10 примеров искусственного интеллекта, которые мы используем в нашей повседневной жизни

Как искусственный интеллект меняет нашу жизнь: 17 примеров

Искусственный интеллект встречается не только в фантастических фильмах. И вот доказательства.

Искусственный интеллект больше нельзя считать технологией далекого будущего — он уже меняет нашу повседневную жизнь. И вот в каких сферах он это делает.

Безопасность

Полиция по всему миру тестирует системы на основе ИИ, которые помогают быстрее ловить преступников. Например, в Великобритании одно агентство развертывает систему распознавания лиц, способную идентифицировать подозреваемых по небольшой части лица (к примеру, по уху).

Другая система, разработанная в Испании, анализирует фотографии с мест преступления в поисках улик. Искусственный интеллект также помогает полиции и судам определиться с тем, должен ли подозреваемый содержаться под стражей, или его можно выпустить под залог.

Для этого система оценивает риск совершения им других преступлений.

Дизайн

Тренируясь на существующих примерах, искусственный интеллект создает новые дизайны одежды и текстиля. В ходе одного эксперимента под названием SkyKnit ИИ создал причудливые узоры в форме щупальцев с уникальными стежками, которые заинтересовали многих поклонников.

Дикая природа и браконьеры

Обширные площади густой растительности в Восточной Африке позволяют браконьерам оставаться безнаказанными.

Патрулирование с помощью воздушных дронов позволило природоохранным организациям использовать системы машинного видения для обнаружения браконьеров с помощью инфракрасных камер.

Другие системы используют ИИ для наблюдения за исчезающими видами с помощью комаров или для отслеживания незаконного оборота слоновой кости и рогов носорогов в социальных сетях.

Еда

От создания необычных (а иногда и отвратительных) новых рецептов до исполнения некоторых обязанностей у плиты — ИИ можно использовать везде. Электронные шеф-повара уже «готовят» нам изменения на кухне.

Землетрясения

Землетрясения невероятно трудно предсказывать — как и другие стихийные бедствия. Но системы на основе глубокого обучения (форма машинного обучения) могут успешно предсказывать локализацию повторных толчков, часто приводящих к дополнительным смертям и разрушениям.

Зоопарки

Обычная среда обитания антилопы Ньяла — жаркие, сухие саванны на юге Африки. Поэтому когда зима приходит в зоопарк Марвелл недалеко от Винчестера, Англия, им становится холодно. Чтобы помочь животным, в зоопарке была установлена экспериментальная система обогрева. Она использует инфракрасные датчики и машинное обучение для поддержания комфортной температуры внутри.

Пробки

Заторы и трафик на оживленных магистралях и в городах трудно спрогнозировать. Он зависит от поведения людей, состояния дорог, времени дня и года, погоды и аварий. Анализируя огромные объемы информации, ИИ повышает пропускную способность дорог, управляет сигналами светофоров, позволяет сократить число аварий и затруднений на дорогах.

Прогнозы и оракулы

Машины прекрасно справляются с поиском паттернов, которые в ином случае могли бы ускользнуть от человеческих глаз, однако самой удивительной областью применения ИИ является предсказание будущего.

По всему миру врачи все чаще используют системы на основе ИИ для поисках ранних признаков заболеваний, при этом недавно исследователи показали, что ИИ также может предсказать, разовьется ли у человека болезнь Альцгеймера задолго до появления первых симптомов.

Проектирование машин

Проектирование новых компонентов автомобилей и самолетов — это медленный и кропотливый процесс. Искусственный интеллект способен всего за несколько часов сгенерировать миллионы новых форм и конфигураций. General Motors, Airbus и другие компании уже используют ИИ для разработки новых компонентов.

Рэп

Deep-flow — это ИИ-система, обладающая уникальной возможностью: она умеет сочинять настолько классный рэп, что его невозможно отличить от настоящего. При этом система активно использует сленг и ругательства — все как у людей.

Секс

Забудьте о жутких секс-роботах, умных секс-игрушках и соблазнительных чат-ботах. Искусственный интеллект эффективно используется против более темной стороны секс-индустрии. С его помощью правоохранительные органы следят за деятельностью преступных группировок, находят людей, пострадавших от торговцев людьми и превращенных в сексуальных рабов.

Умные дома

Источник: https://ru.ihodl.com/technologies/2018-11-24/kak-iskusstvennyj-intellekt-menyaet-nashu-zhizn-17-primerov/

Презентация «Искусственный интеллект»

Искусственный интеллект

Выполнила ученица

8Г класса

Невельская Мария

Что такое искусственный интеллект (ИИ)

  • Искусственный интеллект – дисциплина, изучающая возможность создания программ для решения задач, которые требуют определенных интеллектуальных усилий при выполнении их человеком.

Исследования в области ИИ ведутся по двум направлениям:

  • бионическое – попытки смоделировать с помощью искусственных систем психофизиологическую деятельность человеческого мозга с целью создания искусственного разума;
  • прагматическое – создание программ, позволяющих с использованием ЭВМ воспроизводить не саму мыслительную деятельность, а являющиеся ее результатами процессы

Свойства систем ИИ:

  • внутренняя интерпретируемость – вместе с информацией в базе знаний представлены информационные структуры, позволяющие не только хранить знания, но и использовать их;
  • структурированность – выполняются декомпозиция сложных объектов на более простые и установление связи между ними;
  • связанность – отражаются закономерности относительно фактов, процессов, явлений и причинно-следственные отношения между ними;
  • активность – на основе имеющихся знаний можно выводить (получать) новые знания

Использование ИИ

  • Искусственный интеллект применяют в естесственно-язоковых программах. Они позволяют: делать перевод текста с одного языка на другой, составлять рефераты больших документов, сочинять тексты для сказок и поэм, сценарии телесериалов.
  • Музыкальные программы могут сочинять музыкальные произведения, проводить анализ готовых музыкальных произведений, имитировать различные исполнительские стили.
  • Распознающие программы позволяют проверять правильность текста, распознавать символы рукописного текста.
  • Многие игровые программы используют принципы искусственного интеллекта.

Программа с ИИ и без ИИ

Без ИИ

С ИИ

  • Компьютерная программа без ИИ может отвечать только на конкретные вопросы на которые он запрограммирован отвечать.
  • Внесение изменений в программу приводит к изменению его структуры.
  • Модификация не является быстрым и легким.
  • Может отвечать на универсальные вопросы, на которые он запрограммирован.
  • Программа с ИИ может поглощать новые модификации, сортируя весьма независимые фрагменты информации воедино. Следовательно, вы можете изменять кусочки информации из программы не затрагивая структуру самой программы.
  • Модификация быстрая и легкая.

Примеры ИИ, которые мы используем в повседневной жизни

  • Виртуальные личные помощники
  • Видеоигры
  • Автомобили с искусственным интеллектом (самоуправляемые автомобили)
  • Предложение товаров
  • Обнаружение мошенничества
  • Онлайн поддержка клиентов
  • Новостные порталы
  • Видеонаблюдения
  • Рекомендации фильмов и музыки

Виртуальные личные помощники

  • Siri, Kortana и другие интеллектуальные цифровые, персональные помощники на различных платформах (iOS, Android и Windows). Они помогают найти полезную информацию, о который вы у них просите используя естественный человеческий язык. ИИ в таких приложениях собирают информацию на ваших вопросах и используют ее, чтобы лучше понимать вашу речь и выводить результаты с учетом ваших предпочтений. Microsoft утверждает, что Cortana постоянно получает информацию о своих пользователях и в конечном итоге она будет способна предвидеть потребности своих клиентов. Виртуальные личные помощники обрабатывают огромное количество данных из различных источников, чтобы узнать больше о пользователях и стать более эффективными помощниками в поиске и обработки информации.

Видеоигры

  • Один из примеров использования искусственного интеллекта, с которым большинство людей вероятно знакомы, это видеоигры, которые уже давно используют ИИ. Сложность и эффективность ИИ в видеоиграх возросло в геометрической прогрессии в течении последних нескольких десятилетий, в результате чего видеоигровые персонажи способны вести себя совершенно непредсказуемым образом. Видеоигры активно используют ИИ для своих персонажей, которые могут анализировать окружающую среду для поиска объектов и взаимодействия с ними. Они способны укрываться, исследовать звуки, использовать фланговые маневры, общаться с другими персонажами и т.д.

Автомобили с искусственным интеллектом (самоуправляемые автомобили)

Источник: https://compedu.ru/publication/prezentatsiia-iskusstvennyi-intellekt.html

Носов Н.Ю., Соколов М.Д. Тенденции развития искусственного интеллекта

Носов Николай Юрьевич1, Соколов Михаил Дмитриевич1
1Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, студент

Nosov Nikolay Yurevich1, Sokolov Mikhail Dmitrievich1
1Povolzhskiy State University of Telecommunications and Informatics, student

Библиографическая ссылка на статью:
Носов Н.Ю., Соколов М.Д. Тенденции развития искусственного интеллекта // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 5 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2016/05/68404 (дата обращения: 07.02.2019).

Вы, наверное, слышали про робота, который подходит и дает вам банку колы, когда говорите ему, что вы хотите пить. Вы также, наверное, слышали о системе распознавания речи, которая управляет вашей бытовой техникой? И вы, наверное, слышали о тренажерах самолетов, которые помогут воссоздать реальную среду полета воздушного аппарата?

Обратите внимание

В 1956 году всемирно известный американский ученый Джон Маккарти, ввел термин, который является сердцем всех этих возможностей и многих других. Термин, который он придумал был “Искусственный интеллект”.

Читайте также:  Machine learning, deep learning. что это? зачем это?

 Искусственный интеллект, сокращенно ИИ – это наука и инжиниринг, работающие над созданием интеллектуальных машин, а также интеллектуальных компьютерных программ, которые способны реагировать как человек.

То есть, создание таких машин, способных чувствовать мир вокруг них, понимать разговоры и принимать решения, похожие на человеческий выбор. Искусственный разум дал нам все, от сканера до роботов в реальной жизни.

Сегодня область искусственного интеллекта может быть описана, как суп когнитивной информатики, психологии, лингвистики и математики, ожидание вспышки молнии – попытка объединения усилий исследователей и ресурсов, разработка новых подходов, использование мировых хранилищ знаний, чтобы создать искру, такую, что она будет создавать новую форму жизни.

В области искусственного разума, мы взращиваем машину ребенка с детства к взрослой жизни, таким образом, что мы создаем чисто новые подходы к обучению машины.

Отрасли искусственного интеллекта

Джон Маккарти определил некоторые из ветвей ИИ, которые описаны ниже. Он также отметил, что несколько из них еще предстоит определить.

Логика Искусственного Интеллекта: программа ИИ должна знать о фактах и ситуациях.

Распознавание образов: когда программа проводит наблюдение, то, как правило, запрограммирована на распознавание и сопоставление с образцом. Например, система распознавания речи или система распознавания лица.

Представление: должен быть способ, чтобы представить факты о мире устройству обладающем ИИ. Для представления, используется математический язык.

Важно

Вывод: умозаключение, позволяет извлекает новые факты из уже существующих фактов. Из некоторых фактов могут быть выведены другие.

Планирование: программа планирования начинается с фактов и изложения цели. Из них, программа генерирует стратегию для достижения поставленной цели.

Наличие Здравого Смысла и Рассуждения — это активное направление исследований и изучения ИИ возникло в 1950-х годах, но все же пока результат далек от человеческого уровня.

Эпистемология – это возможность обучения и получения знаний устройством. Позволяет изучать типы знаний, необходимых для конкретного типа задач.

Эвристика – это способ попытаться найти идею вложенную в программу.

Генетическое программирование – автоматическое создание программы LISP (Обработка списка), позволяющее решить поставленную задачу.

Инструменты, использующиеся для решения сложных задач при создании ИИ

За последние шесть десятилетий, существуют различные инструменты, разработанные для решения сложных проблем в области компьютерных наук. Некоторые из них являются:

Поиск и оптимизация

Большинство проблем в ИИ могут быть решены теоретически с помощью грамотного поиска возможных решений. Но простой исчерпывающий поиск редко бывает полезным и достаточным для большинства реальных задач.

 В 1990-е годы, различные виды поиска стали популярны, которые были основанные на оптимизации. В случае большинства проблем, можно составить предположение, а затем уточнить свой запрос.

 Различные алгоритмы оптимизации были написаны, чтобы помочь процессу поиска.

Логика

Совет

Логика позволяет производить изучение аргументов. В ИИ используется для представления знаний, а также использоваться для решения задач. Различные типы логики используются в исследованиях искусственного интеллекта.

 Логика первого порядка использует кванторы и предикаты, и помогает в представлении фактов и их свойств.

 Нечеткая логика является своего рода логикой первого порядка, что позволяет найти истинность заявления, которое будет представлено как 1 (истина) или 0 (False).

Теория вероятности

Вероятность – способ выражения знания. Это понятие было дано математическому значению в теории вероятностей, которая широко используется в ИИ.

Искусственный интеллект и его применение

Искусственный интеллект в настоящее время используется в широком спектре областей, включая моделирование, робототехнику, распознавание речи, финансы и акции, медицинскую диагностику, авиацию, безопасность, игры и т.д.

Разберем поподробней некоторые из областей:

Игровая Сфера: Существуют машины, которые могут играть в шахматы на профессиональном уровне. ИИ также применим к различным видеоиграм.

Распознавание речи: Компьютеры и роботы, которые понимают язык на уровне человека имеют встроенный ИИ в них.

Симуляторы: Моделирование является имитация какой-то реальной вещи. Оно используется во многих контекстах, начиная от видеоигр, заканчивая авиацией. Тренажеры включают в себя симуляторы полета для летчиков, с помощью которых ведется подготовка к пилотированию «воздушного корабля».

Обратите внимание

Робототехника: Роботы стали обычным явлением во многих отраслях промышленности, так как роботы оказались более эффективными, чем люди, особенно на повторяющихся рабочих местах, где люди имеют тенденцию терять концентрацию.

Финансы: Банки и другие финансовые учреждения полагаются на интеллектуальные программные обеспечения, которые обеспечивают точный анализ данных и помогает делать предсказания, основываясь на этих данных.

Медицина: Системы искусственного интеллекта используются в больницах, чтобы управлять расписанием больных, обеспечивать ротацию персонала, а также предоставлять медицинскую информацию.

Искусственная нейронная сеть, которая представляет собой математическую модель, вдохновленной структурой и/или функциональными аспектами биологических нейронных сетей, помогает в медицине при определении диагноза.

Искусственный разум находит использование в различных областях и приложениях. Системы безопасности, системы распознавания текста и речи, интеллектуальный анализ данных, фильтрация электронной почты от спама и огромное количество других примеров.

Британская телекоммуникационная группа применила эвристический поиск в приложении планирования, который составляет графики работы свыше двадцати тысяч инженеров.

Применение ИИ также нашло место в сфере грузоперевозок, где нечеткие логические контроллеры были разработаны для автоматических коробок передач в автомобилях.

Проблемы, с которыми сталкиваются создатели искусственного интеллекта

За последние шесть десятилетий, ученые активно работают над имитацией интеллекта человека, но рост замедлился из-за многих проблем при моделировании искусственного разума. Некоторые из этих проблем являются:

Важно

База знаний: количество фактов, которые знает человек просто слишком много. Подготовка базы данных, которая будет содержать все знание этого мира является огромной трудоемкой задачей.

Вычет, рассуждения и решения проблем: ИИ должен шаг за шагом решать любую проблему. Как правило, люди решают проблемы на основе интуитивных суждений, а затем составляют план действий, программу. Искусственный интеллект делает медленный прогресс, чтобы имитировать человеческий метод решения проблем.

Обработка естественного языка: Естественный язык – это язык на котором говорят люди. Одной из основных проблем, с которыми сталкивается ИИ, это распознавание и понимание что говорят люди.

Планирование: Планирование, как правило, ограничивает только людей, потому что они могут думать. Умение планировать и думать, как человек, необходимо для интеллектуальных агентов. Как и люди, они должны иметь возможность визуализировать будущее.

Положительные стороны применения ИИ

Уже сейчас мы можем видеть небольшие применения искусственного разума в нашем доме. Например, смарт-телевизор, умный холодильник и т.д. В будущем в каждом доме будет присутствовать ИИ. Искусственный интеллект с нанотехнологиями или другими технологиями может привести к появлению новых отраслей в области науки.

Наверняка, развитие искусственного интеллекта приведет к тому, что он станет частью нашей повседневной жизни. Уже сейчас происходит замена людей на роботов на некоторых рабочих местах.

В военной отрасли искусственный разум позволит создавать различное современное вооружение, например роботов, которые сократят смертность при возникновении войн.

Отрицательные стороны применения ИИ

Несмотря на то, что искусственный интеллект, имеет множество преимуществ, существуют очень много недостатков.
На более базовом уровне, использование искусственного разума в повседневных задачах может привести к образованию лени со стороны человека, и это может привести к деградации основной массы народа.

Совет

Применение искусственного интеллекта и нанотехнологий в военной отрасли конечно имеет много положительных сторон, например создание идеального защитного щита от любых атак, но так же существует темная сторона. С помощью искусственного разума и нанотехнологий мы сможем создавать очень мощное и разрушительное оружие и при неосторожном использовании оно может привести к необратимым последствиям.

Массовое применение искусственного интеллекта приведет к сокращению рабочих мест для людей.

Кроме того, быстрые темпы развития и применения искусственного интеллекта и робототехники может подтолкнуть Землю к экологической катастрофе. Даже сейчас отходы компьютерных комплектующих и других электронных устройств оказывают огромный вред нашей планете.

Если мы дадим разум машинам, они смогут использовать его по максимуму. Машины с интеллектом станут умнее своих создателей и это может привести к исходу, который продемонстрирован в серии фильмах «Терминатор».

Читайте также:  Icar появится на рынке к 2020 году

Заключение и будущее применение

Искусственный интеллект – область, в которой продолжаются множество исследований. Искусственный разум является отраслью компьютерной науки о понимании природы интеллекта и построения компьютерных систем, способных на разумные действия.

Несмотря на то, что люди имеют интеллект, они не в состоянии использовать его в максимально возможной степени. Машины будут иметь возможность использовать 100% своего интеллекта, если мы дадим им этот разум. Это является преимуществом, а также недостатком.

Мы зависимы от машин практически для любого применения в жизни. Машины теперь являются частью нашей жизни и используются везде. Таким образом, мы должны знать больше о машинах и должны быть осведомлены о будущем, что может случиться, если мы дадим им разум.

Искусственный интеллект не может быть плохим или хорошим. Он меняется в пути использования его нами.

Количество просмотров публикации: Please wait

Источник: http://web.snauka.ru/issues/2016/05/68404

Основы искусственного интеллекта

Материал, опубликованный в данной статье, набирает все большей популярности. Рассмотрим основы искусственного интеллекта. Сначала ознакомимся с историей развития этого направления разработки.

Развитие искусственного интеллекта

История искусственного интеллекта началась не так уж давно. Во второй половине XX века было сформулировано понятие искусственного интеллекта (artificial intelligence) и предложено несколько его определений.

Одним из первых определений, которое, несмотря на значительную широту трактовки, до сих пор не утратило своей актуальности, заключается в представлении искусственного интеллекта как: «Способ заставить вычислительную машину думать, как человек».

Актуальность интеллектуализации вычислительных систем обусловлена потребностью человека находить решения в таких реалиях современного мира, как неточность, двусмысленность, неопределенность, нечеткость и необоснованность информации.

Обратите внимание

Необходимость повышения скорости и адекватности данного процесса стимулирует создание вычислительных систем, через взаимодействие с реальным миром средствами робототехники, производственного оборудования, приборов и других аппаратных средств, могут способствовать его осуществлению.

Вычислительные системы, в основу работы которых возложена исключительно классическая логика — то есть алгоритмы решения известных задач, сталкиваются с проблемами, встречая неопределенные ситуации. В отличие от них, живые существа, хотя и проигрывают в скорости, способные принимать успешные решения в подобных ситуациях.

Пример искусственного интеллекта

В качестве примера можно привести обвал фондового рынка 1987 года, когда компьютерные программы продавали акции на сотни миллионов долларов с целью получить прибыль в несколько сотен долларов, что собственно и создало предпосылки для обвала. Положение было исправлено после перехода полного контроля за биржевыми торгами в протоплазменное интеллектуальных систем, то есть, к людям.

Определяя понятие интеллекта как научную категорию, его следует понимать как пригодность системы к обучению. Таким образом, одна из наиболее конкретизированных, на наш взгляд, определений искусственного интеллекта трактуется, как способность автоматизированных систем приобретать, адаптировать, модифицировать и пополнять знания с целью поиска решений задач, формализация которых затруднена.

Информационная пирамида

В этом определении термин «знание» имеет качественное отличие от понятия информации. Это различие хорошо отражает представление этих понятий в виде информационной пирамиды на рис 1.

Рисунок 1 — Информационная пирамида

В ее основе находятся данные, следующий уровень занимает информация, завершает пирамиду уровень знаний. По мере продвижения вверх по информационной пирамиде объемы данных переходят в ценность информации и далее — в ценность знаний.

То есть, информация возникает в момент взаимодействия субъективных данных и объективных методов их обработки.

Знания формируются на основе образования распределенных взаимосвязей между разнородной информацией, создавая при этом формальную систему — способ отражения их в точных понятиях или утверждениях.

Именно поддержка такой системы — системы знаний, в таком актуальном состоянии, позволяющая строить программы действий для поиска решений поставленных перед ними задач, учитывая конкретные ситуации, которые образуются на определенный момент времени в окружающей среде, является задачей искусственного интеллекта. Таким образом, искусственный интеллект можно, также, представить, как универсальный надалгоритм, способный создавать алгоритмы решения новых задач.

Похожая статья: Философские проблемы искусственного интеллекта.

(Пока оценок нет)
Загрузка…

Источник: https://LibTime.ru/expertsystems/osnovy-iskusstvennogo-intellekta.html

Демократизация искусственного интеллекта — Новости

Microsoft поставила перед собой амбициозную цель – демократизировать искусственный интеллект (ИИ) и сделать технологию, которая сейчас считается привилегией ограниченного круга избранных, доступной для всех.

Размышляя о будущем, бывает полезно оглянуться в прошлое. Давайте вспомним, как зарождалась современная информационная эра. С появлением печатного станка в 15 веке объем информации резко повысился, что стало первым шагом к демократизации доступа к ней и позволило людям во всем мире открывать для себя новые знания.

Уровень доступности информации с тех пор только повышается. Наша жизнь полностью изменилась, благодаря нашей способности создавать знания и делиться ими. Однако один ресурс по-прежнему остается дефицитным – это время.

Важно

Столкнувшись с таким изобилием информации, мы все еще ограничены возможностью человеческого мозга усваивать ее. Поэтому возникает вопрос о том, как доступные на сегодняшний день вычислительные мощности помогут нам снять это ограничение.

В этом и заключается основной принцип искусственного интеллекта.

Он создавался не для того, чтобы побеждать людей в играх, а для того, чтобы помогать людям достигать большего, позволить человеку и машинам работать вместе и менять мир к лучшему.

Наш подход основан на четырех принципах, которые описывают пути демократизации искусственного интеллекта для всего населения Земли:

• Мы намерены развивать и использовать технологии искусственного интеллекта для того, чтобы в корне поменять способы взаимодействия с компьютерами и другими устройствами.

• Мы намерены «наделить интеллектом» каждое приложение, с которым люди взаимодействуют, вне зависимости от типа устройств.

• Мы намерены предоставить доступ к возможностям искусственного интеллекта, которые заложены в наших собственных приложениях (когнитивные способности), разработчикам приложений во всем мире.

• Мы создаем самый мощный в мире суперкомпьютер, основанный на технологиях искусственного интеллекта, и с помощью облачных технологий предоставляем каждому желающему доступ к нему, чтобы максимально задействовать его мощь для решения задач, связанных с ИИ, на всех уровнях.

Более 133 миллионов активных пользователей, которые установили виртуальный помощник Cortana[1], уже задали ей более 12 миллиардов вопросов. Теперь она лучше понимает мир и учится лучше понимать людей, а главное – учится использовать эту информацию в нужном контексте.

Cortana работает с самыми различными устройствами, благодаря чему создается эффект экосистемы. Она находит информацию о ваших повседневных занятиях зачастую даже до того, как вы осознаете, что эта информация вам понадобится.

Мы разрабатываем приложения, значительно влияющие на вашу продуктивность, коммуникации и бизнес-процессы – и «наполняем их интеллектом».

В числе таких приложений можно выделить Microsoft Pix, инструмент для обработки фотографий со способностью распознавать детали изображений, который позволяет вам каждый раз получать самую лучшую фотографию из серии снимков.

«Умное» приложение MileIQ для отслеживания рабочих поездок помогает с легкостью классифицировать их по целям и подсчитать расстояние. Пользователи приложения уже проехали свыше 17 миллиардов километров и получили от работодателей компенсацию в размере более 1 миллиарда долларов.

SwiftKey, «умная» клавиатура, разработанная на основе технологии нейронных сетей, следит за тем, как вы набираете слова, и предлагает вам следующее слово, которое вы, возможно, захотите напечатать.

Совет

Таким образом, даже такое простое занятие, как набор текста, становится более интеллектуальным! При этом приложение не привязано к конкретной платформе и установлено более чем на 300 миллионов устройств, работающих на ОС Android и iOS.

SwiftKey уже распознал более 10 триллионов нажатий клавиш и сэкономил пользователям свыше 100 тысяч лет жизни.

Инструмент My Analytics, используемый в Office 365 и основанный на технологиях ИИ, является своего рода фитнес-трекером вашей деловой активности в течение дня и показывает в Microsoft Graph наглядный отчет о проведенном на работе времени.

Помимо того, что повседневные приложения становятся более интеллектуальными, мы стремимся создавать «умные» системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). CRM-системы обычно представляют собой обособленные решения, которые моделируют активность клиентов и демонстрируют ее в наглядном виде. Они создавались для управления, а не для повышения продаж.

Читайте также:  "мы дома" - новая система охраны с искусственным интеллектом

Источник: https://news.microsoft.com/ru-ru/features/demokratizatsiya-iskusstvennogo-intellekta/

Искусственный интеллект в рекламе: объявления, которые сами определяют, что нужно зрителю — Маркетинг на vc.ru

Понятие искусственного интеллекта (AI) в массовой культуре часто относят к категории научной фантастики, представляя роботов, одерживающих победу над человечеством.

Однако сегодня эта технология помогает маркетологам справляться с автоматизацией своих задач при использовании креатива. Редакция vc.

ru вспомнила кейсы применения AI и пообщалась с директором медиаагентства PHD Wordwide Филом Роули, который также является автором книги Sentience об этой технологии.

Издание The Guardian привело пример использования AI в наружной рекламе. Летом 2015 года агентства M&C Saatchi, Clear Channel и Posterscope провели «первую в мире постерную кампанию с искусственным интеллектом». Директор по инновациям M&C Saatchi Дэвид Кокс так описал ее значение: «Впервые постер был полностью свободен в том, чтобы составлять свой контент самостоятельно…».

Плакат, посвященный вымышленной марке кофе Bahio, способен считывать реакцию аудитории и адаптировать под нее свой контент. Имея в своем запасе больше тысячи разных картинок, шрифтов и рисунков, генетический алгоритм анализирует, обращают ли внимание на постер прохожие, и меняет комбинации, добиваясь наиболее успешного результата.

«Это дарвиновский алгоритм, он будет развиваться, становясь более и более эффективным». — говорит Кокс.

Для того, чтобы определить, кто находится перед постером, технология использует игровой контроллер Kinect, с помощью которого она способна оценивать реакцию максимум 12 человек одновременно.

Хотя алгоритм и определяет поведение зрителя, прохожий не сможет сразу увидеть результат изменения. «Его [алгоритм] интересует, смотрите вы на него или нет. Пока вы стоите там, он не может сделать что-то еще. Живое взаимодействие с технологией распознавания лиц могут продвинуть работу на новый уровень, но мы решили пойти навстречу простоте», — говорит Кокс.

Обратите внимание

Центральная часть концепции — определение движений потребителя для дальнейшего анализа, поэтому встает вопрос конфиденциальности. Однако Кокс утверждает, что компания не сохраняет какие-либо данные, включая изображения, а каждому взаимодействию присваивается номер: «Мы стараемся не быть жуткими. Это ничем не отличается от автоматической двери — это механическая реакция».

Пока технология далека от совершенства, поскольку часто дает сбои. Например, на постере могли появиться надписи с не связанным между собой набором слов: «Bahio — это новый пар» или «Это позднее отличное время для смеси». Кокс объясняет: «Мы не пишем лучшую рекламу в мире. Там пока много странных макетов. Но кто знает, что будет через 10 лет».

В рекламе, маркетинге и брендинге есть и другие примеры использования автоматизации креатива.

Например, Groupon разрабатывает свой дизайн, используя бесконечное многовариантное тестирование, определяющее, что работает, а что — нет.

Volkswagen выпустил приложение, находящее в закрытом доступе, которое реагирует на движение водителя и включает в салоне уникальные музыкальные сочетания в соответствии с ездой:

Также к автоматизированной рекламе относится технология programmatic buying, позволяющая совершать алгоритмические закупки объявлений на основе характеристик отдельных пользователей. Она определяет параметры, которым соответствует целевая аудитория рекламы, и подбирает по ним пользователей.

О перспективах искусственного интеллекта редактор vc.ru пообщалась с глобальным директором по инновациям медиаагентства PHD Wordwide Филом Роули. В 2015 году он выпустил книгу Sentience, где рассматривается эволюция AI и ее влияние на маркетинговые механизмы.

Директор по инновациям медиаагентства PHD Wordwide Фил Роули на фестивале Red Apple в Москве

Фил, вы несколько лет изучали искусственный интеллект в рекламе и маркетинге. Можете поделиться примерами использования технологии сегодня?

Источник: https://vc.ru/marketing/13291-ai-rowley

Как искусственный интеллект будут использовать в авиации, баскетболе и прогнозах погоды

В реальности в наших гаджетах уже сейчас много данных. Ваш телефон знает, где вы, какие письма вы получаете. Можно собрать эту информацию, проанализировать ее и сделать выводы.

Но если приложения будут больше интегрированы и смогут лучше взаимодействовать между собой, то вам не нужно будет тратить много сил и времени на управление технологиями.

Вместо этого сами технологии будут информировать вас и помогать принимать решения, облегчать какую-либо деятельность.

Важно

Вы больше не будете пользоваться ими по принципу «Я произведу некие манипуляции с устройством», так как технологии станут более интуитивными, естественными и встроенными в повседневную жизнь.

Города — это как живой организм со своими базовыми системами, о которых нужно заботиться, чтобы город процветал.

Будь то транспорт, коммунальные услуги, вода и электричество или фундаментальные вещи, такие как образование, безопасность, гражданская активность, здравоохранение.

Для таких больших систем может быть полезна информация, поступающая в реальном времени, большие данные и аналитика, на основе которой можно автономно или полуавтономно делать выводы и предлагать дальнейшие действия. Планы сделать город «умным» в повестке многих городов.

Например, если улучшить качество энергетических систем, энергия станет дешевле. Благодаря инициативам, связанным с транспортом, люди будут проще добираться на работу, а дорога будет безопаснее. К примеру, сейчас начали анализировать данные о том, где чаще всего случаются аварии, чтобы понять, как можно этому противостоять.

Вещи вокруг станут «умными» и связанными между собой через сенсоры, которые будут окружать нас как в личной жизни, так и на заводах, в офисе

Это кажется простым, но ежедневно влияет на жизни очень многих. Когда люди без труда добираются до работы, у них остается больше времени, чтобы проводить его с друзьями и семьей. Кроме того, качественная система дорожного движения делает город более привлекательным — туда приходит больше инвестиций и бизнеса.

Конечно, все рассчитывают, что технологии повысят продуктивность. Это значит, что у вас будет лучший результат при таких же или меньших затратах.

Совет

Отчасти это может привести к тому, что человеческую деятельность заменит машинная.

Вероятнее всего, такой сдвиг будет, но для людей он будет положительным: они продолжат развиваться и переместятся в области с более высокой ценностью. По-прежнему есть много вещей, которыми можно заниматься.

Социальные и нравственные последствия — это однозначно часть дискуссии о разумном развитии технологий. Но индустрия стремится быть ответственной и делать опыт пользователей безопасным и надежным, насколько это возможно. В целом индустрия хочет делать правильные вещи, внедрять лучшие практики и изобретать новые.

Теория [в основе искусственного интеллекта] существует уже десятилетия, и есть люди, которые работают над этим 10–15 лет.

Но сейчас технологии, необходимые для создания таких решений, стали коммерчески жизнеспособными. Расчеты, производительность, потребление энергии продвинулись вперед.

Комбинация этих факторов плюс совершенствующееся программное обеспечение привели к тому, что теперь есть все необходимые ингредиенты.

Ранние версии любой технологии обычно большие, неуклюжие и дорогие, но с течением времени они доказывают свою функциональность и становятся лучше.

Предшествовавшие смартфонам сотовые телефоны были большими кирпичами — дорогими, громоздкими, с не очень хорошей батареей. Но каждое новое поколение телефонов становилось лучше и лучше.

Обратите внимание

То же самое, вероятно, произойдет с искусственным интеллектом и машинным обучением.

Ранние версии любой технологии обычно большие, неуклюжие и дорогие, но с течением времени они доказывают свою функциональность и становятся лучше

Тем не менее это процесс, который не завершится в течение нескольких месяцев, на адаптацию уйдут годы. Но сейчас практически каждая компания и организация начинает задумываться о том, как они могут применять эти технологии.

Мы можем взять в качестве примера тот же Intel. Скажем, в разработке чипов задействованы миллиарды связей — это очень сложный дизайн. Раньше у нас были люди, которые их просматривали, были инструменты, помогающие им это делать.

Но сейчас мы используем технологию, которая обрабатывают всю информацию, на основе нее делает выводы и корректирует что-либо. В итоге цикл производства по времени стал быстрее на 50 процентов.

Это не значит, что мы отказались от человеческого фактора: инженеры всё еще вовлечены в процесс.

Источник: https://paperpaper.ru/campus/scott-overson/

Ссылка на основную публикацию