Приложения искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) используется в промышленности и научных кругах. Подобно электричеству или компьютерам , ИИ представляет собой технологию общего назначения , имеющую множество применений. Его приложения охватывают языковой перевод , распознавание изображений , принятие решений , кредитный скоринг , электронная коммерция и различные другие области. ИИ, в котором используются такие технологии, как оснащенные машины, воспринимают, понимают, действуют и изучают научную дисциплину.

Интернет и электронная коммерция

Рекомендательные системы

Основная статья: Система рекомендаций

Система рекомендаций прогнозирует оценку или предпочтение, которое пользователь отдал бы товару. Системы рекомендаций искусственного интеллекта предназначены для предложения предложений, основанных на предыдущем поведении. Эти системы используются такими компаниями, как Netflix , Amazon , Instagram и YouTube , где они создают персонализированные плейлисты, предложения продуктов и видеорекомендации.

Веб-каналы и публикации

Машинное обучение также используется в веб-каналах, например, для определения того, какие сообщения должны отображаться в лентах социальных сетей. Различные типы анализа социальных сетей также используют машинное обучение. и проводятся исследования по его использованию для (полу)автоматической маркировки/улучшения/исправления онлайн-дезинформации и связанных с ней пузырьков фильтров .

Таргетированная реклама и повышение вовлеченности в Интернете

Основная статья: Маркетинг и искусственный интеллект

ИИ используется для таргетинга веб-рекламы на тех, кто с наибольшей вероятностью нажмет на нее или вовлечется в нее. Он также используется для увеличения времени, проводимого на веб-сайте, путем выбора привлекательного для зрителя контента. Он может прогнозировать или обобщать поведение клиентов на основе их цифровых следов . Оба AdSense и Facebook использовать ИИ для рекламы. Компании, занимающиеся онлайн-гемблингом, используют ИИ для улучшения таргетинга клиентов.

Модели искусственного интеллекта , вычисляющие личность, добавляют психологический таргетинг к более традиционному социально-демографическому или поведенческому таргетингу. Искусственный интеллект использовался для настройки вариантов покупок и персонализации предложений.

Виртуальные помощники

Основная статья: Виртуальный помощник

Интеллектуальные персональные помощники используют ИИ для понимания многих запросов на естественном языке, помимо элементарных команд. Распространенными примерами являются Siri от Apple, Alexa от Amazon и более поздний искусственный интеллект ChatGPT от OpenAI.

Поисковые системы

Bing Chat использовал искусственный интеллект как часть своей поисковой системы .

Фильтрация спама

Основная статья: Спам-фильтр

Машинное обучение можно использовать для борьбы со спамом, мошенничеством и фишингом . Он может тщательно проверять содержимое спама и фишинговых атак, чтобы попытаться идентифицировать вредоносные элементы. Некоторые модели, построенные с помощью алгоритмов машинного обучения, различают спам и законные электронные письма с точностью более 90%. Эти модели могут быть уточнены на основе новых данных и развития тактики рассылки спама. Машинное обучение также анализирует такие характеристики, как поведение отправителя, информацию заголовка электронного письма и типы вложений.

Языковой перевод

Основная статья: Машинный перевод

Технология перевода речи пытается преобразовать произнесенные слова одного языка в другой. Это потенциально снижает языковые барьеры в глобальной торговле и межкультурном обмене, позволяя носителям разных языков общаться друг с другом.

ИИ использовался для автоматического перевода разговорной речи и текстового контента в таких продуктах, как Microsoft Translator , Google Translate и DeepL Translator . Кроме того, продолжаются исследования и разработки по расшифровке и общению животных.

Значение передается не только посредством текста, но также посредством использования и контекста (см. семантика и прагматика ). В результате двумя основными подходами к категоризации машинного перевода являются статистический и нейронный машинный перевод (НМТ). Старый метод выполнения перевода заключался в использовании методологии статистического машинного перевода (SMT) для прогнозирования наиболее вероятного результата с помощью конкретных алгоритмов. Однако при использовании NMT в этом подходе используются динамические алгоритмы для достижения лучших результатов перевода в зависимости от контекста.

Распознавание лиц и маркировка изображений

Основные статьи: Система распознавания лиц и Автоматическое аннотирование изображений.

ИИ использовался в системах распознавания лиц с точностью 99%. от Apple Некоторые примеры — Face ID и Face Unlock от Android , которые используются для защиты мобильных устройств.

Маркировка изображений используется Google для обнаружения продуктов на фотографиях и предоставления людям возможности осуществлять поиск по фотографии. Также было продемонстрировано, что маркировка изображений генерирует речь для описания изображений слепым людям. от Facebook DeepFace распознает человеческие лица на цифровых изображениях.

Игры

См. Также: Бот для видеоигр и Искусственный интеллект в видеоиграх.

Игры были основным приложением возможностей искусственного интеллекта с 1950-х годов. В 21 веке ИИ обыграли игроков-людей во многих играх, включая шахматы ( Deep Blue ), Jeopardy! ( Ватсон ), Го ( АльфаГо ), покер ( Несколько и Цефей ), Киберспорт ( StarCraft ), и общие игры ( AlphaZero и МюЗеро ). ИИ заменил алгоритмы, написанные вручную, в большинстве шахматных программ. В отличие от го или шахмат , покер — это игра с несовершенной информацией , поэтому программа, играющая в покер, должна рассуждать в условиях неопределенности. Обычные игроки игры работают, используя обратную связь от игровой системы, не зная правил.

Экономические и социальные проблемы

См. также: § Экологический мониторинг.

«ИИ во благо» — это инициатива МСЭ, поддерживающая учреждения, использующие ИИ для решения некоторых из крупнейших мировых экономических и социальных проблем. Например, Университет Южной Калифорнии открыл Центр искусственного интеллекта в обществе с целью использования ИИ для решения таких проблем, как бездомность. В Стэнфорде исследователи используют ИИ для анализа спутниковых изображений и выявления районов с высоким уровнем бедности.

Сельское хозяйство

См. Также: Точное земледелие и Цифровое сельское хозяйство.

В сельском хозяйстве ИИ помог фермерам определить области, которые нуждаются в ирригации, удобрении, обработке пестицидами или повышении урожайности. Агрономы используют ИИ для проведения исследований и разработок. ИИ использовался для прогнозирования времени созревания таких культур, как помидоры, контролировать влажность почвы, управлять сельскохозяйственными роботами , проводить прогнозную аналитику , классифицировать эмоции, вызванные вызовом свиней , автоматизировать теплицы , выявлять болезни и вредителей, и экономить воду.

Точное земледелие

ИИ помогает добиться точного ведения сельского хозяйства, что требует использования алгоритмов для анализа данных, полученных со спутниковых изображений и полевых датчиков на местах. Это позволяет оптимизировать использование ресурсов и помогает принимать правильные решения относительно типа питательных веществ, воды и пестицидов, необходимых для максимизации урожая.

Мониторинг урожая и почвы

Использование моделей машинного обучения для мониторинга состояния сельскохозяйственных культур и почвы. Модели смогут заранее выявлять и прогнозировать болезни и вредителей сельскохозяйственных культур, чтобы обеспечить своевременное вмешательство.

Автоматизированное оборудование

Существует автоматизированная техника, такая как тракторы и комбайны, которые могут работать автономно с минимальным человеческим трудом. С использованием ИИ многие задачи в этой области можно выполнять с высокой точностью.

Кибербезопасность

Компании, занимающиеся кибербезопасностью, внедряют нейронные сети , машинное обучение и обработку естественного языка для улучшения своих систем.

Применение ИИ в кибербезопасности включает в себя:

• Защита сети. Машинное обучение улучшает системы обнаружения вторжений , расширяя область поиска за пределы ранее выявленных угроз.
• Защита конечных точек. Такие атаки, как программы-вымогатели, можно предотвратить, изучив типичное поведение вредоносных программ.
  • Случаи применения кибербезопасности, связанные с искусственным интеллектом, различаются как по преимуществам, так и по сложности. Функции безопасности, такие как оркестрация, автоматизация и реагирование безопасности (SOAR) и расширенное обнаружение и реагирование конечных точек (XDR), предлагают значительные преимущества для бизнеса, но требуют значительных усилий по интеграции и адаптации.
• Безопасность приложений: может помочь в контратаках, таких как подделка запросов на стороне сервера , внедрение SQL-кода , межсайтовый скриптинг и распределенный отказ в обслуживании .
  • Технологию искусственного интеллекта также можно использовать для повышения безопасности системы и защиты нашей конфиденциальности. Рандрианасоло (2012) предложил систему безопасности, основанную на искусственном интеллекте, которая может распознавать вторжения и адаптироваться для более эффективной работы. Чтобы повысить безопасность облачных вычислений, Сахил (2015) создал систему профилей пользователей для облачной среды с использованием методов искусственного интеллекта.
• Подозрительное поведение пользователей. Машинное обучение может выявить мошеннические или скомпрометированные приложения по мере их возникновения.

Царь Google по борьбе с мошенничеством Шуман Госемаджумдер заявил, что со временем искусственный интеллект будет использоваться для полной автоматизации большинства операций по кибербезопасности.

Образование

См. Также: ИИ в образовании.

ИИ повышает качество преподавания, уделяя особое внимание таким важным вопросам, как взаимосвязь знаний и равенство в образовании. Эволюцию ИИ в образовании и технологиях следует использовать для улучшения человеческих возможностей в отношениях, где они не заменяют человека. ЮНЕСКО признает будущее ИИ в образовании как инструмент достижения цели 4 устойчивого развития, называемой «Инклюзивное и справедливое качественное образование».

Всемирный экономический форум также подчеркивает вклад ИИ в общее совершенствование учащихся и превращение обучения в более приятный процесс.

Персонализированное обучение

Системы обучения, основанные на искусственном интеллекте, такие как Khan Academy, Duolingo и Carnegie Learning, являются основой предоставления персонализированного образования.

Эти платформы используют алгоритмы искусственного интеллекта для анализа индивидуальных моделей обучения, сильных и слабых сторон, что позволяет настраивать контент в соответствии с темпом и стилем обучения каждого учащегося.

Административная эффективность

В образовательных учреждениях ИИ все чаще используется для автоматизации рутинных задач, таких как отслеживание посещаемости, выставление оценок и выставление оценок, что позволяет преподавателям уделять больше времени интерактивному обучению и непосредственному вовлечению учащихся.

Кроме того, инструменты искусственного интеллекта используются для мониторинга прогресса учащихся, анализа учебного поведения и прогнозирования академических проблем, способствуя своевременному и упреждающему вмешательству для учащихся, которые могут подвергаться риску отставания.

Проблемы этики и конфиденциальности

Несмотря на преимущества, интеграция ИИ в образование вызывает серьезные этические проблемы и проблемы конфиденциальности, особенно в отношении обработки конфиденциальных данных учащихся.

Крайне важно, чтобы системы искусственного интеллекта в образовании проектировались и эксплуатировались с особым упором на прозрачность, безопасность и уважение конфиденциальности для поддержания доверия и целостности образовательной практики.

На большую часть регулирования будет влиять Закон об искусственном интеллекте, первый в мире всеобъемлющий закон об искусственном интеллекте.

Финансы

Финансовые учреждения уже давно используют системы искусственных нейронных сетей для обнаружения обвинений или претензий, выходящих за рамки нормы, помечая их для расследования человеком. Использование искусственного интеллекта в банковской сфере началось в 1987 году, когда Национальный банк Security Pacific создал рабочую группу по предотвращению мошенничества для противодействия несанкционированному использованию дебетовых карт. Kasisto и Moneystream используют искусственный интеллект.

Банки используют ИИ для организации операций, ведения бухгалтерского учета, инвестирования в акции и управления недвижимостью. ИИ может реагировать на изменения, когда бизнес не ведется. ИИ используется для борьбы с мошенничеством и финансовыми преступлениями путем отслеживания моделей поведения на предмет любых аномальных изменений или аномалий .

Использование ИИ в таких приложениях, как онлайн-торговля и принятие решений, изменило основные экономические теории. Например, платформы покупки и продажи на основе искусственного интеллекта оценивают индивидуальные кривые спроса и предложения и, таким образом, обеспечивают индивидуализированное ценообразование. Машины искусственного интеллекта уменьшают информационную асимметрию на рынке и, таким образом, делают рынки более эффективными . Применение искусственного интеллекта в финансовой отрасли может облегчить финансовые ограничения негосударственных предприятий. Особенно для небольших и инновационных предприятий.

Торговля и инвестиции

Алгоритмическая торговля предполагает использование систем искусственного интеллекта для принятия торговых решений со скоростью, на порядок большей, чем способен любой человек, совершая миллионы сделок в день без вмешательства человека. Такая высокочастотная торговля представляет собой быстрорастущий сектор. Многие банки, фонды и частные торговые фирмы теперь имеют целые портфели, управляемые с помощью ИИ. Автоматизированные торговые системы обычно используются крупными институциональными инвесторами, но в их число входят и более мелкие фирмы, торгующие с помощью собственных систем искусственного интеллекта.

Крупные финансовые учреждения используют ИИ для помощи в своей инвестиционной практике. BlackRock Механизм искусственного интеллекта , Aladdin , используется как внутри компании, так и клиентами для помощи в принятии инвестиционных решений. В его функции входит использование обработки естественного языка для анализа текста, такого как новости, отчеты брокеров и ленты социальных сетей. Затем он оценивает настроения в отношении упомянутых компаний и присваивает баллы. Такие банки, как UBS и Deutsche Bank, используют SQREEM (модель последовательного квантового сокращения и извлечения) для анализа данных с целью разработки профилей потребителей и сопоставления их с продуктами по управлению активами .

Андеррайтинг

Онлайн-кредитор Upstart использует машинное обучение для андеррайтинга .

Платформа Zest Automated Machine Learning (ZAML) компании ZestFinance используется для андеррайтинга кредитов. Эта платформа использует машинное обучение для анализа данных, включая транзакции покупки и то, как клиент заполняет форму для оценки заемщиков. Платформа особенно полезна для присвоения кредитных рейтингов людям с ограниченной кредитной историей.

Аудит

ИИ делает возможным непрерывный аудит. Потенциальные преимущества включают снижение аудиторского риска, повышение уровня уверенности и сокращение продолжительности аудита.

Непрерывный аудит с помощью ИИ позволяет отслеживать финансовую деятельность и составлять отчеты в режиме реального времени, а также предоставлять предприятиям своевременную информацию, которая может привести к быстрому принятию решений.

Борьба с отмыванием денег

Программное обеспечение искусственного интеллекта, такое как LaundroGraph, которое использует современные неоптимальные наборы данных, может использоваться для борьбы с отмыванием денег (AML). ИИ можно использовать для «развития конвейера AML в надежное, масштабируемое решение с уменьшенным уровнем ложных срабатываний и высокой адаптируемостью». Исследование глубокого обучения для борьбы с отмыванием денег выявило «ключевые проблемы для исследователей» с «доступом к недавним реальным данным о транзакциях и нехваткой помеченных обучающих данных; а также то, что данные сильно несбалансированы» и предполагает, что будущие исследования должны выявить « объясняемость , графическое глубокое обучение ». использование обработки естественного языка (НЛП), обучения без присмотра и обучения с подкреплением для решения проблемы отсутствия размеченных данных , а также совместные исследовательские программы между исследовательским сообществом и промышленностью для получения выгоды от знаний предметной области и контролируемого доступа к данным».

Банки используют машинное обучение (МО) для улучшения мониторинга процессов и демонстрации способности эффективно реагировать на развивающиеся методы.

С помощью ML и других методов финансовые организации могут обнаруживать операции по отмыванию денег и обеспечивать соблюдение требований в автоматизированном и очень быстром режиме.

История

В 1980-х годах искусственный интеллект начал приобретать все большее значение в финансах, когда экспертные системы стали коммерциализироваться. Например, компания Dupont создала 100 экспертных систем, что помогло им сэкономить почти 10 миллионов долларов в год. на 87 пунктов Одной из первых систем была экспертная система Pro-trader, которая предсказала падение промышленного индекса Доу-Джонса в 1986 году. «Основными узлами системы были мониторинг премий на рынке, определение оптимальной инвестиционной стратегии, реализация транзакции, когда это необходимо, и модифицировать базу знаний с помощью механизма обучения».

Одними из первых экспертных систем, помогавших с финансовыми планами, были PlanPowerm и Client Profiling System, созданные компанией Applied Expert Systems (APEX). Он был запущен в 1986 году. Он помогал людям создавать личные финансовые планы.

В 1990-х годах искусственный интеллект стал применяться для обнаружения мошенничества . В 1993 году была запущена система искусственного интеллекта FinCEN (FAIS). Он мог проверять более 200 000 транзакций в неделю и за два года помог выявить 400 потенциальных случаев отмывания денег на сумму 1 миллиард долларов. Позже эти экспертные системы были заменены системами машинного обучения.

ИИ может повысить предпринимательскую активность, а ИИ является одной из наиболее динамичных областей для стартапов, в которую вливается значительный венчурный капитал.

Правительство

Основная статья: Искусственный интеллект в правительстве

с использованием искусственного интеллекта Системы распознавания лиц используются для массовой слежки , особенно в Китае. В 2019 году в Бангалоре, Индия, были внедрены светофоры, управляемые искусственным интеллектом. Эта система использует камеры для мониторинга плотности трафика и регулировки времени сигнала в зависимости от интервала, необходимого для освобождения трафика.

Военный

Дополнительная информация: Гонка вооружений искусственного интеллекта , Летальное автономное оружие и Беспилотный боевой летательный аппарат.

Различные страны внедряют военные приложения ИИ. Основные приложения расширяют возможности управления и контроля , связи, датчиков, интеграции и совместимости. Исследования направлены на сбор и анализ разведывательной информации, логистику, кибероперации, информационные операции, а также полуавтономные и автономные транспортные средства . Технологии искусственного интеллекта обеспечивают координацию датчиков и исполнительных устройств, обнаружение и идентификацию угроз, маркировку позиций противника, захват целей , координацию и устранение конфликтов в распределенных совместных огнях между объединенными в сеть боевыми машинами с участием пилотируемых и беспилотных групп. ИИ был задействован в военных операциях в Ираке и Сирии.

В 2023 году Министерство обороны США протестировало генеративный искусственный интеллект на основе больших языковых моделей для оцифровки и интеграции данных в армии.

Во время войны между Израилем и Хамасом в 2023 году Израиль использовал две системы искусственного интеллекта для создания целей для удара: Хабсора (в переводе: « Евангелие ») использовалась для составления списка зданий, на которые следует нанести удар, а «Лаванда» составляла список людей. «Лаванда» составила список из 37 000 человек, на которых следует ориентироваться. В список объектов нападения вошли частные дома в Газе людей, подозреваемых в связях с боевиками ХАМАС. Сочетание технологии ИИ для нацеливания с отказом от предотвращения гражданских целей привело к беспрецедентному количеству смертей среди гражданского населения. Представители ЦАХАЛа заявляют, что программа решает предыдущую проблему, связанную с нехваткой целей у ВВС. Чиновники утверждают, что, используя Хабсору, дома подозреваемых и младших членов Хамаса значительно расширяют «банк целей ИИ». Внутренний источник описывает этот процесс как «фабрику массовых убийств».

В 2024 году американские военные обучили искусственный интеллект определять цели авиаударов во время своих операций в Ираке и Сирии.

В 2024 году китайская лаборатория Объединенного оперативного колледжа Национального университета обороны в Шицзячжуане создала военного командира с искусственным интеллектом для использования в крупномасштабных военных симуляциях в роли главнокомандующего .

Ежегодные военные расходы на робототехнику во всем мире выросли с 5,1 млрд долларов США в 2010 году до 7,5 млрд долларов США в 2015 году. Широко используются военные дроны, способные действовать автономно. Многие исследователи избегают военного применения.

Здоровье

Здравоохранение

Основная статья: Искусственный интеллект в здравоохранении

Рентгенограмма руки с автоматическим расчетом костного возраста с помощью компьютерной программы.

Хирургическая рука со стороны пациента хирургической системы Да Винчи

ИИ в здравоохранении часто используется для классификации, для оценки компьютерной томографии или электрокардиограммы или для выявления пациентов с высоким риском для здоровья населения. ИИ помогает решить дорогостоящую проблему дозирования. Одно исследование показало, что ИИ может сэкономить 16 миллиардов долларов. В 2016 году исследование показало, что формула, полученная на основе искусственного интеллекта, позволяет получить правильную дозу иммунодепрессантов для пациентов, перенесших трансплантацию. Текущие исследования показали, что несердечные сосудистые заболевания также лечатся с помощью искусственного интеллекта (ИИ). При некоторых заболеваниях алгоритмы искусственного интеллекта могут помочь в диагностике, рекомендуемом лечении, прогнозировании результатов и отслеживании прогресса пациента. Ожидается, что по мере развития технологий искусственного интеллекта они станут более значимыми в отрасли здравоохранения.

Раннее выявление таких заболеваний, как рак, становится возможным благодаря алгоритмам искусственного интеллекта, которые диагностируют заболевания путем анализа сложных наборов медицинских данных. Например, систему IBM Watson можно использовать для анализа огромных объемов данных, таких как медицинские записи и данные клинических испытаний, чтобы помочь диагностировать проблему. Проект искусственного интеллекта Microsoft в Ганновере помогает врачам выбирать методы лечения рака из более чем 800 лекарств и вакцин. Его цель — запомнить все соответствующие документы, чтобы спрогнозировать, какие (комбинации) лекарств будут наиболее эффективными для каждого пациента. Одной из мишеней является миелолейкоз . В другом исследовании сообщалось об искусственном интеллекте, который так же хорошо, как врачи, выявлял рак кожи. Другой проект контролирует нескольких пациентов из группы высокого риска, задавая каждому пациенту вопросы на основе данных, полученных в результате взаимодействия врача и пациента. В одном исследовании, проведенном с использованием трансферного обучения , ИИ диагностировал заболевания глаз, аналогичные офтальмологам , и рекомендовал направления на лечение.

Другое исследование продемонстрировало операцию с использованием автономного робота. Команда наблюдала за роботом, пока он выполнял операции на мягких тканях, сшивая кишечник свиньи, что оценивалось лучше, чем хирург.

Искусственные нейронные сети используются в качестве систем поддержки принятия клинических решений для медицинского диагноза. например, в технологии обработки концепций в программном обеспечении EMR .

Другие задачи здравоохранения, которые считаются подходящими для ИИ и находятся в стадии разработки, включают:

• Скрининг
• тонов сердца Анализ
• Роботы-компаньоны для ухода за пожилыми людьми
• Анализ медицинской документации
• Разработка плана лечения
• Управление лекарствами
• Помощь слепым людям
• Консультации
• Создание лекарств (например, путем выявления лекарств-кандидатов и используя существующие данные скрининга на наркотики, например, в исследованиях по продлению жизни )
• Клиническая подготовка
• Прогнозирование результатов хирургических процедур
• Прогноз на ВИЧ
• Идентификация геномных сигнатур новых патогенов или выявление патогенов с помощью отпечатков пальцев на основе физики (включая пандемические возбудители)
• Помогая связать гены с их функциями, иначе анализируем гены и идентификация новых биологических мишеней
• Помогите разработать биомаркеры
• Помогите адаптировать терапию для отдельных лиц в области персонализированной медицины / точной медицины.

Здоровье и безопасность на рабочем месте

Основная статья: Влияние искусственного интеллекта на рабочее место § Приложения для охраны труда и техники безопасности

с поддержкой искусственного интеллекта Чат-боты уменьшают потребность людей в выполнении основных задач колл-центра.

Машинное обучение при анализе настроений может выявить усталость и предотвратить переутомление . Аналогичным образом, системы поддержки принятия решений могут предотвратить промышленные катастрофы и реагирования на стихийные бедствия . повысить эффективность Для работников ручного труда, занимающихся погрузочно-разгрузочными работами , прогнозная аналитика может использоваться для уменьшения травм скелетно-мышечной системы . Данные, собранные с помощью носимых датчиков, могут улучшить надзор за состоянием здоровья на рабочих местах , оценку рисков и исследования.

ИИ может автоматически кодировать требования о компенсации работникам . с поддержкой искусственного интеллекта Системы виртуальной реальности могут улучшить обучение технике безопасности для распознавания опасностей. ИИ может более эффективно обнаруживать происшествия на грани несчастного случая , что важно для снижения количества аварий, но о которых часто занижают.

Биохимия

AlphaFold 2 может определить трехмерную структуру ( свернутого ) белка за часы, а не за месяцы, как требовалось при использовании более ранних автоматизированных подходов, и использовался для определения вероятных структур всех белков в человеческом организме и, по существу, всех белков, известных науке (более 200 миллион).

Химия и биология

См. также: § Здоровье , § Астрохимия , § Квантовые вычисления , Регулирование химических веществ , Вычислительная химия § Области применения и Лабораторная робототехника.

Машинное обучение использовалось при разработке лекарств . Его также использовали для предсказания молекулярных свойств и исследования больших химических/реакционных пространств. Компьютерно-планируемый синтез с помощью вычислительных реакционных сетей, описываемый как платформа, сочетающая «вычислительный синтез с алгоритмами искусственного интеллекта для прогнозирования молекулярных свойств». были использованы для изучения происхождения жизни на Земле . синтез лекарств и разработка маршрутов переработки 200 химических отходов промышленных предприятий в важные лекарственные препараты и агрохимикаты (проектирование химического синтеза). Существуют исследования о том, какие виды компьютерной химии выиграют от машинного обучения. Его также можно использовать для « открытия и разработки лекарств , повторного использования лекарств , повышения производительности фармацевтической промышленности и клинических испытаний». Его использовали для создания белков с заранее заданными функциональными сайтами.

Он использовался совместно с базами данных для разработки 46-дневного процесса разработки, синтеза и тестирования препарата, ингибирующего ферменты определенного гена DDR1 . DDR1 участвует в развитии рака и фиброза, что является одной из причин высококачественных наборов данных, которые позволили получить эти результаты.

Существуют различные типы приложений машинного обучения для расшифровки биологии человека, например, помощь в сопоставлении паттернов экспрессии генов с паттернами функциональной активации. или идентификация функциональных мотивов ДНК . Его широко используют в генетических исследованиях.

Машинное обучение также используется в синтетической биологии . биология болезней, нанотехнологии (например, наноструктурированные материалы и бионанотехнологии ), и материаловедение .

Новые типы машинного обучения

См. Также: Искусственный мозг и автоматизированное мышление.

Схема процесса полуавтоматического процесса робота-ученого, который включает извлечение веб-заявлений и биологические лабораторные испытания.

Существуют также прототипы ученых-роботов , в том числе воплощенные в роботов, такие как два ученых-робота , которые демонстрируют форму «машинного обучения», обычно не связанную с этим термином.

Аналогично, ведутся исследования и разработки биологических « мокрых компьютеров », которые могут обучаться (например, для использования в качестве биосенсоров ) и/или имплантироваться в тело организма (например, для использования для управления протезированием). Искусственные нейроны на основе полимеров работают непосредственно в биологической среде и представляют собой биогибридные нейроны, состоящие из искусственных и живых компонентов.

Более того, если эмуляция всего мозга возможна посредством сканирования и репликации, по крайней мере, биохимического мозга – как предполагалось в форме цифровой репликации в «Эре Эма» , возможно, с использованием физических нейронных сетей – это может иметь приложения как или более обширная, чем, например, ценная человеческая деятельность, и может означать, что общество столкнется со значительным моральным выбором, социальными рисками и этическими проблемами. например, создаются ли (и как) такие объекты, отправляются в космос и используются по сравнению с потенциально конкурирующими, например, потенциально более синтетическими и/или менее человечными и/или не/менее разумными типами искусственного/полуискусственного интеллекта. Альтернативным или аддитивным подходом к сканированию являются виды обратной инженерии мозга.

Воплощена подкатегория искусственного интеллекта, некоторые из них представляют собой мобильные роботизированные системы, каждая из которых состоит из одного или нескольких роботов, способных обучаться в физическом мире.

Цифровые призраки

Основная статья: Воскрешение § Цифровые призраки

Биологические вычисления в ИИ и как ИИ

Однако биологические компьютеры , даже если они одновременно высокоискусственные и интеллектуальные, обычно отличаются от синтетических, часто кремниевых компьютеров — однако их можно комбинировать или использовать для разработки того и другого. Более того, многие задачи могут выполняться искусственным интеллектом неадекватно, даже если его алгоритмы были прозрачными, понятными, свободными от предвзятости, явно эффективными и целенаправленными, а его обученные данные были достаточно большими и очищенными – например, в тех случаях, когда базовые или доступные метрики, значения или данные неуместны. Компьютеризированный — это фраза, используемая для описания человеческой деятельности, в которой компьютеры используются в качестве инструмента в более комплексных действиях и системах, таких как искусственный интеллект, для узких задач или используются таковые, не полагаясь существенно на их результаты (см. также: « Человек в мире») . -петля ). Исследование описало биологическое как ограничение ИИ: «пока биологическую систему невозможно понять, формализовать и имитировать, мы не сможем разработать технологии, которые могут ее имитировать», и что если это было понято, это не означает, что существует «технологическое решение для имитации естественного интеллекта». Технологии, которые интегрируют биологию и часто основаны на искусственном интеллекте, включают биоробототехнику .

Астрономия, космическая деятельность и уфология

См. Также: § Новые типы машинного обучения.

Искусственный интеллект используется в астрономии для анализа растущих объемов доступных данных. и приложения, в основном для «классификации, регрессии, кластеризации, прогнозирования, генерации, открытия и развития новых научных идей», например, для открытия экзопланет , прогнозирования солнечной активности и различения сигналов и инструментальных эффектов в гравитационно-волновой астрономии . Его также можно использовать для деятельности в космосе, такой как исследование космоса , включая анализ данных космических миссий, научные решения космических аппаратов в реальном времени, предотвращение космического мусора, и более автономная работа.

В поисках внеземного разума (SETI) машинное обучение использовалось в попытках идентифицировать искусственно генерируемые электромагнитные волны в доступных данных. – например, наблюдения в реальном времени – и другие техносигнатуры , например, посредством обнаружения аномалий . В уфологии проект SkyCAM-5 под руководством профессора Хакана Каял. и проект Галилео , возглавляемый профессором Ави Лебом, используют машинное обучение для обнаружения и классификации особых типов НЛО. Проект Галилео также стремится обнаружить два дополнительных типа потенциальных внеземных технологических сигнатур с использованием ИИ: Оумуамуа , подобные межзвездные объекты , и неискусственные искусственные спутники.

Будущие или нечеловеческие приложения

См. Также: § Новые типы машинного обучения.

Леб предположил, что одним из типов технологического оборудования, которое может обнаружить проект, могут быть «космонавты с искусственным интеллектом». а в 2021 году – в обзорной статье – что ИИ «заменит естественный интеллект», в то время как Мартин Рис заявил, что «может» существовать больше цивилизаций, чем считалось, причем «большинство из них» являются искусственными. В частности, среднее/далекое будущее или нечеловеческие применения искусственного интеллекта могут включать передовые формы общего искусственного интеллекта , который занимается колонизацией космоса , или более узкие типы ИИ, специфичные для космических полетов. Напротив, были опасения по поводу потенциального ОИИ или ИИ, способных к эмбриональной колонизации космоса , или, в более общем смысле, космической колонизации на основе естественного интеллекта, например, «безопасности встреч с инопланетным ИИ». страдающие риски (или обратные цели), моральная лицензия/ответственность в отношении последствий колонизации, или ИИ вышел из-под контроля (например, как его изображает вымышленный Дэвид ⁸ и HAL 9000 ). См. также: космическое право и космическая этика . Леб описал возможность появления «астронавтов ИИ», которые будут заниматься «контролируемой эволюцией» (см. также: направленная эволюция , подъем , направленная панспермия и космическая колонизация ).

Астрохимия

Его также можно использовать для создания наборов данных о спектральных характеристиках молекул, которые могут участвовать в производстве или потреблении в атмосфере определенных химических веществ – таких как фосфин, возможно, обнаруженный на Венере – что могло бы предотвратить ошибки в присвоении и, если точность будет повышена, использоваться в будущие открытия и идентификации молекул на других планетах.

Другие области исследований

Доказательства общего воздействия

В апреле 2024 года Механизм научных консультаций Европейской комиссии опубликовал рекомендации включая всесторонний обзор фактических данных о возможностях и проблемах, связанных с искусственным интеллектом в научных исследованиях.

В качестве преимуществ обзор доказательств выделено:

• его роль в ускорении исследований и инноваций
• его способность автоматизировать рабочие процессы
• расширение распространения научных работ

В качестве задач:

• ограничения и риски, связанные с прозрачностью, воспроизводимостью и интерпретируемостью
• плохая работа (неточность)
• риск причинения вреда в результате неправильного или непреднамеренного использования
• социальные проблемы, включая распространение дезинформации и усиление неравенства

Археология, история и изображения памятников

См. Также: Цифровая археология.

Машинное обучение может помочь восстановить и атрибутировать древние тексты. Это может помочь, например, индексировать тексты, чтобы обеспечить более удобный и удобный поиск. и классификация фрагментов.

Искусственный интеллект также можно использовать для исследования геномов с целью раскрытия генетической истории , такой как скрещивание архаичных и современных людей , на основе которого, например, было сделано заключение о прошлом существовании популяции призраков , а не неандертальцев или денисовцев .

Дополнительная информация: Древняя ДНК § АдДНК человека и генетическая история Европы.

Его также можно использовать для «неинвазивного и неразрушающего доступа к внутренним структурам археологических находок».

Дополнительная информация: Дистанционное зондирование в археологии.

Физика

Основная статья: Машинное обучение в физике

Сообщалось, что система глубокого обучения изучает интуитивную физику на основе визуальных данных (виртуальной трехмерной среды) на основе неопубликованного подхода, вдохновленного исследованиями зрительного познания у младенцев. Другие исследователи разработали алгоритм машинного обучения, который может обнаруживать наборы основных переменных различных физических систем и предсказывать будущую динамику систем на основе видеозаписей их поведения. В будущем, возможно, их можно будет использовать для автоматизации открытия физических законов сложных систем.

Материаловедение

ИИ может использоваться для оптимизации и открытия материалов, например, для открытия стабильных материалов и прогнозирования их кристаллической структуры.

В ноябре 2023 года исследователи из Google DeepMind и Национальной лаборатории Лоуренса Беркли объявили, что разработали систему искусственного интеллекта, известную как GNoME. Эта система внесла вклад в материаловедение , открыв более 2 миллионов новых материалов за относительно короткий период времени. GNoME использует методы глубокого обучения для эффективного исследования потенциальных структур материалов, достигая значительного улучшения идентификации стабильных неорганических кристаллических структур . Предсказания системы были подтверждены в ходе автономных роботизированных экспериментов, продемонстрировавших примечательный уровень успеха — 71%. Данные о вновь обнаруженных материалах общедоступны через базу данных Materials Project , что дает исследователям возможность идентифицировать материалы с желаемыми свойствами для различных применений. Это развитие имеет последствия для будущего научных открытий и интеграции ИИ в исследования в области материаловедения, потенциально ускоряя инновации в материалах и снижая затраты на разработку продуктов. Использование искусственного интеллекта и глубокого обучения предполагает возможность свести к минимуму или исключить ручные лабораторные эксперименты и позволить ученым больше сосредоточиться на разработке и анализе уникальных соединений.

Реверс-инжиниринг

Машинное обучение используется в различных видах обратного проектирования . Например, машинное обучение использовалось для обратного проектирования детали из композитного материала, что позволило несанкционированно производить детали высокого качества. и для быстрого понимания поведения вредоносных программ . Его можно использовать для обратного проектирования моделей искусственного интеллекта. Он также может разрабатывать компоненты, занимаясь своего рода обратным проектированием еще не существующих виртуальных компонентов, например, инверсным молекулярным дизайном для достижения определенной желаемой функциональности. или дизайн белка для заранее определенных функциональных сайтов. Реверс-инжиниринг биологических сетей может моделировать взаимодействия понятным для человека способом, например, на основе данных временных рядов уровней экспрессии генов.

Закон

Основная статья: Юридическая информатика § Искусственный интеллект

Юридический анализ

ИИ является основой профессий, связанных с правом. Алгоритмы и машинное обучение решают некоторые задачи, которые раньше выполняли юристы начального уровня. Хотя его использование широко распространено, ожидается, что оно не заменит большую часть работы, проделанной юристами в ближайшем будущем.

Индустрия электронных открытий использует машинное обучение, чтобы сократить объем ручного поиска.

Правоохранительные и судебные разбирательства

Правоохранительные органы начали использовать системы распознавания лиц (FRS) для идентификации подозреваемых по визуальным данным. Результаты ФРС оказались более точными по сравнению с результатами очевидцев. Кроме того, FRS продемонстрировал гораздо лучшую способность идентифицировать людей, когда четкость и видимость видео низкие по сравнению с участниками-людьми.

COMPAS — коммерческая система, используемая судами США для оценки вероятности рецидива .

Одна из проблем связана с алгоритмической предвзятостью : программы ИИ могут стать предвзятыми после обработки данных, которые демонстрируют предвзятость. ProPublica утверждает, что средний уровень риска рецидива, присвоенный COMPAS, у чернокожих обвиняемых значительно выше, чем у белых обвиняемых.

В 2019 году в городе Ханчжоу , Китай, была создана пилотная программа Интернет-суда на основе искусственного интеллекта для рассмотрения споров, связанных с электронной торговлей и исками об интеллектуальной собственности , связанными с Интернетом . Стороны предстают перед судом посредством видеоконференции, а ИИ оценивает представленные доказательства и применяет соответствующие правовые стандарты.

Услуги

Человеческие ресурсы

Основная статья: Искусственный интеллект при найме сотрудников

Еще одно применение ИИ – в сфере управления персоналом. ИИ может проверять резюме и ранжировать кандидатов на основе их квалификации, прогнозировать успех кандидатов на определенных должностях и автоматизировать повторяющиеся коммуникационные задачи через чат-ботов.

Поиск работы

ИИ упростил процесс рекрутинга/поиска работы как для рекрутеров, так и для соискателей. По словам Раджа Мукерджи из Indeed , 65% ищущих работу снова ищут работу в течение 91 дня после приема на работу. Механизм на базе искусственного интеллекта упрощает поиск работы, оценивая информацию о профессиональных навыках, зарплатах и ​​тенденциях пользователей, подбирая соискателей на наиболее подходящие должности. Машинный интеллект рассчитывает соответствующую заработную плату и выделяет информацию о резюме для рекрутеров с помощью НЛП, которая извлекает соответствующие слова и фразы из текста. Еще одно приложение — конструктор резюме с искусственным интеллектом, который составляет резюме за 5 минут. Чат-боты помогают посетителям сайта и улучшают рабочие процессы.

Обслуживание клиентов онлайн и по телефону

Автоматизированный онлайн-помощник, обеспечивающий обслуживание клиентов на веб-странице.

ИИ лежит в основе аватаров ( автоматических онлайн-помощников ) на веб-страницах. Это может снизить затраты на эксплуатацию и обучение. Pypestream автоматизировал обслуживание клиентов для своего мобильного приложения, чтобы упростить общение с клиентами.

Приложение Google анализирует язык и преобразует речь в текст. Платформа может распознавать разгневанных клиентов по их языку и реагировать соответствующим образом. Amazon использует чат-бота для обслуживания клиентов, который может выполнять такие задачи, как проверка статуса заказа, отмена заказов, предложение возврата средств и соединение клиента с представителем-человеком. Генеративный искусственный интеллект (GenAI), такой как ChatGPT, все чаще используется в бизнесе для автоматизации задач и улучшения процесса принятия решений.

Гостеприимство

В индустрии гостеприимства ИИ используется для сокращения повторяющихся задач, анализа тенденций, взаимодействия с гостями и прогнозирования потребностей клиентов. Гостиничные услуги с использованием искусственного интеллекта представлены в виде чат-бота. приложение, виртуальный голосовой помощник и сервисные роботы.

СМИ

См. Также: § Телекоммуникации и синтетические медиа.

Восстановление изображения

Приложения искусственного интеллекта анализируют медиаконтент, например фильмы, телепрограммы, рекламные видеоролики или пользовательский контент . Решения часто включают в себя компьютерное зрение .

Типичные сценарии включают анализ изображений с использованием методов распознавания объектов или лиц или анализ видео для распознавания сцен, объектов или лиц. Медиа-анализ на основе искусственного интеллекта может облегчить поиск медиа, создание описательных ключевых слов для контента, мониторинг политики контента (например, проверку пригодности контента для определенного времени просмотра телепередач), преобразование речи в текст для архивирования или других целей, а также обнаружение логотипы, продукты или лица знаменитостей для размещения рекламы.

• Интерполяция движения
• Алгоритмы масштабирования пиксель-арта
• Масштабирование изображения
• Восстановление изображения
• Раскрашивание фотографий
• Реставрация пленки и масштабирование видео
• Маркировка фотографий
• Автоматическая идентификация видов (например, идентификация растений, грибов и животных с помощью приложения)
• Модели преобразования текста в изображение, такие как DALL-E , Midjourney и Stable Diffusion.
• Изображение в видео
• Текст в видео, например Make-A-Video от Meta, Imagen video и Phenaki от Google.
• Текст в музыку с помощью моделей искусственного интеллекта, таких как MusicLM
• Преобразование текста в речь, например ElevenLabs и 15.ai.
• Захват движения

Дипфейки

Глубокие фейки могут использоваться в комедийных целях, но они более известны благодаря фейковым новостям и мистификациям.

В январе 2016 года программа Horizon 2020 профинансировала проект InVID чтобы помочь журналистам и исследователям обнаружить поддельные документы, доступные в виде плагинов для браузера.

В июне 2016 года группа визуальных вычислений Мюнхенского технического университета и Стэнфордского университета разработала Face2Face, программа, которая анимирует фотографии лиц, имитируя мимику другого человека. Технология была продемонстрирована при анимации лиц людей, включая Барака Обаму и Владимира Путина . Другие методы были продемонстрированы на основе глубоких нейронных сетей , от которых и было взято название deep fake .

В сентябре 2018 года сенатор США Марк Уорнер предложил наказать компании социальных сетей , которые позволяют публиковать на своих платформах фейковые документы.

В 2018 году Дариус Афчар и Винсент Нозик нашли способ обнаружить фейковый контент, анализируя мезоскопические свойства видеокадров. DARPA выделило 68 миллионов долларов на работу по обнаружению глубоких фейков.

Аудио дипфейки и было разработано программное обеспечение искусственного интеллекта, способное обнаруживать глубокие фейки и клонировать человеческие голоса.

Respeecher — это программа, которая позволяет одному человеку говорить голосом другого.

Анализ видеоконтента, наблюдение и обнаружение манипулируемых СМИ

См. также: парсинг веб-страниц , манипуляции с фотографиями и манипуляции с видео.

Этот раздел представляет собой отрывок из анализа видеоконтента § Искусственный интеллект . [ редактировать ]

Искусственный интеллект для видеонаблюдения использует компьютерные программы, которые анализируют звук и изображения с камер видеонаблюдения, чтобы распознавать людей, транспортные средства, объекты и события. Программа для подрядчиков по обеспечению безопасности — это программное обеспечение для определения ограниченных зон в поле зрения камеры (например, огороженная территория, парковка, но не тротуар или общественная улица за пределами парковки) и программирования на время суток (например, после закрытия рабочего дня). ) за имущество, находящееся под охраной камеры наблюдения . Искусственный интеллект («ИИ») отправляет предупреждение, если обнаруживает нарушителя, нарушившего установленные «правила», запрещающие никому находиться в этой зоне в это время суток.

Алгоритмы искусственного интеллекта использовались для обнаружения дипфейковых видео.

Видео производство

Искусственный интеллект также начинает использоваться в производстве видео: разрабатываются инструменты и программное обеспечение, которые используют генеративный ИИ для создания нового видео или изменения существующего видео. В настоящее время в этих процессах используются некоторые из основных инструментов: DALL-E, Mid-journey и Runway. Way mark Studios использовала инструменты, предлагаемые DALL-E и Mid-journey, полностью сгенерированного искусственным интеллектом фильма под названием «Мороз» . для создания летом 2023 года Way mark Studios экспериментирует с использованием этих инструментов искусственного интеллекта для создания рекламы и рекламных роликов для компаний за считанные секунды. Ив Бергквист, директор проекта искусственного интеллекта и нейробиологии в медиа Центра развлекательных технологий Университета Южной Калифорнии, говорит, что команды пост-продакшена в Голливуде уже используют генеративный искусственный интеллект, и прогнозирует, что в будущем все больше компаний будут использовать эту новую технологию.

Музыка

Основная статья: Музыка и искусственный интеллект

ИИ использовался для сочинения музыки различных жанров.

Дэвид Коуп создал ИИ по имени Эмили Хауэлл , которому удалось стать широко известным в области алгоритмической компьютерной музыки. Алгоритм Эмили Хауэлл зарегистрирован как патент США.

В 2012 году AI Iamus создал первый полноценный классический альбом.

AIVA (Виртуальный художник искусственного интеллекта) сочиняет симфоническую музыку, в основном классическую музыку для фильмов . Он стал первым в мире, став первым виртуальным композитором, получившим признание музыкальной профессиональной ассоциации .

Melomics создает компьютерную музыку для снятия стресса и боли.

В исследовательской лаборатории Sony CSL программное обеспечение Flow Machines создает поп-песни, изучая музыкальные стили из огромной базы данных песен. Он может составлять в нескольких стилях.

Watson Beat использует обучение с подкреплением и сети глубоких убеждений для сочинения музыки на основе простой исходной мелодии и выбранного стиля. Программное обеспечение было с открытым исходным кодом и такие музыканты, как Тэрин Саузерн сотрудничал с проектом по созданию музыки.

Дебютная песня южнокорейской певицы Хаён «Eyes on You» была написана с использованием искусственного интеллекта под руководством настоящих композиторов, в том числе NUVO.

Написание и отчетность

См. также: § Веб-каналы и сообщения.

Narrative Science продает компьютерные новости и отчеты. Он суммирует спортивные события на основе статистических данных игры. Он также создает финансовые отчеты и анализ недвижимости. Automated Insights генерирует персонализированные обзоры и превью Yahoo Sports Fantasy Football .

Исоп использует ИИ для преобразования структурированных данных в комментарии и рекомендации на естественном языке. Исоп пишет финансовые отчеты, краткие описания, персонализированную торговую или маркетинговую документацию и многое другое на нескольких языках, включая английский, испанский, французский и немецкий.

ТАЛЕСПИН сочинял истории, похожие на басни Эзопа . Программа началась с набора персонажей, которые хотели достичь определенных целей. В рассказе рассказывается об их попытках достичь этих целей. Марк Ридл и Вадим Булитко утверждали, что суть сторителлинга заключается в управлении опытом или в том, «как сбалансировать необходимость последовательного развития истории с пользовательской активностью, которая часто противоречит».

В то время как рассказывание историй с помощью ИИ фокусируется на создании историй (персонажей и сюжета), коммуникация историй также уделяла внимание. В 2002 году исследователи разработали архитектурную основу для создания повествовательной прозы. Они точно воспроизвели разнообразие и сложность текста в таких рассказах, как « Красная Шапочка» . В 2016 году японский ИИ написал рассказ и едва не получил литературную премию.

Южнокорейская компания Hanteo Global использует журналистского бота для написания статей.

Литературные авторы также изучают возможности использования ИИ. Примером может служить Дэвида Джейва Джонстона работа ReRites (2017-2019), где поэт создал ежедневный ритуал редактирования поэтического вывода нейронной сети для создания серии перформансов и публикаций.

Спортивное письмо

В 2010 году искусственный интеллект использовал статистику бейсбола для автоматического создания новостных статей. Он был запущен The Big Ten Network с использованием программного обеспечения от Narrative Science .

Не имея возможности освещать каждую игру Малой бейсбольной лиги с большой командой людей, Associated Press в 2016 году сотрудничало с Automated Insights для создания обзоров игр, которые были автоматизированы искусственным интеллектом.

UOL в Бразилии расширила использование искусственного интеллекта в своих произведениях. Вместо того, чтобы просто генерировать новости, они запрограммировали ИИ так, чтобы он включал часто искомые слова в Google .

El Pais , испанский новостной сайт, освещающий многие темы, включая спорт, позволяет пользователям комментировать каждую новостную статью. Они используют Perspective API для модерации этих комментариев, и если программное обеспечение посчитает, что комментарий содержит токсичные выражения, комментатор будет вынужден изменить свой комментарий, чтобы опубликовать его.

Местная голландская медиа-группа использовала искусственный интеллект для автоматического освещения любительского футбола, рассчитанного на освещение 60 000 игр всего за один сезон. NDC в партнерстве с United Robots создала этот алгоритм и осветила то, что раньше было бы невозможно сделать без чрезвычайно большой команды.

В 2023 году ИИ Lede использовался для сбора результатов школьных футбольных матчей и автоматического создания сюжетов для местной газеты. Это было встречено большой критикой со стороны читателей за ту самую роботизированную дикцию, которая была опубликована. Читатели были недовольны некоторыми описаниями игр, представляющими собой «близкую встречу спортивного типа», и сообщили об этом издательской компании Gannett в социальных сетях. С тех пор Ганнетт прекратил использование Lede AI, пока не найдет решение для того, что они называют экспериментом.

Arc.Ask3.Ru

Этот раздел представляет собой отрывок из проекта «Искусственный интеллект в проектах Викимедиа» . [ редактировать ]

Искусственный интеллект используется в Википедии и других проектах Викимедиа с целью разработки этих проектов. Взаимодействие человека и бота в проектах Викимедиа является рутинным и повторяющимся.

Миллионы его статей были отредактированы ботами. которые, однако, обычно не являются программным обеспечением искусственного интеллекта. Многие платформы искусственного интеллекта используют данные Википедии. в основном для обучения приложениям машинного обучения. Ведутся исследования и разработки различных приложений искусственного интеллекта для Википедии, например, для выявления устаревших предложений, выявление скрытого вандализма или рекомендации статей и заданий новым редакторам.

Машинный перевод (см. выше ) также используется для перевода статей Википедии и может сыграть более важную роль в создании, обновлении, расширении и общем улучшении статей в будущем. Инструмент перевода контента позволяет редакторам некоторых Википедий легче переводить статьи на несколько выбранных языков.

Видеоигры

Основная статья: Искусственный интеллект в видеоиграх

В видеоиграх ИИ обычно используется для формирования поведения неигровых персонажей (NPC). используется ИИ Кроме того, для поиска пути . Некоторые исследователи считают ИИ NPC в играх «решённой проблемой» для большинства производственных задач. К играм с менее типичным ИИ относятся ИИ-директор в Left 4 Dead (2008) и нейроэволюционная тренировка взводов в Supreme Commander 2 (2010). ИИ также используется в Alien Isolation (2014) как способ контролировать действия, которые Чужой будет выполнять дальше.

Kinect , который обеспечивает 3D-интерфейс движения тела для Xbox 360 и Xbox One , использует алгоритмы, возникшие в результате исследований искусственного интеллекта.

Искусство

«Эльф-киборг», созданный Stable Diffusion.

Основная статья: Искусство искусственного интеллекта

ИИ использовался для создания визуального искусства. Первая художественная программа искусственного интеллекта под названием AARON была разработана Гарольдом Коэном в 1968 году. с целью иметь возможность кодировать процесс рисования. Все началось с создания простых черно-белых рисунков, а позже раскраски с использованием специальных кистей и красок, которые были выбраны самой программой без посредничества Коэна.

Платформы искусственного интеллекта, такие как « DALL-E », Стабильная диффузия , Изображение , и Мидджорни использовались для создания визуальных изображений из таких входных данных, как текст или другие изображения. Некоторые инструменты искусственного интеллекта позволяют пользователям вводить изображения и выводить измененные версии этого изображения, например, для отображения объекта или продукта в различных средах. Модели изображений ИИ также могут пытаться воспроизвести конкретные стили художников и усложнять грубые эскизы.

(GAN) с момента их создания в 2014 году Генеративно-состязательные сети использовались художниками в области искусственного интеллекта. Компьютерное программирование GAN генерирует технические изображения с помощью структур машинного обучения, которые превосходят потребности в людях-операторах. Примеры программ GAN, генерирующих искусство, включают Artbreeder и DeepDream .

Арт-анализ

Помимо создания оригинальных произведений искусства, были разработаны исследовательские методы с использованием ИИ для количественного анализа коллекций цифрового искусства. Хотя основной целью крупномасштабной оцифровки произведений искусства в последние несколько десятилетий было обеспечение доступности и изучения этих коллекций, использование искусственного интеллекта для их анализа открыло новые исследовательские перспективы. Два вычислительных метода: чтение с близкого расстояния и наблюдение с расстояния — типичные подходы, используемые для анализа оцифрованного искусства. В то время как дистанционное просмотр предполагает анализ больших коллекций, пристальное чтение предполагает изучение одного произведения искусства.

Компьютерная анимация

Искусственный интеллект используется с начала 2000-х годов, в первую очередь в системе Genesis, разработанной Pixar. Он был разработан для изучения алгоритмов и создания 3D-моделей персонажей и реквизита. Среди известных фильмов, в которых использовалась эта технология, — «Вверх» и «Хороший динозавр». В последние годы ИИ использовался менее церемониально. В 2023 году выяснилось, что японский Netflix использует искусственный интеллект для создания фоновых изображений для своего предстоящего шоу, что вызвало негативную реакцию в Интернете. В последние годы захват движения стал легкодоступной формой анимации с использованием искусственного интеллекта. Например, Move AI — это программа, созданная для захвата любого движения человека и его реанимации в своей анимационной программе с использованием обучающегося ИИ.

Утилиты

Энергетическая система

Преобразователи силовой электроники используются в возобновляемых источниках энергии , хранении энергии , электромобилях и передаче постоянного тока высокого напряжения . Эти преобразователи подвержены сбоям, которые могут привести к прерыванию обслуживания и потребовать дорогостоящего обслуживания или привести к катастрофическим последствиям в критически важных приложениях. ИИ может руководить процессом проектирования надежных преобразователей силовой электроники, рассчитывая точные параметры конструкции, обеспечивающие требуемый срок службы.

Машинное обучение можно использовать для прогнозирования и планирования энергопотребления, например, для помощи в управлении перебоями в использовании возобновляемых источников энергии (см. также: «умная сеть» и смягчение последствий изменения климата в энергосистеме ).

Телекоммуникации

Многие телекоммуникационные компании используют эвристический поиск для управления своей рабочей силой. Например, BT Group внедрила эвристический поиск в приложении, в котором работают 20 000 инженеров. Машинное обучение также используется для распознавания речи (СР), в том числе устройств с голосовым управлением, и транскрипции, связанной с СР, в том числе видео.

Производство

Основные статьи: Искусственный интеллект в промышленности и Искусственный интеллект в тяжелой промышленности.

Датчики

Искусственный интеллект был объединен с цифровой спектрометрией компанией IdeaCuria Inc., позволяют использовать такие приложения, как мониторинг качества воды в домашних условиях.

Игрушки и игры

В 1990-е годы ранние ИИ контролировали тамагочи и Giga Pets , Интернет и первого широко выпущенного робота Ферби . Айбо был домашним роботом в форме собаки-робота с интеллектуальными функциями и автономностью .

Компания Mattel создала ассортимент игрушек с поддержкой искусственного интеллекта, которые «понимают» разговоры, дают разумные ответы и обучаются.

Нефть и газ

Нефтегазовые компании используют инструменты искусственного интеллекта для автоматизации функций, прогнозирования проблем с оборудованием и увеличения добычи нефти и газа.

Транспорт

Автомобильная промышленность

Основные статьи: Автомобильная автоматизация и беспилотный автомобиль.

Вид сбоку на Waymo беспилотный автомобиль марки

Ожидается, что ИИ в транспорте обеспечит безопасный, эффективный и надежный транспорт, сводя к минимуму воздействие на окружающую среду и общество. Основной проблемой развития является сложность транспортных систем, в которых участвуют независимые компоненты и стороны, преследующие потенциально противоречивые цели.

на базе искусственного интеллекта Контроллеры нечеткой логики управляют коробками передач . Например, Audi TT 2006 года , VW Touareg. и VW Caravell оснащены трансмиссией DSP. Ряд вариантов Škoda ( Škoda Fabia ) включает в себя контроллер на основе нечеткой логики. на основе искусственного интеллекта, Автомобили оснащены функциями помощи водителю такими как самостоятельная парковка и адаптивный круиз-контроль .

Существуют также прототипы автономных автомобильных средств общественного транспорта, таких как электрические микроавтобусы. а также железнодорожный транспорт действующий автономный .

Существуют также прототипы автономных средств доставки, иногда включающих роботов-доставщиков .

Сложность транспорта означает, что в большинстве случаев обучение ИИ в реальных условиях вождения непрактично. Тестирование на симуляторе может снизить риски, связанные с обучением на дороге.

ИИ лежит в основе беспилотных транспортных средств. В число компаний, занимающихся ИИ, входят Tesla , Waymo и General Motors . Системы на базе искусственного интеллекта управляют такими функциями, как торможение, смена полосы движения, предотвращение столкновений, навигация и картографирование.

Автономные грузовики находятся на стадии испытаний. Правительство Великобритании приняло закон о начале испытаний автономных грузовиков в 2018 году. Группа автономных грузовиков следует друг за другом. Немецкая корпорация Daimler тестирует свой Freightliner Inspiration .

Автономным транспортным средствам необходимы точные карты, чтобы иметь возможность перемещаться между пунктами назначения. Некоторые автономные транспортные средства не позволяют управлять людьми (у них нет руля и педалей).

Управление трафиком

Искусственный интеллект использовался для оптимизации управления дорожным движением, что сокращает время ожидания, потребление энергии и выбросы на целых 25 процентов.

Камеры с радарными и ультразвуковыми акустическими датчиками местоположения, а также использование алгоритмов прогнозирования для создания искусственных интеллектуальных светофоров для улучшения транспортного потока.

Умные светофоры разрабатываются в Карнеги-Меллоне с 2009 года. С тех пор профессор Стивен Смит основал компанию Surtrac , которая установила интеллектуальные системы управления дорожным движением в 22 городах. Установка стоит около 20 000 долларов за перекрёсток. На установленных перекрестках время в пути сокращено на 25%, а время ожидания в пробках сокращено на 40%.

Военный

(AOD) Королевских ВВС Австралии (RAAF Подразделение воздушных операций ) использует искусственный интеллект для создания экспертных систем . ИИ действуют как суррогатные операторы боевых и учебных тренажеров, средств управления миссиями, систем поддержки принятия тактических решений и последующей обработки данных симулятора в символические сводки.

Симуляторы самолетов используют искусственный интеллект для обучения авиаторов. Могут быть смоделированы условия полета, которые позволяют пилотам совершать ошибки, не рискуя при этом ни собой, ни дорогостоящим самолетом. Воздушный бой также можно моделировать.

ИИ также может использоваться для управления самолетами аналогично управлению наземной техникой. Автономные дроны могут летать независимо или группами .

AOD использует интерактивную систему диагностики и изоляции неисправностей, или IFDIS, которая представляет собой основанную на правилах экспертную систему, использующую информацию из документов TF-30 и экспертные советы механиков, работающих с TF-30. Эта система была разработана для использования при разработке TF-30 для F-111C . Система заменила специализированных работников. Система позволяла обычным работникам общаться с системой и избегать ошибок, просчетов или необходимости обращаться к одному из специализированных работников.

Распознавание речи позволяет диспетчерам дорожного движения давать устные указания дронам.

Искусственный интеллект поддерживает проектирование самолетов, или AIDA, используется для помощи конструкторам в процессе создания концептуальных проектов самолетов. Эта программа позволяет дизайнерам больше сосредоточиться на самом дизайне, а не на процессе проектирования. Программное обеспечение также позволяет пользователю меньше сосредотачиваться на программных инструментах. AIDA использует системы, основанные на правилах, для вычисления своих данных. Это схема расположения модулей AIDA. Несмотря на простоту, программа оказывается эффективной.

НАСА

В 2003 году в рамках проекта Центра летных исследований Драйдена было создано программное обеспечение, которое могло бы позволить поврежденному самолету продолжать полет до тех пор, пока не будет достигнута безопасная посадка. Программное обеспечение компенсировало поврежденные компоненты, полагаясь на оставшиеся неповрежденные компоненты.

Интеллектуальная система автопилота 2016 года объединила обучение и клонирование поведения, при этом автопилот наблюдал действия низкого уровня, необходимые для маневрирования самолета, и стратегию высокого уровня, используемую для применения этих действий.

морской

Нейронные сети используются системами ситуационной осведомленности на кораблях и лодках. Есть также автономные лодки .

Экологический мониторинг

См. также: Климатически оптимизированное сельское хозяйство.

Автономные корабли, которые следят за океаном, анализ спутниковых данных с помощью искусственного интеллекта, пассивная акустика или дистанционное зондирование и другие приложения мониторинга окружающей среды используют машинное обучение.

Например, «Global Plastic Watch» — это платформа спутникового мониторинга на базе искусственного интеллекта для анализа/отслеживания свалок пластиковых отходов , помогающая предотвратить пластиковое загрязнение , в первую очередь загрязнение океана , помогая определить, кто и где неправильно обращается с пластиковыми отходами, сбрасывая их в океаны. .

Системы раннего предупреждения

Машинное обучение можно использовать для раннего обнаружения признаков стихийных бедствий и экологических проблем, включая, возможно, стихийные пандемии . землетрясения, оползни, сильный дождь, долгосрочная уязвимость водоснабжения, переломные моменты коллапса экосистемы , вспышки цианобактерий , и засухи.

Информатика

Помощь в программировании

Основные статьи: Автоматическое программирование и Среда программирования.

Инструменты для помощи в написании кода на базе искусственного интеллекта

ИИ можно использовать для завершения кода в реальном времени, общения в чате и автоматического создания тестов. Эти инструменты обычно интегрируются с редакторами и IDE в виде плагинов . Они отличаются функциональностью, качеством, скоростью и подходом к конфиденциальности. Предложения по коду могут быть неверными, и перед их принятием их следует тщательно проверить разработчикам программного обеспечения.

GitHub Copilot — это модель искусственного интеллекта, разработанная GitHub и OpenAI , которая способна автоматически заполнять код на нескольких языках программирования. Цена для частных лиц: 10 долларов США в месяц или 100 долларов США в год с бесплатным пробным периодом на один месяц.

Tabnine был создан Джейкобом Джексоном и первоначально принадлежал компании Tabnine. В конце 2019 года Tabnine была приобретена Codota . Инструмент Tabnine доступен в виде плагина для большинства популярных IDE . Он предлагает несколько вариантов цен, включая ограниченную «стартовую» бесплатную версию.

CodiumAI от CodiumAI, небольшого стартапа в Тель-Авиве, предлагает автоматическое создание тестов. В настоящее время поддерживает Python, JS и TS.

Ghostwriter от Replit предлагает завершение кода и общение в чате. У них есть несколько тарифных планов, включая бесплатный и план «Хакер» за 7 долларов в месяц.

CodeWhisperer от Amazon собирает контент отдельных пользователей, включая файлы, открытые в IDE. Они утверждают, что уделяют особое внимание безопасности как во время передачи, так и при хранении. Индивидуальный план бесплатен, профессиональный план стоит 19 долларов США за пользователя в месяц.

Другие инструменты: SourceGraph Cody, CodeCompleteFauxPilot, Tabby.

Проектирование нейронной сети

ИИ можно использовать для создания других ИИ. Например, примерно в ноябре 2017 года проект Google AutoML по разработке новых топологий нейронных сетей создал NASNet — систему, оптимизированную для ImageNet и POCO F1. Производительность NASNet превысила все ранее опубликованные результаты на ImageNet.

Квантовые вычисления

Дополнительная информация: Квантовое машинное обучение.

См. Также: § Химия и биология.

Машинное обучение использовалось для шумоподавления в квантовых технологиях . включая квантовые датчики . Более того, проводятся значительные исследования и разработки по использованию квантовых компьютеров с алгоритмами машинного обучения. Например, есть прототип, фотонный, квантовое мемристивное устройство для нейроморфных (квантовых) компьютеров (НК)/ искусственных нейронных сетей и квантовых материалов, использующих НК, с некоторым разнообразием потенциальных приложений, связанных с нейроморфными вычислениями, а квантовое машинное обучение — это область, в которой разрабатываются различные приложения. ИИ может быть использован для квантовых симуляторов , которые могут применяться для решения физических и химических задач. проблемы, а также для квантовых отжигателей для обучения нейронных сетей для приложений искусственного интеллекта. Это также может быть полезно в химии, например, для открытия лекарств, и в материаловедении, например, для оптимизации/открытия материалов (с возможным отношением к производству квантовых материалов). ).

Исторический вклад

Исследователи искусственного интеллекта создали множество инструментов для решения самых сложных задач в информатике. Многие из их изобретений были приняты господствующей информатикой и больше не считаются ИИ. Все нижеперечисленное изначально было разработано в лабораториях искусственного интеллекта:

• Разделение времени
• Интерактивные переводчики
• Графические пользовательские интерфейсы и компьютерная мышь
• быстрой разработки приложений Среды
• Структура связанного списка данных
• Автоматическое управление хранилищем
• Символическое программирование
• Функциональное программирование
• Динамическое программирование
• Объектно-ориентированное программирование
• Оптическое распознавание символов
• Удовлетворение ограничений

Бизнес

См. также: § Услуги

Извлечение контента

Оптический считыватель символов используется для извлечения данных из деловых документов, таких как счета-фактуры и квитанции. Его также можно использовать в документах деловых контрактов, например, в трудовых договорах, для извлечения важных данных, таких как условия найма, условия поставки, положения о расторжении контракта и т. д.

Архитектура

Этот раздел представляет собой отрывок из книги «Искусственный интеллект в архитектуре» . [ редактировать ]

Ай подсказал образы архитектуры

Искусственный интеллект в архитектуре описывает использование искусственного интеллекта в автоматизации, проектировании и планировании архитектурного процесса или в оказании помощи человеческим навыкам в области архитектуры. Считается, что искусственный интеллект потенциально может привести к серьезным изменениям в архитектуре.

Потенциал ИИ в оптимизации проектирования, планирования и производительности был отмечен как ускоритель в области архитектурных работ. Также была отмечена способность ИИ потенциально расширять процесс проектирования архитектора. Также высказывались опасения по поводу замены аспектов или основных процессов архитектурной профессии искусственным интеллектом, а также философских последствий для профессии и творчества.

Искусственный интеллект в архитектуре дал архитекторам возможность создавать вещи, выходящие за рамки человеческого понимания. Реализация ИИ технологий машинного обучения для рендеринга текста, таких как DALL-E и стабильная Diffusion, придает мощь комплексу визуализации.

ИИ позволяет дизайнерам демонстрировать свою креативность и даже изобретать новые идеи во время проектирования. В будущем ИИ не заменит архитекторов; вместо этого это улучшит скорость перевода идей и эскизов.

Список приложений

• Оптическое распознавание символов
• Распознавание рукописного ввода
• Распознавание речи
• Распознавание лиц
• Генеративный искусственный интеллект
• Синтетические носители
• Искусственное творчество
• Компьютерное зрение
• Виртуальная реальность
• Обработка изображений
• Фото и видео манипуляции
• Диагностика (искусственный интеллект)
• Теория игр и стратегическое планирование
• Игровой искусственный интеллект и компьютерный игровой бот
• Обработка естественного языка , перевод и чат-боты
• Нелинейное управление и робототехника
• Чат-боты и приложения-помощники, такие как Alexa, Google Assistant, Siri.
• Социальный бот
• Транскрипция музыки
• Юридические услуги
• Здравоохранение
• Проблемы, связанные с образованием и обучаемостью
• Анализ активности пользователей , персонализированное таргетированное продвижение и маркетинг через рекламу.
• Гуманоиды
• Такие игры, как DeepBlue
• Агентные модели
  • Агентная вычислительная экономика
  • Искусственная жизнь
• Автоматизированное рассуждение
  • Автоматизированное доказательство теорем
  • Помощники по доказательствам
• Автоматизация
• Биологические вычисления
• Концепция майнинга
• Интеллектуальный анализ данных
• Представление знаний
• Семантическая сеть
• спама в электронной почте Фильтрация
• Фильтрация разжигания ненависти , изображений наготы и другого нежелательного контента.
• Робототехника
  • Робототехника, основанная на поведении
  • Когнитивная робототехника
  • Кибернетика
  • Развивающая робототехника (эпигенетическая)
  • Эволюционная робототехника
  • Взаимодействие человека и робота
• Гибридная интеллектуальная система
• Интеллектуальный агент
• Интеллектуальное управление
• Судебные разбирательства

См. также

• Применение искусственного интеллекта в юридической информатике
• Приложения глубокого обучения
• Приложения машинного обучения
• Коллективный разум § Приложения
• Список проектов искусственного интеллекта
• Список наборов данных для исследований в области машинного обучения
• Открытые данные
• Прогресс в искусственном интеллекте
• Хронология вычислений с 2020 г. по настоящее время

Дальнейшее чтение

• Каплан, AM; Хэнляйн, М. (2018). «Сири, Сири в моей руке, кто самая прекрасная на земле? Об интерпретациях, иллюстрациях и последствиях искусственного интеллекта». Горизонты бизнеса . 62 (1): 15–25. дои : 10.1016/j.bushor.2018.08.004 . S2CID   158433736 .
• Курцвейл, Рэй (2005). Сингулярность близка: когда люди превзойдут биологию . Нью-Йорк: Викинг. ISBN  978-0-670-03384-3 .
• Национальный исследовательский совет (1999). «Развития искусственного интеллекта» . Финансирование революции: государственная поддержка компьютерных исследований . Национальная Академия Пресс. ISBN  978-0-309-06278-7 . OCLC   246584055 .
• Могаддам, MJ; Сулеймани, г-н; Фарси, Массачусетс (2015). «Планирование последовательности операций штамповки в прогрессивных штампах». Журнал интеллектуального производства . 26 (2): 347–357. дои : 10.1007/s10845-013-0788-0 . S2CID   7843287 .
• Фельтен, Эд (3 мая 2016 г.). «Подготовка к будущему искусственного интеллекта» .