение? Потому что результат работы ИИ непредсказуем. Мы не можем заранее сказать, как он поведет себя в той или иной ситуации. Примерно, как и человек: кто знает, в какой момент и на основании чего он примет то или иное решение. В качестве самого известного поведения алгоритма, реализованного посредством очень сложной автоматики, можно вспомнить посадку космического корабля «Буран» в автоматическом режиме, когда автоматика приняла решение оптимизировать траекторию посадки в зависимости от метеоусловий.

Почему возможность? Потому что основа ИИ – отойти от жесткого алгоритма, сделать шаг в «человечность», то есть стать в чем-то человекоподобным. А значит, принимать решения не только на основе алгоритма, но и опыта. Над ИИ не довлеет «если – то» в классическом смысле. Соответственно, он может стать над алгоритмом, со всеми вытекающими последствиями (как положительными, так и не очень).

Нейросети и ИИ: одно и то же?

Очень часто встречается утверждение, что нейросеть – это, собственно, и есть искусственный интеллект. Это не совсем так: нейросеть может быть одним из базовых алгоритмов реализации ИИ. Также, из известных в медиапространстве тем, в качестве ИИ используют машинное обучение (когда модель строится на основании анализа данных). По большому счету именно сложные программные комплексы, созданные на основе комбинаций нейросетей и машинного обучения, и называют искусственным интеллектом.

Тут следует сделать еще одну ремарку относительно ограничений: ИИ, построенный на нейросетях и машинном обучении, чрезвычайно чувствителен к качеству данных, используемых для обучения. Проиллюстрирую примером: предположим, мы хотим, чтобы при приближении определенного человека к камере и закрепленной над ней светодиодной табличкой, на ней загоралась бы надпись: «Добро пожаловать, Иван». Для этого в ИИ мы загружаем 500 фотографий Ивана, чтобы ИИ смог «различить» Ивана и давать команду на включение таблички. И тут есть тонкость: если фото Ивана будут выполнены с одного ракурса, то с большой вероятностью ИИ сможет различать Ивана только и исключительно под таким углом. И, если он подойдет с другого ракурса – табличка не загорится. Если бы мы подбирали фото Ивана, сделанные с разных ракурсов, то ИИ, скорее всего, опознал бы Ивана с любой точки.

Вопросы практического применения

Где применяется искусственный интеллект? Практически везде, где есть необходимость «делать лучше, чем человек» и «не уставать». Самый первый, простой и наглядный пример – «умные помощники», чат-боты, автоматизированные службы поддержки. В их основе довольно успешно трудится ИИ, к которому «прикручены» соответствующие интерфейсы. Поговорить? Пожалуйста. Списаться в чате? Тоже можно. Оформить заявку? Без проблем.

При этом если раньше подобные программы были алгоритмическими (то есть реагировали на слова-маркеры), то сейчас делается шаг к полноценному ИИ, то есть к ситуации, при которой люди могут вообще не подозревать, что «с той стороны» – ИИ.

Далее, ИИ нашел применение (пока только экспериментальное) в ньюсмейкерстве. Пройтись по 500 сайтам с новостями, выбрать самое интересное, отранжировать и выдать пользователю – чем не задача для ИИ? А если еще анализировать лайки, и не только на «своем» сайте, но и на других, то получится довольно мощный инструмент, который по эффективности может сравниться с работой большого штата выпускающих редакторов. А если к тому же «доверить» ИИ поиск подходящих изображений, мы вплотную подойдем к идее новостного агрегатора без участия человека.

Более того, ИИ может писать тексты и стихотворения. Успехи тут, правда, достаточно скромные – ИИ может написать логичный для человека текст или стихотворение, оно может быть даже осмысленное, но не будет содержать ключевого элемента творчества – эмоций. Для сухого текста с определенной логикой это, вероятно, нормально (например, новости короткой строкой в твит-формате), для больших же текстов это скорее недостаток.

Кроме того, ИИ может «проявить себя» и в сфере графики – существует множество как общедоступных, так и закрытых сервисов, позволяющих работать с изображениями. Точнее, не просто работать, а выполнять полный цикл – от создания изображений до их интеллектуальной обработки. В частности, существует сервис, который позволяет (как обычно, в бета-режиме) генерировать иллюстрации к текстам на основании анализа содержания текстов. Интересно выглядит даже в формате идеи. ИИ может убрать фон, самостоятельно выделив объекты на переднем плане. А может, например, этот самый фон размыть (такая функция уже доступна в смартфонах, словом, ИИ ближе, чем мы думаем).

Также ИИ можно успешно применять в сфере игр и развлечений. Точнее, там он давно и успешно прописался, просто потому что эта отрасль была и остается мощнейшим драйвером для развития интеллектуальных алгоритмов в частности и ИИ в целом. Игра «человек против машины» уже лет 30 как вышла за пороги исследовательских лабораторий. Поэтому, даже запуская банальные шахматы на телефоне, сегодня нельзя точно сказать, что именно играет против тебя: «просто алгоритм» или искусственный интеллект.

Вопросы критического применения

ИИ может быть успешно применен в финансах, как частный случай – в банковской сфере для выявления различных случаев мошенничества, контроля операций и т. д. Я сейчас не про фильтры, которые ловят самые простые случаи мошенничества. Я про алгоритм, который обучается и выявляет случаи сложные и умеет реагировать на такого рода угрозы как в паре с человеком, так и самостоятельно.

Кроме того, в финансовой сфере ИИ может использоваться для анализа трендов и предсказаний, основанных на статистике. В частности, подобная аналитика пригодится для формирования разного рода прогнозов (например, курса валют). Стоит, правда, отметить, что как и «человеческий» прогноз, ИИ может сбыться – а может и не сбыться.

Следующая сфера, тоже связанная с финансами, – автоматизированная торговля, например, акциями на бирже. Тут, как говорится, без комментариев – прогнозирование и спекуляции в чистом виде. Правда, есть одно «но»: в случае ошибки спросить не с кого.

Читайте также
Одной из самых критичных инженерных систем центра обработки данных (ЦОД) можно назвать систему электроснабжения. На нее вместе с системой бесперебойного питания может приходиться до 25% от общей стоимости. Поэтому, прежде чем приобрести то или иное решение, бизнес тщательно взвешивает не только его преимущества, но и недостатки, а также связанные с ним риски.

Также ИИ применяется в рекрутинге. Причем это не просто сканирование резюме в открытом доступе, а поиск кандидатов с заданными параметрами. В идеале – с анализом открытой информации о кандидате по соцсетям и подбором точно заданного специалиста.

Но ИИ используется не только в финансовой сфере и рекрутинге. Он распространен и в медицине. ИИ может быть применен для диагностики, создания планов лечения и т. д. В отличие от финансовой или кадровой сферы, где потери измеряются в рублях, в медицине все гораздо серьезнее – потери, если что, измеряются «в людях». Наверное, поэтому, а также потому, что нет достаточной законодательной базы, ИИ в медицине в РФ применяется достаточно редко (отмечу, что возможны случаи, когда ИИ давал первичные рекомендации, а врач их подтверждал или опровергал).

Еще одна сфера, где ИИ применяется довольно интенсивно, – автомобили. Беспилотные автомобили, как наиболее яркий представитель этого сегмента. И различные ассистенты, помощники и «улучшайзеры». Например, парковочные ассистенты, системы раннего предупреждения о возможных опасных ситуациях и другие, которые невозможно жестко алгоритмизировать, и здесь в дело вступает ИИ. Производители, правда, чаще заявляют о том, что их системы – «с элементами» ИИ. Возможно, это соответствует действительности и в указанных системах присутствуют как жесткие алгоритмы, так ИИ (достоверно об этом ничего неизвестно, поскольку информации о подобных разработках, точнее об их начинке – немного). Цена ошибки тут тоже велика – человеческая жизнь.

Кроме собственно автомобилей, ИИ может пригодиться и для регулировки дорожного трафика. В качестве входных данных используется информация и с камер, и с навигаторов (отдельный вопрос о законности такого мониторинга). На основании данных ИИ может выбирать оптимальный режим работы светофоров и открытия реверсивных полос. А в наиболее продвинутых случаях – управлять движением через включение и выключение временных знаков (опять-таки, вопрос к соответствующему закону).

Вопросы бытового применения

Все чаще в быту мы встречаем искусственный интеллект. Например, в системе «умного» дома. Он может разблокировать двери на основе анализа лиц или, как вариант, открывать ворота перед машинами определенных марок с конкретным номером, или регулировать температурный режим в помещении, подстраиваясь под предпочтения владельцев, контролировать детей и домашних животных, подбирать музыку под настроение, которое он же и выявляет по характерным признакам.

Еще ИИ может следить за чистотой и порядком, например, запустить робот-пылесос в момент, когда хозяев нет, а чистота нарушена. Или вызывать экстренные службы в случае, если обнаружит серьезную угрозу жизни и здоровью людей.

В начале статьи я упоминал, что в современных смартфонах есть ИИ, но в основном в узком ключе – в ПО для камеры, чтобы так или иначе улучшить результат. Правда, последнее время ИИ вшивают еще в систему разблокировки по лицу, что с одной стороны, уже результат, а с другой – результат спорный (по Сети гуляет множество руководств, как его обмануть).

Разумеется, «бытовой ИИ» еще весьма юн. Ну так электричество тоже постепенно входило в нашу жизнь, и то, что в начале 1900-х казалось игрушкой для богатых, в 2000-х стало обыденностью.

Вместо заключения

Я коротко рассказал лишь о нескольких сферах применения ИИ – формат статьи не позволяет раскрыть каждый аспект подробно. Более того, за рамками статьи осталось применение ИИ в тяжелой промышленности, производстве, сельском хозяйстве и многих других отраслях. Но важно не это, а то, что ИИ становится не просто трендом – он превращается в часть нашей жизни, ту часть, без которой спустя какое-то время будет невозможно представить мир – так же, как, например, сейчас мы уже не представляем мир без Интернета.

 

 

Опубликовано 01.03.2020

Похожие статьи