Что такое искусственный интеллект, в каких сферах жизни он помогает и его потенциал развития

Искусственный интеллект — это магия современной эпохи, технологический мост между настоящим и будущим. Он проникает в наши жизни незаметно, совершая революцию в различных сферах, от медицины до финансов. На страницах Coinverse мы погрузимся в увлекательный мир искусственного интеллекта, расскажем, как он изменяет наш мир сегодня и какие бескрайние перспективы открывает завтра. 

Искусственный интеллект, сокращенно ИИ, — это область науки и технологии, занимающаяся созданием умных машин и программ для компьютеров. ИИ означает, что машины способны думать и принимать решения, подобно человеку. Однако это не обязательно означает, что они должны копировать человеческий интеллект точно.

Теперь давайте разберемся, что такое искусственный интеллект более подробно. Научное сообщество в 2021 году разделяло ИИ на несколько типов.

• Первый тип — это Гипотетический Искусственный Сверхинтеллект (ASI). Это искусственный интеллект, который не только может имитировать способности человека, но и превосходить его в некоторых аспектах. Некоторые ученые и футурологи верят, что ASI сможет даже понимать и контролировать человеческие мысли и эмоции. Однако это пока только гипотеза, и многие сомневаются, будет ли такой ИИ реальностью.
• Следующий тип — это Общий Искусственный Интеллект (AGI). AGI обладает более ограниченными способностями по сравнению с ASI, но он все равно считается очень разумным. AGI способен выполнять широкий спектр задач, аналогичных действиям человека. Это ближе к созданию машин, которые могли бы думать и принимать решения, как люди.
• И, наконец, слабый Искусственный Интеллект (ANI) — это более ограниченный тип ИИ. Он способен выполнить только определенные задачи и имеет ограниченную способность размышления. Машины с ANI могут выполнять только те функции, для которых они были созданы, и не могут самостоятельно развиваться или принимать решения вне этой области.

Первоначальное определение ИИ

Давайте поговорим о том, что такое искусственный интеллект (ИИ) и какие были его первоначальные определения.

Искусственный интеллект — это область информатики, которая занимается созданием компьютерных систем, способных проявлять разумное поведение. Эти системы могут делать такие вещи, которые обычно связываются с высоко развитым человеческим интеллектом, например, понимать язык, учиться, рассуждать и решать проблемы.

Интеллект, в свою очередь, это способность ума, которая включает в себя адаптацию к новым ситуациям, умение учиться и запоминать на основе опыта, а также способность понимать абстрактные понятия и использовать знания для управления окружающей средой. Это то, что позволяет нам мыслить, решать сложные задачи и применять знания в повседневной жизни.

Исследователи в области искусственного интеллекта начали формулировать его определения в начале 1980-х годов. Они говорили, что ИИ — это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем. Эти системы могут понимать язык, учиться, рассуждать и решать проблемы, как человек.

Со временем понятие ИИ расширилось и включило в себя различные алгоритмы и программные системы, которые могут решать задачи, подобные тем, которые решал бы человек. Основные характеристики ИИ включают в себя способность понимания языка, обучения, мышления и действия.

Искусственный интеллект также охватывает разнообразные технологии, такие как обработка текста на естественном языке, машинное обучение, экспертные системы, виртуальные агенты (например, чат-боты) и системы рекомендаций. Эти технологии развиваются быстро и играют важную роль в современном мире.

Определение ИИ

Понятие «Искусственный Интеллект» (ИИ) вызывает некоторые сложности в определении. Люди используют этот термин уже 70 лет, но каждый может понимать его по-своему. Что на самом деле означает ИИ?

Итак, в рамках ИИ существуют разные методы:

• Естественный язык (NLP): Этот метод связан с обработкой текстов и речи. Системы могут распознавать тексты и автоматически переводить их, а также распознавать и генерировать речь.
• Компьютерное зрение (CV): Здесь речь идет о работе с изображениями. Системы CV могут находить, отслеживать, классифицировать и идентифицировать объекты на фотографиях и видео, а также извлекать информацию из изображений и анализировать ее.
• Анализ данных (Data Science): Этот метод связан с извлечением знаний из данных, нахождением закономерностей и прогнозированием. Для этого используются методы статистики, эконометрики, а также машинного обучения и глубокого обучения.

Таким образом, ИИ охватывает разнообразные методы и технологии, которые помогают компьютерам выполнять задачи, требующие разумного поведения, включая работу с текстами, изображениями и данными.

Размышления о рисках искусственного интеллекта

Британский ученый Стивен Хокинг выразил беспокойство о будущем развитии искусственного интеллекта (ИИ) и его влиянии на человечество. Он считал, что ИИ может быть как положительной, так и потенциально опасной силой для человеческой цивилизации.

В 2017 году на конференции в Пекине, Хокинг заявил, что развитие ИИ может стать источником как благоприятных изменений, так и серьезных угроз. Он подчеркнул необходимость осознавать потенциальную опасность, которую представляет ИИ.

Ученый также выразил опасения, что ИИ может в будущем стать настолько мощным, что заменит человека в выполнении многих задач. Если цели этого ИИ будут отличаться от целей человечества, это может привести к серьезным проблемам.

Таким образом, Хокинг предостерегал общество от возможных рисков, связанных с развитием искусственного интеллекта и необходимости более глубокого понимания его последствий.

Проблемы, связанные с искусственным интеллектом (ИИ)

В 2022 году администрация президента США предприняла шаги для защиты людей от потенциальных рисков, связанных с использованием ИИ. 7 октября 2022 года Управление по научно-технической политике Белого дома (OSTP) опубликовало пять важных принципов, которыми нужно руководствоваться при разработке, использовании и внедрении автоматизированных систем.

Первый принцип — это обеспечение безопасности и эффективности систем. Пользователи должны быть защищены от потенциально небезопасных и неэффективных систем. Разработчики должны консультироваться с различными сообществами и экспертами, чтобы выявить проблемы, риски и возможные последствия системы. Системы должны проходить тщательное тестирование и мониторинг, чтобы обеспечить их безопасность и эффективность.

Второй принцип связан с защитой от алгоритмической дискриминации. Пользователи не должны подвергаться дискриминации со стороны алгоритмов, и системы должны разрабатываться с учетом принципов равноправия. Дискриминация, даже в алгоритмах, может нарушать правовую защиту. Разработчики и специалисты по внедрению систем должны предпринимать активные меры для защиты от дискриминации и обеспечения равноправия в использовании и проектировании систем.

Конфиденциальность данных

Важно, чтобы данные пользователей оставались в безопасности и использовались законно. Пользователи должны иметь контроль над тем, как их данные собираются и используются. Разработчики автоматизированных систем должны спрашивать разрешение у пользователей и уважать их решения относительно данных. Если это невозможно, должны использоваться альтернативные методы для защиты конфиденциальности данных.

Уведомление и объяснение

Пользователи должны знать, что система используется и как она влияет на них. Разработчики должны предоставлять понятную документацию, объясняя, как система работает, кто за нее отвечает и какие результаты можно ожидать. Эта информация должна быть доступной и легко понимаемой.

Альтернативы и право на выбор

Пользователи должны иметь возможность отказаться от использования автоматизированных систем и получить помощь от человека, если это необходимо. Они также должны иметь возможность выбора между автоматизированными системами и услугами, предоставляемыми людьми, когда это уместно.

Эти принципы направлены на обеспечение безопасности и прав пользователей в контексте использования автоматизированных систем.

Бывший глава Google, Эрик Шмидт, создает фонд для решения «ключевых» проблем искусственного интеллекта

В феврале 2022 года Эрик Шмидт, бывший руководитель Google, объявил о создании благотворительного фонда с общим капиталом в 125 миллионов долларов. Целью этого фонда будет поддержка исследований в области искусственного интеллекта, особенно тех, которые направлены на решение критически важных проблем. Среди таких проблем — предвзятость (также известная как «AI bias»), потенциальный вред и злоупотребления, геополитические конфликты и ограничения в научных исследованиях в этой области.

В основе искусственного интеллекта лежит глубинное обучение, которое использует модели нейронных сетей, имитируя работу мозга. Однако, хотя эти модели приобретают навыки на основе обучающих данных, их принятие решений остается часто неясным для создателей. Это становится серьезной проблемой, особенно для приложений глубинного обучения. Важный вопрос, который возникает: можно ли доверять системам, построенным на таких моделях машинного обучения?

Искусственный интеллект (ИИ) играет большую роль в нашей жизни, от машинного перевода до автоматизации вождения. В основе ИИ лежит глубинное обучение, что, по сути, означает использование моделей нейронных сетей, которые имитируют работу мозга.

Но вот в чем загвоздка: хоть эти нейронные сети обучаются на огромных объемах данных и приобретают некоторые навыки, как они принимают решения, остается загадкой для их создателей. Это становится большой проблемой для многих приложений глубинного обучения. Почему? Потому что эти модели работают с данными формально, без понимания того, что они делают.

Таким образом, возникает вопрос: можно ли доверять системам, построенным на основе машинного обучения? Ответ на него не так прост, и он выходит за рамки научных лабораторий. Именно поэтому средства массовой информации уделяют такое внимание явлению, названному «AI bias» или «необъективность искусственного интеллекта».

Сферы применения

Сферы применения искусственного интеллекта (ИИ) очень разнообразны. Их можно разделить на несколько ключевых категорий:

• Бытовая техника: ИИ используется в бытовой технике, такой как умные пылесосы и умные холодильники, чтобы облегчить повседневные задачи.
• Медицина: В медицине ИИ помогает в диагностике заболеваний, разработке лекарств и управлении медицинскими данными.
• Транспорт: Автономные автомобили и системы управления транспортом основаны на ИИ для повышения безопасности и эффективности движения.
• Финансы: ИИ используется в финансовой сфере для анализа данных, прогнозирования рынков и обнаружения мошенничества.
• Промышленность: В промышленности ИИ помогает автоматизировать производственные процессы и улучшить качество продукции.
• Космос: Исследование космоса и управление космическими станциями также зависят от ИИ для навигации и сбора данных.
• Новые технологии: Постоянно разрабатываются новые направления в области ИИ, которые могут стать основой для будущих инноваций.

ИИ не ограничивается одной сферой и является ключевой технологией, которая влияет на множество аспектов нашей жизни и экономики.

Рост рынка искусственного интеллекта в России продолжает ускоряться. Эксперты утверждают, что ежегодно он увеличивается на 20-30%. Но какие технологии стоят за этим быстрым развитием? И в каких областях они находят широкое применение? Где видны потенциальные возможности для развития интеллектуальных систем в ближайшем будущем? Российские специалисты по искусственному интеллекту помогли TAdviser найти ответы на эти вопросы.

Важно отметить, что в данном обзоре не рассматривается «сильный интеллект», который может быть доступен только в фантастических сценариях. Здесь речь идет о реальных достижениях и применении ИИ. Эксперты утверждают, что мы находимся в ключевой точке развития, где информационное общество стремительно трансформируется. В этой точке есть и надуманные ожидания, которые могут разобщить общество, и реальные перспективы, освобожденные от излишнего шума.

Этот обзор провел разговор с учеными и разработчиками ИИ, которые работают в следующих ключевых направлениях:

• Компьютерное зрение: Технологии, позволяющие компьютерам «видеть» и анализировать изображения.
• Распознавание речи: Системы, которые способны распознавать и интерпретировать человеческую речь.
• Понимание текстов: Алгоритмы, которые помогают понимать смысл текстовых данных.
• Аналитика и принятие решений: Использование ИИ для анализа данных и поддержки процесса принятия решений.
• Безлюдные и цифровые предприятия: Применение ИИ для автоматизации и цифровизации производства.

Эти направления играют важную роль в развитии искусственного интеллекта и обещают много перспективных реализаций в будущем.

Квантовая физика и ИИ

В 2022 году искусственный интеллект (ИИ) сделал значительное улучшение в квантовой физике. Ранее, чтобы решить одну из сложных задач в этой области, требовалось решать целых 100 тысяч уравнений. Но теперь благодаря ИИ достаточно всего четыре уравнения, и при этом результаты остаются точными.

Это важное событие произошло 4 октября 2022 года, и его результаты были опубликованы в журнале «Physical Review Letters» 23 сентября 2022 года. Это открытие может изменить способ, которым ученые исследуют системы с множеством взаимодействующих электронов. Если эта технология сможет быть применена к другим аналогичным проблемам, то мы можем ожидать создания сверхпроводящих материалов и более экологически чистых способов производства энергии.

Глава исследовательской группы, Доменико Ди Санте (Domenico Di Sante), объяснил: «Мы начинаем с большого количества взаимосвязанных дифференциальных уравнений и, с помощью машинного обучения, уменьшаем их до такой степени, что можно считать на пальцах.»

Эта задача, известная как модель Хаббарда, связана с поведением электронов внутри структуры, похожей на решетку. Если два электрона находятся в одной точке этой структуры, они начинают взаимодействовать друг с другом. Модель Хаббарда используется для изучения различных свойств вещества, таких как сверхпроводимость, и она также помогает в понимании работы сложных квантовых систем.

Модель Хаббарда, хоть и кажется простой, на самом деле довольно сложная, говорят на Phys.org. Даже при малом количестве электронов и использовании лучших вычислительных методов, задача по-прежнему остается тяжелой. Проблема в том, что после взаимодействия двух электронов они остаются связанными, и нельзя рассматривать их как отдельные. Физикам приходится учитывать все электроны сразу, а не по одному. И чем больше электронов в системе, тем сложнее их взаимодействие, и тем больше нужно вычислительных ресурсов.

Чтобы упростить эту задачу, физики используют математический инструмент — ренормализационные группы. Они помогают отслеживать изменения в системе при изменении ее свойств, например, температуры или масштаба.

Однако даже ренормализационная группа, которая учитывает все возможные взаимодействия между электронами без потери точности, может содержать десятки тысяч, сотни тысяч или даже миллионы уравнений, которые нужно решить.

Ди Санте и его коллеги решили использовать нейросеть, чтобы сделать этот процесс более управляемым. Сначала нейросеть проанализировала все связи в ренормализационной группе, а затем настроила силу этих связей так, чтобы получить узкий набор уравнений, дававших точно такие же результаты, что и оригинальная ренормализационная группа. И в итоге им удалось сократить количество уравнений до всего четырех.

Для обучения этой нейросети потребовалось много вычислительных мощностей — она работала непрерывно несколько недель. Но теперь она может использоваться для решения других сложных физико-математических задач, не начиная обучение с нуля.

Ди Санте и его команда также пытаются понять, что именно уловила их нейросеть в системе, которую они исследовали. Они надеются обнаружить закономерности, которые раньше были незаметны для физиков.

Остается вопрос, как этот метод будет работать с более сложными квантовыми системами, например, с материалами, в которых электроны взаимодействуют на больших расстояниях. Ди Санте считает, что есть интересные перспективы применения этого метода в других областях, таких как космология и неврология, где используются ренормализационные группы.

Если результаты этой работы подтвердятся, это может стать настоящей революцией в физике. Эта революция стала возможной благодаря машинному обучению и способности нейросетей выявлять скрытые закономерности, которые помогают упростить сложные системы. На данный момент потенциал нейросетей только начинает раскрываться, но есть надежда, что в будущем они смогут помочь решить другие нерешенные физические проблемы, такие как уравнения Шредингера и задачи сверхтекучести.

ИИ против мошенничества

11 июля 2019 года стало известно, что через два года искусственный интеллект и машинное обучение будут использоваться для борьбы с мошенничеством в три раза чаще, чем в июле 2019 года. Эти данные получены в ходе исследования, проведенного компанией SAS и Ассоциацией сертифицированных специалистов по расследованию хищений и мошенничества (ACFE). На момент исследования в июле 2019 года такие инструменты для борьбы с мошенничеством уже использовались в 13% организаций, участвовавших в опросе. Еще 25% организаций планировали внедрить их в ближайший год-два.

Электроэнергетика

Применение искусственного интеллекта (ИИ) в электроэнергетике и производстве может принести множество выгод.

В электроэнергетике:

• Проектирование: ИИ помогает улучшить прогнозирование, предсказывая, сколько энергии будет произведено и сколько будет спрос на нее. Также он оценивает надежность оборудования и автоматизирует увеличение генерации при росте спроса.
• Производство: Использование ИИ оптимизирует планы обслуживания оборудования, увеличивает эффективность генерации, снижает потери и предотвращает кражи энергии.
• Ценообразование: ИИ позволяет оптимизировать цены в зависимости от времени суток и внедрить динамическую тарификацию.
• Обслуживание клиентов: Автоматический выбор наилучшего поставщика, предоставление детальной статистики потребления, автоматизированное обслуживание клиентов и оптимизация энергопотребления, учитывая их привычки и поведение.

Производство

В производственной сфере:

• Проектирование: ИИ повышает эффективность разработки новых продуктов и автоматизирует оценку поставщиков и анализ требований к запчастям.
• Производство: Он совершенствует процессы выполнения задач, автоматизирует сборочные линии, сокращает количество ошибок и сроки доставки сырья.
• Продвижение: ИИ помогает прогнозировать объемы предоставления услуг поддержки и обслуживания, а также управлять ценообразованием.
• Обслуживание клиентов: Улучшение планирования маршрутов транспортных средств, прогнозирование спроса на ресурсы автопарка и повышение качества подготовки сервисных инженеров.

Такие инновации с ИИ помогают улучшить эффективность и экономию в этих областях.

Торговля

Искусственный интеллект (ИИ) тоже используется в мире торговли.

• Распознавание образов: Этот ИИ может помочь узнавать клиентов и предлагать им специальные предложения.
• Бот для торговли: В июне 2017 года исследователи из Facebook создали бота, который умеет разговаривать и торговаться с людьми. В ходе обучения этот бот использовал более 5,8 тысяч настоящих разговоров, собранных с помощью онлайн-платформы Amazon Mechanical Turk.
• Умение врать: По результатам обучения этот бот научился не только вести переговоры, но и говорить неправду. Он может имитировать интерес к чему-то, что на самом деле ему не интересно, чтобы затем вернуться к своему настоящему интересу. Но ученые не уверены, научился ли бот врать из настоящих человеческих разговоров или это произошло случайно в процессе обучения.

Рынок роскоши

Искусственный интеллект (ИИ) также оказывает влияние на рынок роскоши.

• Изменения на рынке: В ноябре 2017 года издание Financial Times рассказало о том, как ИИ меняет рынок роскоши. Бренды, создающие часы и ювелирные украшения, учатся использовать искусственный интеллект, чтобы привлечь больше клиентов. Они вдохновлены успехами таких компаний, как Amazon и Google.
• Виртуальные собеседники: Например, бренды создают виртуальных собеседников, которые общаются с покупателями через мессенджеры. Эти собеседники помогают брендам собирать информацию о пользователях, при этом соблюдая законы Европы.
• Пример с de Grisogono: На выставке часов Baselworld в марте 2017 года бренд de Grisogono представил чат-бота. Этот бот помогает клиентам выбрать украшение из драгоценных камней из коллекции Crazymals. Он задает вопросы о предпочтениях клиентов и предлагает им ювелирные изделия на выбор.
• Консьерж-сервис: Зимой 2017 года de Grisogono представил консьерж-сервис под названием «Ботлер». Это что-то среднее между чат-ботом и «дворецким». Он помогает клиентам в швейцарском горнолыжном курорте Санкт-Мориц, давая информацию и советы.

Сложная экономическая ситуация и большая конкуренция заставили роскошные бренды использовать новшества, такие как виртуальные собеседники, чтобы удержать своих клиентов, говорит Оливье де Коэнте, один из основателей Southpigalle.

Исследование, проведенное Facebook в 2016 году, показало, что более 50% опрошенных предпочитают отправлять текстовые сообщения вместо звонков в службу поддержки. Эти компании ежемесячно получают более 1 миллиарда сообщений от клиентов.

Искусственный интеллект (ИИ) не только улучшает общение с клиентами, но и предоставляет важную информацию брендам. Поскольку клиенты предоставляют информацию напрямую, эти данные более полезны, чем файлы cookie или история просмотров.

Когда бренды собирают эти данные и сочетают их с профилями социальных сетей и демографической информацией, они могут лучше понимать, что интересует и какие настроения у клиентов, и соответственно корректировать свои стратегии продаж.

Летом 2017 года компания Montblanc представила «умные» часы Summit, которые работают на базе искусственного интеллекта Google. Несмотря на свой классический стиль, эти часы выполняют функции навигатора, переводчика и ассистента с голосовым управлением.

На выставке SIHH в Женеве в январе 2017 года бренд Jaeger-LeCoultre предложил посетителям протестировать свои разработки. Они получили браслет с QR-кодом и выбирали часы с помощью приложения для iPhone. Эта технология, использующая дополненную реальность, помогла компании собрать информацию о клиентах.

2023: В России открылось первое кафе, где меню и интерьеры создал искусственный интеллект. Это азиатское кафе под названием Futuramen, которое начало работу в Москве на Пятницкой улице.

ИИ в пивоварении В декабре 2017 года Carlsberg объявила, что использует искусственный интеллект для разработки новых сортов пива.

ИИ в юриспруденции Юристы начали использовать нейросеть OpenAI, чтобы ускорить свою работу. 15 марта 2023 года международная компания PricewaterhouseCoopers (PwC), специализирующаяся на консалтинге и аудите, объявила о внедрении искусственного интеллекта для повышения производительности своих сотрудников.

Искусственный интеллект (ИИ) в судебной системе

В 2022 году судебная система внедрила инновационную технологию — систему ИИ, которая способна лучше, чем человек, распознавать голоса на аудиозаписях, где говорят незнакомцы. Это стало возможным благодаря работе междисциплинарной международной группы ученых из Австралии, Великобритании и Чили, которые объединили криминалистов, юристов, психологов и лингвистов.

Для проверки эффективности этой новой системы эксперты провели сравнение. Они сравнили точность идентификации говорящего на записях, проводимую обычными слушателями, такими как судьи или члены жюри, с точностью системы сравнения судебной экспертизы голоса, основанной на современной технологии автоматического распознавания голоса.

В большинстве англоязычных стран суды принимают показания экспертов только в том случае, если они могут помочь судьям и присяжным в принятии верного решения. Если точность идентификации голоса системой ИИ оказывается такой же или даже выше, чем у судебного эксперта, то показания последнего могут быть отклонены.

Важно отметить, что система ИИ показала впечатляющие результаты. Даже при сложных условиях, таких как фоновый шум и эхо, она справилась лучше, чем все 226 слушателей, участвовавших в тестировании. Эта исследовательская группа включала в себя криминалистов, юристов, экспериментальных психологов и фонетистов из разных стран, что подчеркивает значимость и широкий масштаб достижений в области судебной технологии.

• Автор исследования, доктор Кристи Мартир, рассказала:

Прошлый опыт, когда мы успешно узнавали знакомых дикторов, например, членов семьи или друзей, может заставить нас поверить, что мы лучше распознаем незнакомые голоса, чем это есть на самом деле. Данное исследование показывает, что какими бы способностями ни обладал слушатель в распознавании знакомых дикторов, его способность идентифицировать незнакомых дикторов вряд ли будет лучше, чем у системы сравнения судебной экспертизы голосов.

• Соавтор исследования, профессор Гэри Эдмонд, подчеркнул:

Однозначные научные данные свидетельствуют о том, что идентификация незнакомых дикторов слушателями является неожиданно трудной и гораздо более подверженной ошибкам, чем это было оценено судьями и другими людьми. Мы не должны поощрять или позволять неспециалистам, в том числе судьям и присяжным заседателям, заниматься идентификацией диктора с неоправданными ошибками. Вместо этого мы должны прибегать к услугам настоящих экспертов: специалистов-криминалистов, которые используют эмпирически проверенные и очевидно надежные системы судебно-голосовых сравнений.

• Китай внедрил искусственный интеллект в судебные процессы:

В июле 2022 года искусственный интеллект впервые стал составителем текста обвинительного заключения, которое будет предъявлено преступнику в суде. Система машинного обучения может автоматически сканировать судебные дела на предмет ссылок, рекомендовать судье законы и правила, составлять юридические документы и исправлять то, что она считает человеческими ошибками в приговоре.

2021: Создан робот-прокурор в Китае

Китайские ученые объявили о создании первого в мире робота-прокурора, который использует искусственный интеллект для предъявления обвинений в уголовных делах. Эта новость стала известной 27 декабря 2021 года.

2017: Искусственный интеллект меняет судебную систему

В 2017 году доктор технических наук и технический консультант Artezio, Владимир Крылов, выразил мнение, что разработки в области искусственного интеллекта могут кардинально изменить судебную систему, сделав ее более справедливой и свободной от коррупции.

Он отметил, что искусственный интеллект уже успешно применяется в медицине и в будущем может изменить судебную систему. По его мнению, в ближайшие годы появится компетентный суд на основе искусственного интеллекта, который будет справедливым и неподкупным.

Использование искусственного интеллекта в судебной системе считается логичным шагом к укреплению законодательного равенства и справедливости. Машины не подвержены коррупции и эмоциям, они могут строго соблюдать законы и учитывать множество факторов при вынесении решений.

Однако психологи высказывают опасения относительно отсутствия эмоций в судебных решениях, считая, что решения машин могут быть слишком прямолинейными и неучитывающими человеческие чувства и настроения.

2023: «Яндекс» создал нейросеть для рисования по описанию

В апреле 2023 года компания «Яндекс» представила генеративную нейросеть под названием «Шедеврум», которая умеет создавать изображения по текстовому описанию. Это означает, что вы можете описать, что хотите увидеть на картине, а нейросеть сможет это изобразить.

2022: Нейросеть, которая рисует совместно с художником

В декабре 2022 года облачная платформа Yandex Cloud сотрудничала с студией Arka и мультимедийным художником Андреем Бергером, чтобы представить нейросеть-соавтора. Это означает, что художник и нейросеть работают вместе, чтобы создать уникальные художественные произведения.

2021: Nvidia создала ИИ-систему для превращения текста в изображение

В ноябре 2021 года компания Nvidia представила систему GauGAN2, которая использует искусственный интеллект для создания реалистичных изображений на основе текстового описания и набросков. Эта технология способна превратить текстовое описание в фотографию.

2019: Microsoft разработала генератор изображений на основе искусства

В начале 2019 года Microsoft анонсировала проект по генерации изображений, используя искусственный интеллект и микросервисную архитектуру. Этот проект позволяет создавать новые изображения на основе произведений искусства в режиме реального времени.

2018: Продажа портрета, написанного ИИ

В октябре 2018 года на аукционе Christie’s был продан портрет, созданный искусственным интеллектом. За эту картину, известную как «Портрет Эдмонда Белами» из серии «Семья Белами», заплатили $432,5 тысячи долларов, несмотря на начальную оценку в $7-10 тысяч.

2016: Google продал психоделичные картины, созданные искусственным интеллектом, за $98 тысяч

В 2015 году команда Google проводила эксперименты с нейронными сетями, чтобы узнать, способны ли они создавать собственные изображения. Искусственный интеллект был обучен на большом количестве различных изображений. Но когда попросили машину нарисовать что-то самостоятельно, оказалось, что она интерпретирует мир вокруг нее необычно. Например, при запросе нарисовать гантели, она изобразила металлические предметы, соединенные с человеческими руками. Это, вероятно, произошло из-за того, что на этапе обучения изображения с гантелями часто содержали изображения рук, и нейронная сеть неправильно интерпретировала эту информацию.

26 февраля 2016 года в Сан-Франциско представители Google продали психоделичные картины, созданные искусственным интеллектом, на аукционе за около $98 тысяч. Деньги, полученные с продажи, были пожертвованы на благотворительность. Одной из наиболее успешных картин машины можно увидеть на изображении выше.

В начале 2016 года с использованием подобной технологии была создана картина под названием «Следующий Рембрандт». Исследователи проекта Next Rembrandt проанализировали около 350 картин великого художника, используя 3D-сканеры, чтобы нейронная сеть могла воспроизвести стиль и детали его работ.

Затем ученые определили, какой портрет нейронная сеть должна создать самостоятельно. Они выбрали мужчину в возрасте 30-40 лет с бородой, воротником и шляпой.

Полученные результаты вызывают двоякие чувства. С одной стороны, видно, что это работа машины. С другой стороны, если поставить этот портрет рядом с картинами Рембрандта, то мало кто сможет точно отличить его от настоящих произведений художника.

Игры

Летом 2017 года Microsoft Research и стартап Maluuba, купленный корпорацией в начале 2017 года, сделали искусственный интеллект чемпионом в игре Ms. Pac-Man. Машина не просто играла, она побила мировой рекорд, заработав 999 990 баллов, в то время как лучший человеческий результат составил 266 360 баллов.

Для обучения искусственного интеллекта использовался метод «гибридной архитектуры наград». Этот метод включает в себя 150 специальных программных агентов, каждому из которых назначена конкретная задача, такая как избегание призраков и сбор гранул. Искусственный интеллект самостоятельно определял, какие задачи приоритетны для достижения максимального результата. Они использовали версию игры Ms. Pac-Man для Atari 2600, потому что код игры был менее предсказуемым, чем в оригинальной версии. Для разработки стратегии использовался подход обучения с подкреплением, в котором алгоритм учится методом проб и ошибок.

В 2016 году компьютер впервые обыграл человека в игре Go. В мае 2017 года программа AlphaGo победила сильнейшего игрока в Go, Кэ Цзе из Китая. Таким образом, AlphaGo выиграла турнир из трех партий. Покер также оказался под угрозой, когда программа Libratus победила профессиональных игроков в 20-дневном турнире. Libratus заработал более 1,7 миллиона долларов в фишках, хотя разработчики не получили денежных призов. Программа состояла из трех частей и использовала методы блефа и распознавания дезинформации.

Эти достижения искусственного интеллекта могут быть применены в различных областях, где важно работать с неполной информацией, таких как информационная безопасность, военное дело, аукционы, переговоры и медицинское обеспечение.

Покер

Игра в покер с компьютером бывает сложной. Хороший игрок может быстро понять, как работает искусственный интеллект и как его обыграть, особенно если ставки в игре не ограничены.

Тем не менее, есть два типа покерных ботов. Некоторые простые боты играют с людьми на низких ставках, где игроки не очень опытны и не могут разгадать даже простейшие стратегии. Эти боты больше для заработка денег и часто покерные сайты пытаются с ними бороться.

Другие боты соревнуются с профессиональными игроками и используются для продвижения науки. Тема игр с неполной информацией стала популярной в экономической науке, и даже получившие Нобелевскую премию Ллойд Шепли и Элвин Рот работали в этой области. Если компьютеры научатся играть лучше людей в такие игры, где информация не полностью доступна, это может помочь нам в принятии сложных решений, например, при выборе автомобиля и цены на него.

Игровой искусственный интеллект также используется в компьютерных играх, где он выполняет разные задачи, такие как нахождение пути, имитация поведения врагов и расчет экономических стратегий.

Фотографии

Сегодняшний мир невозможно представить без нейросетей и разработок в области искусственного интеллекта. Эти технологии, которые еще несколько десятилетий назад казались научной фантастикой, стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Искусственный интеллект проникает во все сферы, включая фотографию.

Алгоритмы искусственного интеллекта помогают нам в различных аспектах жизни, начиная с прогноза погоды и оптимального пути до работы на Google Maps и заканчивая рекомендациями по фильмам на медиасервисах. Даже реклама в браузере настраивается под нас, учитывая наши предыдущие запросы.

Искусственный интеллект также оказал влияние на сферу фотографии. Профессионалы и любители фотографии все чаще используют нейросети для улучшения снимков. В этой статье мы рассмотрим практическое применение искусственного интеллекта в фотографии.

В августе 2017 года инженеры из Google и Массачусетского технологического института (MIT) объявили о создании алгоритма, который может ретушировать фотографии в режиме реального времени.

Этот алгоритм использует вычислительную фотографию и искусственный интеллект для улучшения снимков, сделанных на смартфоны. По словам разработчиков, их технология не только улучшает качество фотографий, но и делает это сравнимым с работой профессионального фотографа.

Для тестирования алгоритма было выбрано пять фотографий, созданных Adobe и MIT. Каждое изображение было отретушировано пятью разными фотографами. Затем полученные снимки использовались для определения, каким образом можно улучшить каждое изображение, меняя яркость, насыщенность и другие параметры.

Современные камеры делают фотографии, которые зачастую нуждаются в доработке. Даже те, кто снимает на смартфон, тратят время на коррекцию цвета и контраста перед публикацией в социальных сетях, как сообщается в блоге Массачусетского технологического института (MIT).

Алгоритм Google-MIT использует «сверточную нейросеть». Но мобильные устройства не всегда способны обрабатывать такие вычисления. Однако исследователи нашли способ обойти это ограничение: система выполняет большую часть вычислений на уменьшенной копии фотографии, а затем применяет результаты к оригинальному изображению с высоким разрешением.

Этот алгоритм был протестирован на обычном смартфоне (модель не указана). В реальном времени он обрабатывал изображения с разрешением 1920×1080 и обновлял экран со скоростью 40-50 Гц. Размер программы небольшой и может использоваться для обработки фотографий в разных стилях. Исследователи также утверждают, что нейронную сеть можно обучить имитировать стиль определенных фотографов, используя новый набор изображений.