В ближайшее время может значительно увеличиться использование искусственного интеллекта

Блог о продажах

После десятилетий предупреждений о том, что роботы отберут у нас работу, самое время поговорить об этом, потому что они уже здесь.

Оглянись вокруг и ты увидишь, что искусственный интеллект (ИИ) уже проник и продолжает проникать в различные сферы нашей жизни и бизнеса — включая сферу продаж.

Обратите внимание

Что ещё интереснее, так это то, что в последнем исследовании компании McKensey выяснилось, что почти половина времени менеджера по продажам или руководителя отдела продаж приходится на административные вопросы и ту самую «рутину», которая с лёгкостью может быть автоматизирована искусственным интеллектом.

Но, несмотря на это, не воспринимай искусственный интеллект как угрозу своей работе; скажу тебе, что всё, на самом деле, наоборот. Огромное количество потенциальных возможностей открывается в использовании искусственного интеллекта в продажах. Давай разбираться!

3 причины по которым стоит встречать ИИ в продажах с восторгом

Искусственный интеллект здесь на долго — да, и в продажах он будет только закрепляться и менять твой подход к процессу продаж.

3 самых важных преимущества использования искусственного интеллекта в продажах:

  • Автоматизация административных (или рутинных) дел;
  • Определение качества лида (автоматическая квалификация лида);
  • Прогнозирование и возможность видеть более точную картину происходящего.

Автоматизация административных (или рутинных) дел

Чем больше времени ты тратишь на фиксирование информации — заполнение календарей, постановкой напоминалок, отправкой коммерческих предложений, тем меньше у тебя времени остаётся на сами продажи.

С искусственным интеллектом у тебя появится возможность автоматизировать повторяющиеся задачи и заняться тем, что у тебя получается лучше всего: генерацией лидов и закрытием сделок.

Безусловно есть и не-ИИ решения, которые на данном этапе позволяют снять с тебя часть такой нагрузки, например, те же CRM-системы. Пользуйся!

Определение качества лида (автоматическая квалификация лида)

Если перед тобой огромный список потенциальных лидов, то как узнать, какой из них принесёт результат и в какой из них есть смысл инвестировать собственное время и усилия? Машинное обучение позволяет исключить процесс угадывания качества лида из процесса продажи засчёт анализа покупательского профиля и их моделей поведения. Искусственный интеллект может учитывать множество параметров при принятии решений, например, такие параметры как местоположение, размер компании, индустрию, время года. К анализу параметров добавляется информация о поведении пользователя на вашем сайте — какие страницы он смотрел и как долго находился на них, какие документы с вашего сайта скачали и какие блоки читали. Все эти данные создают достаточно уникальный профиль пользователя с общими (похожими) моделями поведения по которым ИИ принимает решения о квалификации лида.

Прогнозирование и возможность видеть более точную картину происходящего

При наличии такого огромного массива полезной информации о покупателях очень сложно, даже почти невозможно всё это удержать в голове и видеть полную картину.

Например, представь, что один из твоих менеджеров, который раньше никогда не работал с одним крупным клиентом, «переброшен» на работу с ним и для совершения очередного «холодного» звонка необходимо понять весь контекст предыдущего общения и заказов компании — что, когда, как часто и сколько они у вас покупали.

Искусственный интеллект позволяет найти закономерности в огромных массивах данных — во множестве почтовых переписок, встречах и любых других взаимодействиях в компании с определенным заказчиком — в результате давая максимально свежую сводку для совершения эффективного «холодного» звонка.

Как искусственный интеллект повлияет на процесс продаж в ближайшем будущем?

Несмотря на то, что искусственный интеллект уже у тебя на пороге, с каждым годом он будет становиться для бизнеса всё доступнее и доступнее. Это позволит командам продаж эффективнее использовать собственные ресурсы, находить больше правильных решений в сложных продажах и смещать продажи в сторону коммуникаций, нежели административных задач.

Искусственный интеллект позволит командам продаж окунуться в понимание специализированных данных, которые позволят им же понять, как на самом деле заказчики принимают решения о покупках.

Кроме всего прочего менеджеры по продажам или руководители отделов продаж смогут принимать правильные и подтвержденные данными решения, ещё у них будет возможность разработать новые решения или доработать текущие, которые позволят снизить показатели отказов, увеличить конверсию на каждом из этапов воронки продаж и даже увеличить продуктивность, как заказчика, так и свою.

В действительности, согласно исследованиям проведённым Forrester, бизнес, который комбинирует использование искусственного интеллекта с развитием человеческих навыков испытывает 66% прирост производительности, 61% прирост удовлетворённости заказчиков и 68% прирост операционной эффективности.

Реальные примеры использования искусственного интеллекта в продажах

Дойдя это этого моменты ты уже, наверно, задался вопросом, каким образом искусственный интеллект может помочь с твоими продажами. Ну, уже есть некоторые технологии и программное обеспечение, которое позволяет упростить и оптимизировать некоторые задачи в процессе продаж.
 

  • CrystalKnows использует данные и языковую обработку текстов для определения тона email-письма и его соответствия стандартам компании. Поэтому, вместо того, чтобы отправлять обезличенные письма своему собеседнику у вас есть возможность составить максимально индивидуальное email-письмо потенциальному клиенту.
  • Несмотря на то, чтоCalendlyявляется не совсем настоящим примером использования искусственного интеллекта, сервис позволяет избавиться и автоматизировать рутинные задачи. Сервис становится незаменимым помощником при планировании и назначении встреч. Вместо обмена email-письмами о дате, месте и времени проведения встречи, сервис позволяет отправлять письмом ссылку на ваш график, а потенциальному клиенту выбрать удобное для себя и вас время встречи.
  • Clara является ассистентом с искусственным интеллектом, которая решает задачи обмена сообщениями или письмами для согласования даты, времени и места встречи. Отправьте Кларе письмо и дайте команду назначить встречу с указанным контактом — остальное она сделает сама. Есть возможность изменить даже пол и имя ассистента.

Использование технологий может значительно улучшить твой процесс продаж

Пока искусственный интеллект не способен воссоздать сформированные взаимоотношения между людьми в процессе сделки, но, несмотря на это, ему найдётся место в твоём процессе продаж. Такие инструменты, как Clara и CrystalKnows способны перенести твои продажи на совершенно новый уровень.

Остались вопросы? — Пиши комментарий!
Захотел боевой отдел продаж? — Звони нам!

Связанные запросы: продажи ии, искуственный интеллект в продажах, как увеличить продажи, как увеличить объем продаж, увеличить продажи в кризис, как увеличить оптовые продажи, как увеличить продажи услуг, увеличить продажи в компании, увеличу ваши продажи, ии поможет увеличить продажи, как увеличить количество продажи.

Источник: https://ojok.ru/blog/iskusstvennyij-intellekt-v-prodazhax-kak-iskusstvennyij-intellekt-mozhet-pomoch-uvelichit-prodazhi

Возможности искусственного интеллекта могут в ближайшее время перевернуть международную политику

Искусственный интеллект готовится произвести переворот в международной политике

В рубрике обсуждений Le Monde Жюльен Носетти, научный сотрудник Французского института международных отношений (IFRI) в Париже, ратует за создание «мультикомпонентного» управления искусственным интеллектом (ИИ), наподобие того, как это было сделано с интернетом.

Через полгода после представления доклада «Франция ИИ» правительство поручило депутату Национального собрания математику Седрику Виллани задачу информирования по проблеме искусственного интеллекта (ИИ).

Речь идет, прежде всего, о том, чтобы разъяснить исполнительной власти то, как французы могут подготовиться к встрече с этим «новым миром», который способен произвести переворот в сфере производства и занятости.

Важно

Но если социально-экономические и этические задачи являются основополагающими, то геополитические последствия его демократизации и растущей усложненности заставят заново пересмотреть определение могущества и конфликтности, отмечает автор.

ИИ все больше обсуждается на международной арене, говорится в статье. Недавно Владимир Путин заявил, что страна, которая станет лидером в этой сфере, «будет властелином мира». В марте Франсуа Олланд высказал ту же мысль:

Возведенный в стратегический приоритет Силиконовой долиной и индустрией «4.0», искусственный интеллект готовится произвести переворот и в международной политике.

Одна из причин кроется в его двойственной природе. Применение ИИ, как и других передовых технологий, возможно в гражданской, военной сфере и в области безопасности, отмечает Носетти.

За последние годы Китай и США одновременно потратили миллиарды долларов на разработку автономных систем вооружения (беспилотники, ракеты и т.д.) Это значительно расширяет спектр традиционной войны, до такой степени, что американская разведка считает, что ИИ может произвести переворот в вооруженных конфликтах таким же образом, как это сделало в свое время ядерное оружие, уверяет ученый.

Развивается также когнитивный аспект военного искусства. В международном контексте, где соперничество нарративов оказывает серьезное воздействие на стратегический баланс, потенциал ИИ представляется колоссальным. Отдельные страны, такие как Россия, это уже осознали, прибегая к прицельной изощренной алгоритмической пропаганде и передавая часть подряда частным игрокам, пишет Носетти.

Для государств существуют внутренние последствия ИИ с возможными глобальными отголосками. Доклад, переданный американским властям в 2016 году, предупреждал, что растущая доля ИИ в национальной экономике к 2050 году рискует спровоцировать массовое увольнение мужчин в возрасте от 25 до 54 лет, говорится в статье.

Для Китая ИИ представляет собой реальную задачу в сфере общественной стабильности и в качестве дополнения способен решить вопрос о легитимности Компартии, а значит — режима.

Совет

Китайское правительство рассчитывает к нему прибегнуть для прогнозирования кибератак, митингов (в 2016 году в стране произошло 90 тыс.

забастовок), а также для усиления и без того усложненной системы цензуры интернета, поясняет автор.

Развитие ИИ на сегодняшний день не является предметом какого-либо управления — технология развивается гораздо быстрее, чем течет дипломатическое время, отмечает ученый.

Тем не менее, договариваться о «правилах игры» уже настоятельно необходимо: Европа остается инертной — несмотря на расцвет общественных дебатов — при том, что США, видимо, движутся в сторону отмены своих мультилатеральных обязательств.

Все большее приобщение новых игроков — государственных и негосударственных — к потенциалу ИИ нуждается в выработке мультикомпонентного управления, где могли бы взаимодействовать правительства, гражданское общество и частные игроки — как это происходит в интернете.

С тем отличием, что Запад, вероятно, не станет единственным «командиром корабля», заключает Носетти.

Источник: Le Monde

Источник: https://tvoi54.ru/posts/1374-vozmozhnosti-iskusstvennogo-intellekta-mogut-v-blizhaishee-vremja-perevernut-mezhdunarodnuyu-po.html

Перспективы и опасности искусственного интеллекта

По данным нового исследования Глобального института McKinsey (сокращённо MGI), ИИ потенциально может значительно повысить общую экономическую производительность.

Даже с учётом затрат на переходный период и последствий для конкуренции, к 2030 году ИИ способен прибавить примерно $13 трлн к общим объёмам выпуска и примерно 1,2% к годовым темпам роста мирового ВВП.

Это сравнимо – или даже превышает – экономический эффект предыдущих технологий общего применения, например, парового двигателя в 1800-е годы, индустриального промышленного производства в 1900-е годы, а также информационных технологий в 2000-х годах.

Обратите внимание

Наверное, самой обсуждаемой проблемой, связанной с ИИ, является перспектива превышения числа рабочих мест, уничтоженных разумными машинами, над созданными ими.

Но как выяснилось в ходе исследования MGI, переход на ИИ, возможно, не окажет значительного влияния на чистый размер занятости в долгосрочной перспективе.

Дополнительные инвестиции в этом секторе позволили бы увеличить занятость на 5% к 2030 году, при этом дополнительно созданное богатство позволит повысить спрос на рабочую силу, увеличив занятость ещё на 12%.

Но хотя в целом картина является позитивной, не все новости столь уже хороши.

И одна из причин этого в том, что, возможно, потребуется время для того, чтобы почувствовать все выгоды ИИ, особенно когда речь заходит о производительности.

Более того, исследование MGI позволяет сделать вывод, что в 2030 году вклад ИИ в рост экономики может быть в три или более раз выше, чем в ближайшие пять лет.

Ситуация соответствует так называемому компьютерному парадоксу Солоу: прирост производительности отстаёт от темпов технологического прогресса. Это примечательный феномен эпохи цифровой революции.

Отчасти он вызван тем, что на первых порах экономика сталкивается с высокими затратами на внедрение новых технологий и издержками переходного периода. В оценках экономического эффекта ИИ они обычно игнорируются.

Модели MGI позволяют сделать вывод, что в ближайшие пять лет сумма этих издержек будут достигать 80% суммы потенциальных валовых выгод ИИ, но они снизятся до одной трети от этой суммы к 2030 году.

Важно

Потенциальный элемент революции ИИ, который вызывает больше всего проблем, – это то, что его выгоды вряд ли будут распределяться равномерно. Возникающее в результате «ИИ-неравенство» будет укреплять цифровые барьеры, которые уже усиливают неравенство в экономике и ослабляют конкуренцию. Это неравенство может проявиться в трёх сферах.

Читайте также:  Взгляд на архитектуру и требования к нейроимитатору для решения современных индустриальных задач

Первый вид неравенства возникнет на уровне компаний. Инновационные, передовые компании, которые полностью перейдут на ИИ-технологии, смогут удвоить свои денежные потоки в период до 2030 года, что, скорее всего, приведёт к найму намного большего количества работников.

Эти компании оставят далеко позади тех, кто не захочет или не сможет внедрять ИИ-технологии такими же темпами.

Более того, компании, которые вообще не будут внедрять ИИ, могут столкнуться с сокращением своих денежных потоков на 20%, теряя рыночную долю и вынужденно увольняя работников.

Второй вид неравенства связан с профессиональными навыками. Распространение ИИ-технологий приведёт к переключению трудового спроса: вместо работников, выполняющих рутинные задачи, которые значительно легче автоматизировать или передавать на аутсорсинг цифровым платформам, будут требоваться работники, выполняющие социальные или когнитивные задачи.

Модели MGI показывают, что число рабочих мест, которым свойственно выполнение рутинных задач и незначительное применение цифровых ноу-хау, может сократиться с примерно 40% от общего количества занятых до почти 30% к 2030 году.

Тем временем, доля рабочих мест, где требуются нерутинные виды деятельности или высокий уровень цифровых навыков, по всей вероятности, вырастет с примерно 40% до более 50%.

Такой сдвиг может способствовать увеличению разницы в зарплатах: около 13% общих расходов на зарплаты потенциально будет перенаправлено на нерутинные рабочие места, требующие высокого уровня цифровых навыков, поскольку доходы в этом секторе возрастут. Работники рутинных профессий или с низкими цифровыми навыками могут столкнуться со стагнацией зарплат или даже с их снижением, что приведёт к спаду их доли в общей сумме расходов на зарплаты с 33% до 20%.

Совет

Третье ИИ-неравенство – между странами – уже можно наблюдать воочию, и оно явно будет расширяться. Те страны (в основном из развитого мира), которые станут лидерами в сфере ИИ, смогут повысить на 20-25% свои экономические выгоды по сравнению с нынешним уровнем, в то время как развивающимся странам достанутся лишь дополнительные 5-15%.

У развитых стран есть явные преимущества при внедрении ИИ, поскольку они дальше продвинулись, внедряя предыдущие цифровые технологии. Кроме того, у них есть сильные стимулы для перехода на ИИ: низкие темпы роста производительности, старение населения, сравнительно высокая стоимость труда.

Напротив, во многих развивающихся странах нет достаточной цифровой инфраструктуры, а инновационные и инвестиционные мощности, а также база профессиональных навыков, слабы.

Прибавьте сюда подрывающий мотивацию эффект низких зарплат, а также обширное пространство для догоняющего повышения производительности, и будет понятно, насколько мала вероятность, что эти страны смогут поспевать за странами развитого мира в переходе на ИИ.

Появление или расширение подобного ИИ-неравенства не является неизбежным. В частности, развивающиеся страны могут применить дальновидные подходы, в том числе укрепляя свой цифровой фундамент и активно стимулируя переход на ИИ.

А компании, которым надо гарантировать соблюдение меняющихся требований к рабочим местам, могут взять на себя более активную роль, поддерживая обновление программ образования и содействуя непрерывному обучению людей с низкой профессиональной квалификацией.

Кроме того, упомянутое неравенство необязательно является негативным явлением. Перераспределение ресурсов в пользу компаний с лучшими показателями оздоровляет экономику, потенциально обеспечивая её новыми конкурентными преимуществами относительно других стран.

Обратите внимание

Впрочем, риски, создаваемые таким неравенством, нельзя недооценивать. Для успеха революции искусственного интеллекта абсолютно необходимы дальновидность и упорство, потому что эта революция принесёт краткосрочные проблемы раньше своих долгосрочных выгод.

Если такие проблемы возникнут на фоне разочарования неравенством распределения выгод ИИ, это может спровоцировать недовольство технологиями, которые в ином случае позволили бы создать благотворный круг – повышение производительности, темпов роста доходов и спроса, который способствует увеличению занятости.

Жак Бюген, Николас ван Зиброк

Источник

Источник: https://fastsalttimes.com/sections/technology/2012.html

Карта применения технологий искусственного интеллекта: медицина, образование, транспорт и другие сферы — Будущее на vc.ru

В 2012 году компания Autonomous Tractor Cooperation (ATC) показала прототип беспилотного трактора Spirit, заявив, что это «первый полностью беспилотный трактор для сельского хозяйства».

Сейчас ATC продолжает работать над улучшением прототипа.

Spirit оснащен разработанной компанией технологей AutoDrive, которая сочетает радионавигацию и лазерный гироскоп вместе с технологиями искусственного интеллекта.

Благодаря AutoDrive трактор сможет самостоятельно передвигаться по пути, по которому он предварительно проехал с водителем. «Трактор не станет фермером только из-за того, что мы дадим ему шаблон действий. Мы должны тренировать его, как начинающего агрария. Трактору нужно научиться обрабатывать землю, а не только правильно ездить», — говорит генеральный директор компании Крэйг Шульц.

Беспилотный трактор Spirit

В мае 2016 года российская компания Cognitive Technologies протестировала беспилотный трактор с системой компьютерного зрения. На тракторе были установлены видеокамеры, навигационный и инерционный датчики ГЛОНАСС и GPS и вычислительный блок.

«Система компьютерного зрения позволяет с высокой точностью детектировать опасные объекты, определять их размеры и координаты для составления высокоточных карт, — говорит президент компании Ольга Ускова.

— Благодаря точному знанию положения предметов на поле многие из них становится возможным удалить ещё до уборочной стадии, когда они могут представлять реальную угрозу механическим элементам сельхозтехники».

Трактор объезжает объекты, которые невозможно убрать при уборке урожая, а благодаря видеокамерам и датчикам он получает информацию о появлении новых объектах в режиме реального времени. По словам Ольги Усковой, технология должна быть готова для продажи потребителям через полтора года.

В августе 2016 года компания CNH Industrial представила концепт беспилотного трактора на основе существующего Case IH Magnum.

Трактор может работать без участия водителя, используя лидар (технология получения и обработки информации об удалённых объектах с помощью систем, использующих явления отражения света и его рассеяния — прим. ред.) и камеры для того, чтобы обнаруживать и избегать препятствия.

Важно

По словам представителей компании, беспилотные транспортные средства помогут повысить точность и продуктивность работ в секторе сельского хозяйства.

Компания Blue River Technology выпускает устройства LettuceBot, которые, используя технологию машинного обучения, распознают среди здоровых растений сорняки и опрыскивают их гербицидами. По словам разработчиков, LettuceBot фотографирует более 5000 растений в минуту.

LettuceBot

Сотрудник Blue River Technology Бен Костнер уверен, что LettuceBot поможет фермерам сократить количество используемых препаратов на 90%. «Сельское хозяйство перестанет зависеть от человеческого труда в будущем», — говорит один из создателей трактора Хорхе Эро.

Сайт PlantVillage собрал базу объёмом в более 50 тысяч фотографий здоровых и больных растений. Цель разработчиков — запустить приложение, где фермеры будут загружать изображения больных растений, а алгоритмы определять их диагноз. Издание Wired пишет, что аграрии тратят много денег и времени из-за неправильной диагностики, а искусственный интеллект сможет быстро и точно определить проблему.

Cтартап Harvesting анализирует спутниковые данные и благодаря технологии машинного обучения помогает государственным учреждением распределять деньги между фермерами более эффективно. «Мы надеемся, что используя эту технологию, банки и государственные органы будут давать деньги правильным людям», — говорит генеральный директор компании Ручит Гарг.

Что дальше

Технологии искусственного интеллекта будут применяться в вертикальных фермах, считает Нил Якобштейн, руководитель курса искусственного интеллекта и робототехники в Университете сингулярности в Кремниевой долине. Вертикальное фермерство — практика выращивания урожая в теплицах, где искусственно создаются все необходимые условия: свет, температура, влажность.

«ИИ поможет оптимизировать процессы выращивания урожая в вертикальных фермах. Он будет контролировать влагу, подогрев и атмосферное давление в теплицах», — говорит Якобштейн.

Госслужба: работа полицейских и пожарных

Сейчас

«В Лондоне компьютерные системы давно анализируют видео с множества камер и ищут преступников, а полицейским остается их только поймать. Компьютерные программы в некоторых городах Европы сами формируют документы для прокуратуры и обвинительные заключения», — говорит Сергей Негодяев, управляющий инвестиционным портфелем ФРИИ.

В 2013 году началось тестирование программы Series Finder, которая анализирует шаблоны краж и составляет возможное поведение преступника. Series Finder берет во внимание такие факторы, как способ попадание в дом, день недели, тип жилья и географическая близость к местам, где уже проходили взломы.

Создатели определили девять основных шаблонов краж и дали программе несколько реальных преступлений из каждого из них. Series Finder смогла воспроизвести большинство случаев преступлений, а также выявила девять краж, о которых до этого не было известно.

«Технология машинного обучения может быть отличным инструментом для обнаружения и предсказывания преступлений. Если шаблоны преступлений автоматически определены, полиция может незамедлительно остановить их», — рассказывает разработчик программы Синтия Рудин.

В мае 2016 года ученые Рочестерского университета в соавторстве с генеральной прокуратурой Нью-Йорка опубликовали исследование, где сообщается, что с помощью искусственного интеллекта можно выследить торговцев наркотиками в Instagram.

Совет

Алгоритмы способны выявить преступников по хештегам, ключевым словам, числу подписчиков и «данным о проведении транзакций». Авторы отчета заявляют, что технология определяет торговцев наркотиками точнее, чем эксперты.

В августе 2016 года NASA объявила, что работает над интеллектуальным ассистентом для пожарных AUDREY. Агентство заявляет, что AUDREY может следить за группой пожарных, отправлять полезную информацию каждому участнику команды, а также давать рекомендации о том, как им работать вместе.

Наблюдая за пожарными, ассистент может предсказать развитие ситуации в ближайший момент. «Пожарные не зайдут в комнату, где вскоре должен рухнуть потолок», — говорит руководитель проекта Едвард Чоу. По словам Чоу, в течение года AUDREY протестируют в полевых условиях.

Что дальше

Согласно отчету Стэнфордского университета, к 2030 году каждый город Северной Америки будет полагаться на технологии искусственного интеллекта в вопросе обеспечения безопасности населения. ИИ будет помогать предотвращать преступления и выступать ассистентом во время судебных разбирательств, считают авторы отчёта.

Источник: https://vc.ru/future/18790-ai-map

Искусственный интеллект: чего ждать в ближайшем будущем…

Искусственным интеллектом принято называть раздел информатики, который занимается изучением возможностей обеспечения разумных действий и рассуждений при помощи вычислительных систем и других искусственных устройств. В большинстве случаев, при этом, заранее известен алгоритм решения задач.

Необходимо отметить, что в научных кругах не существует точного определения данной науки, потому как решения вопроса о статусе и природе человеческого мозга также не существует.

Точно также отсутствует и точный критерий достижения вычислительными машинами «разумности», несмотря на то, что на первых этапах развития искусственного интеллекта использовались определенные гипотезы, в частности, тест Тьюринга (цель – определить, умеет ли машина мыслить).

Данная наука имеет тесные взаимосвязи с психологией, трансгуманизмом, нейрофизиологией. Подобно всем компьютерным наукам, она пользуется математическим аппаратом.

Искусственный интеллект является довольно молодой областью исследований, начало которой было положено в 1956 году.

В данный момент времени развитие этой науки находится в состоянии так называемого спада, когда достигнутые ране результаты применяются в различных областях науки, промышленности, в бизнесе и повседневной жизни.

В настоящее время существует четыре основных подхода к изучению построения систем искусственного интеллекта: логистический, структурный, эволюционный и имитационный. Логистический подход в своей основе содержит так называемую Булеву алгебру, хорошо знакомую программистам.

Обратите внимание

Большинство систем искусственного интеллекта, построенных по логистическому принципу, представляют собой определенную машину доказательства теорем: исходная информация содержится в виде аксиом, а логические выводы формулируются по правилам отношений между этими аксиомами.

В каждой такой машине есть блок генерирования цели, причем система вывода доказывает эту цель как теорему. Эта система больше известна под названием экспертной системы.

Структурный подход в качестве основы системы искусственного интеллекта использует моделирование структуры мозга человека. Среди первых подобных попыток необходимо отметить перцептрон Розенблатта. Основная структурная моделируемая единица – нейрон. Со временем возникли новые модели, которые в настоящее время известны, как нейронные сети.

В случае использования эволюционного подхода при построении систем искусственного интеллекта, основная часть внимания уделяется, как правило, построению начальной модели, а также тем правилам, по которым эта модель может эволюционировать. Классическим примером эволюционного алгоритма является генетический алгоритм.

Имитационный подход в основном используется в кибернетике. Одно из базовых понятий данного подхода – это объект, поведение которого имитируется, то есть, так называемый «черный ящик». Таким образом, моделируется способность человека копировать действия других, не вдаваясь в подробности, зачем это нужно (что экономит массу времени, особенно в самом начале жизни человека).

В современном мире развитие искусственного интеллекта происходит весьма бурно. Многие ученые делают самые разнообразные и невероятные прогнозы относительно того, как будет развиваться эта наука в ближайшем будущем, однако большинство из них уверены в том, что все новые открытия будут основаны на существующих на данный момент разработках.

Читайте также:  Несколько самых милых роботов в мире

Среди основных технологий, которые будут определять жизнь человека в будущем, необходимо, в частности, отметить: — нанотехнологии (качественный переход на новый уровень технологий); — дальнейшее развитие искусственного интеллекта (которое в скором будущем вполне возможно сможет опередить своих создателей по умственным возможностям); — развитие глобальных, в первую очередь, сетевых коммуникаций (в частности, так называемая «коммуникационная кожа», то есть глобальная информационная сеть, которую планируют создать к 2025 году, и которая будет обладать способностями чувствовать все, что угодно); — роботизация (роботы будут заниматься выполнением сложных задач, в том числе строительством домов);

— генная инженерия (человеческая цивилизация начнет массово покорять вселенную, массово летать в космос).

Какими бы ни были прогнозы на будущее, уже сейчас существуют некоторые проекты, на которые необходимо обратить внимание. Речь, в частности, идет о проекте по созданию искусственного мозга под названием «Голубой мозг». Разработкой проекта занимаются ученые-исследователи, представители Федеральной политехнической школы (Лозанна).

Они сумели создать модель-схему расположения синапсов в головном мозге крыс. Как заявил директор проекта Генри Макрам, результаты оказались выше всяческих ожиданий.

Вполне возможно, что исследователи в скором времени смогут ответить на многие вопросы, которые до настоящего времени беспокоили умы ученых: придет ли на смену человеческому разуму искусственный и будет ли он более высокоразвитым? Является ли человек замыкающим звеном в цепочке эволюции планеты?

Для тех, кто не слышал о данном проекте, вкратце напомним: проект «Голубой мозг» является широкомасштабной и весьма смелой исследовательской программой, которая стартовала еще в 2005 году. Основная цель проекта заключалась в создании модели структуры и функционирования мозговой активности различных животных с целью дальнейшего моделирования человеческого неокортекса.

Важно

Перед исследователями стояло непростое задание: разработать новые подходы в процессе исследований патологий головного мозга.

Новаторство исследования заключалось в том, что ученые попытались интегрировать все научные достижения в области нейробиологии, дополнить их своими эмпирическими данными, и на основе всех этих данных смоделировать мозговую активность при помощи Blue Gene – сверхмощного компьютера.

Миллионы нервных клеток, которые заключены в человеческом мозге, для передачи импульсов соединяются между собой. Таким образом, перерабатывается информация, поступающая в мозг. Такая связь между нейронами называется синаптической.

Однако ученые не могли определить, как на практике материальные предметы преобразуются в мысли.

До недавнего времени существовала теория о существовании химических связей между нервными клетками, однако результаты проекта «Голубой мозг» свидетельствуют о том, что связи между нейронами, в большинстве своем, создаются случайно.

По мнению одного из исследователей, нейроны существуют независимо друг от друга и вступают во взаимодействие лишь после столкновения. Более того, большинство синаптических связей, смоделированных виртуально, предсказывают расположение таких же связей, но в живом мозге. Таким образом, можно говорить о том, что виртуальная модель очень близка к реальности.

Несмотря на столь значимые результаты, нашлось немало ученых, которые подвергли критике проект. По их мнению, полученные результаты могут свидетельствовать только о структуре синапсов, но не об их функциональности.

Дело в том, что в виртуальной модели содержится ограниченное количество нервных клеток, что не может отразить всю многогранность нейронов в человеческом мозге.

Совет

Таким образом, все полученные результаты могут помочь проанализировать деятельность головного мозга на локальном уровне, но не в масштабах всей его работы.

В 2013 году в Лозанне планируется к запуску еще один аналогичный проект — Human Brain Project. В его рамках к 2023 году ученые из 13 стран собираются создать самый крупный в мире компьютерный мозг, в котором будет работать столько же нейронов, сколько и в человеческом мозге – сто миллиардов.

На первый взгляд может показаться, что подобную задачу решить невозможно, однако исследователи преследуют благие цели – изучение болезней головного мозга с целью дальнейшей разработки необходимых лекарственных препаратов.

По мнению директора проекта профессора Маркрама, создание компьютерной модели мозга просто необходимо, ведь благодаря этому можно унифицировать ход исследований и проводить эксперименты, совершенствуя и исправляя ее.

Еще одним проектом, который стартовал в 2010 году, является проект компании DARPA совместно с SRI International.

Суть его заключается в разработках прорывного искусственного интеллекта, который будет способен обрабатывать и передавать данные, копируя механизмы работы человеческого мозга.

Электронная адаптивная нейроморфная масштабируемая система SyNAPSE, по замыслу разработчиков, должна превзойти традиционные алгоритмы обработки данных и будет способна автономно заниматься изучением сложной среды.

На данный момент военные пользуются искусственным интеллектом для обработки большого количества информации, в частности, данных разведки и видео. Вся эта информация должна быть быстро расшифрована и проанализирована.

Для новой системы это не составит большого труда. Она будет использовать математическую логику, будет заниматься решением простых теорем на основе данных сенсоров, принимать решения и выполнять необходимые действия.

Источник: http://tainy.net/44260-iskusstvennyj-intellekt-chego-zhdat-v-blizhajshem-budushhem.html

Как будет развиваться искусственный интеллект в 2018 году?

Многие издания, среди которых The Wall Street Journal, Forbes и Fortune, назвали 2017 год годом искусственного интеллекта (ИИ). И неслучайно.

ИИ уже обыгрывает профессиональных геймеров и игроков в покер. Расширяется онлайн-доступ к образовательным программам глубокого обучения.

Не раз был побит рекорд точности распознавания речи – и последний раз компанией Microsoft.

Обратите внимание

 В суперкомпьютеры, предназначенные для глубокого обучения, инвестировали исследовательские университеты и учреждения, такие как Oxford, Массачусетская Клиника в Бостоне и GE Avitas Systems.

И это только некоторые из ключевых событий 2017 года. Что нас ждет в будущем?

Компания NVIDIA собрала прогнозы ведущих исследователей и лидеров индустрии.

ИИ найдет практическое применение в медицине

“В 2018 году ИИ найдет практическое применение в медицине. Мы перейдем от алгоритмов к продуктам и больше внимания будем уделять интеграции и сертификации, чтобы превратить концептуальные решения в реальные продукты для врачей.

К концу следующего года, я думаю, половина ведущих систем здравоохранения будет применять ту или иную форму ИИ в диагностике.

И хотя ИИ начнет проникать в медицину со стороны диагностики, другие сегменты также не заставят себя ждать – его возьмут на вооружение специалисты по профилактике заболеваний, хирурги и врачи других специализаций.

В 2018 году мы начнем внедрять технологию, которая может кардинально изменить работу поставщиков и медицинское обслуживание пациентов, на мировом уровне”, – отмечает Марк Микалски, исполнительный директор Центра анализа клинических данных при Массачусетской Клинике и Бригэмской Женской Клинике.

Глубокое обучение изменит моделирование и проектирование

“В 2018 году глубокое обучение произведет революцию в области моделирования и проектирования.

За три-пять лет глубокое обучение сократит цикл разработки продуктов с нескольких лет до нескольких месяцев и с нескольких недель до нескольких дней, позволяя быстрее внедрять новые возможности, повышать производительность и уменьшать стоимость разработки”, – считает Марк Эдгар, исследователь в области информатики, GE Research.

ИИ станет неотъемлемой частью медицинских систем

«В 2018 и последующие несколько лет ИИ настолько сильно внедрится в медицину, что будет восприниматься как ее неотъемлемая часть. Люди просто начнут задавать себе вопрос: «Как мы жили раньше без этих систем?»» – говорит Лучиано Преведелло, врач отделения радиологии и нейрорадиологии Медицинского Центра Векснера при Университете штата Огайо.

ИИ будет широко использоваться для создания контента

«С таким быстрым темпом исследований, я думаю, что ИИ сможет создавать новые персонализированные медиа, например, музыку, в соответствии со вкусом пользователя.

Представьте себе музыкальный сервис будущего, который не просто играет музыку, которая вам нравится, а постоянно генерирует музыку именно для вас», – считает Ян Крауц, директор по исследованиям в области визуальных вычислений и машинного обучения, NVIDIA.

Технологии будут меняться под влиянием ИИ

«На ИИ придется 25% расходов на технологии. Ключевым вопросом будет то, как организации и сотрудники будут реагировать на изменения, которые привнесут технологии ИИ», – задается вопросом Никола Морини Бианзино, управляющий директор по ИИ и руководитель стратегического планирования в Accenture.

Биометрия заменит кредитки и водительские права

«Благодаря ИИ, лицо станет и новой кредитной картой, и новым водительским удостоверением, и новым штрих-кодом.

Распознавание лиц уже перевернуло сферу безопасности благодаря использованию биометрических данных, и, наблюдая, как сливаются технологии и ритейл, например, Amazon с Whole Foods, я думаю, что в ближайшем будущем людям не придется стоять в очередях», – заявляет Джорджес Нэон, генеральный директор Orange Silicon Valley; президент исследовательской лаборатории Orange Institute.

Новые методы глубокого обучения добавят прозрачности обработке данных

«Глубокое обучение значительно увеличит количественную составляющую радиологических исследований.

И глубокое обучение будет все меньше и меньше походить на «черный ящик», так как новые методы помогут нам понять, что же именно оно «видит»», – говорит Брэдли Эриксон, консультант отделения радиологии, отделения биомедицинской статистики и информатики, отделения валеологических исследований; Клиника Мэйо

ИИ и глубокие сети будут доступны на смартфонах

«Множество приложений на смартфонах будут использовать глубокие сети. Дружественные роботы станут доступнее и спровоцируют появление новой платформы для дома. Пользователи не будут задумываться о разнице между такими формами коммуникации с роботами, как зрение, язык и речь», – считает Робинсон Пирамуту, ведущий научный сотрудник по компьютерному зрению, eBay.

ИИ глубже войдет в повседневную жизнь

«Роботы станут лучше справляться со сложными задачами, которые без труда удаются людям, например, перемещение по комнате, обход препятствий. Они станут лучше справляться с обыденными вещами. Я с нетерпением жду прогресса в области НЛП-задач, в которой еще предстоит много всего сделать.

В нашу жизнь будет входить все больше продуктов с той или иной формой ИИ. Сейчас уже вышли на дороги автомобили четвертого уровня автономности Waymo. На рынке появятся все те продукты, которые сейчас тестируются в лабораториях.

Эти процессы будут затрагивать все больше и больше людей на планете», – говорит Крис Николсон, генеральный директор и соучредитель Skymind.io.

Разработка ИИ будет происходить в самых разных областях

«Созданием, разработкой и выпуском готовых продуктов с ИИ будет заниматься все больше совершенно разных людей. Продолжат совершенствоваться инструменты и инфраструктура, что позволит людям легче находить практическое применение своим данным и алгоритмам.

Продукты и приложения раскроют механизмы лежащих в основе ИИ моделей, что повысит доверие к таким системам, особенно в критически важных приложениях.

В медицине будет наблюдаться объединение множества разрозненных источников информации, охватывающих многие дисциплины, хотя и отдельные целевые приложения будут развиваться в бешеном темпе», – уверен Джордж Ши, учредитель MD.ai; доцент и вице-председатель отделения радиологии медицинского колледжа Уэйл-Корнелл.

ИИ откроет новые возможности для исследований в современной астрофизике

«ИИ позволит обнаруживать абсолютно новые астрофизические события, связанные с генерацией гравитационных волн. Это откроет новое поле для исследований в современной астрофизике», – считает Элиу Хуэрта, астрофизик и глава гравитационной группы Национального центра применения супервычислительных приложений при Университете Иллинойса в Урбана-Кампейн.

Из исследовательских лабораторий ИИ перейдет в палату пациента

«Визуализация с помощью ИИ является сейчас одной из самых популярных тем, и скоро мы увидим, как инструменты на базе ИИ перебираются из исследовательских лабораторий на рабочие станции рентгенологов и, в итоге, в палаты пациентов.

Внимание разработчиков, страховых компаний, здравоохранительных организаций начнут привлекать и менее модные темы (например, инструменты рабочего процесса, качество/надежность, сортировка пациентов и т.д.).

Одна из самых главных проблем в области медицины и ИИ-визуализации заключается в способности регулирующих органов идти в ногу с инновациями.

Управлению по контролю за продуктами и лекарствами нужно будет найти эффективные и простые методы утверждения алгоритмов проверки, обнаружения и диагностирования болезни», – считает Сэфуэн Хэлаби, главврач информационной радиологии Детской клиники Лусил Пэкард Стэнфорд.

Персональные помощники продолжат умнеть

«Персональные помощники на базе ИИ будут продолжать умнеть. Наши персональные помощники будут изучать наши будни, и не за горами тот день, когда мне не придется беспокоится о приготовлении ужина.

Мой помощник будет знать, что мне нравится, какие продукты у меня есть, в какие дни недели мне нравится готовить, и сделает так, что по возвращении с работы на пороге меня будет ждать пакет с продуктами, из которых я смогу приготовить блюдо, о котором думаю с утра», – прогнозирует Алехандро Трокколи, старший научный работник NVIDIA.

Читайте также:  Dexmo - экзопротез для людей с ограниченными возможностями

Если вам интересно услышать мнения других новаторов в области ИИ, смотрите документальный сериал “Я ИИ”.

Если вы нашли опечатку — выделите ее и нажмите Ctrl + Enter! Для связи с нами вы можете использовать info@apptractor.ru.

Источник: https://apptractor.ru/info/articles/kak-budet-razvivatsya-iskusstvennyiy-intellekt-v-2018-godu.html

E-commerce будущего. 5 возможностей искусственного интеллекта для увеличения продаж. Блог Александра Марусяка

Популярность автоматизированной закупки рекламы в интернете (программатик) растет из года в год. По прогнозам Zenith Programmatic Marketing Forecasts, доля закупок таких баннеров до 2019 года превысит 67% от глобальных маркетинговых расходов, в денежном эквиваленте составит $84,9 млрд.

https://www.youtube.com/watch?v=EFd1uWNT0AU

Применение искусственного интеллекта (AI) как стандарта обработки больших массивов данных очень кстати для электронной коммерции.

При этом алгоритмы машинного обучения будут постепенно вытеснены более интеллектуальными алгоритмами глубинного обучения, в обработке данных и моделировании принятия решений работающие по принципу работы человеческого мозга.

Это позволяет лучше понимать намерения потребителей и обеспечивать отличный потребительский опыт.

Инструменты для преобразования потенциальных интересов в реальные продажи

Ценность данных для бизнеса определяют методы их получения и анализа. Это особенно важно для рекламных кампаний. Ведь от того, насколько релевантны и всеобъемлющи полученные данные, зависит степень персонализации рекламы. Сегодня это является необходимым условием стимулирования продаж.

Сверхточную персонализацию способны обеспечить технологии искусственного интеллекта.

Алгоритмы глубинного обучения как самая перспективная область исследований искусственного интеллекта собирают и интерпретируют не только данные переходов по баннеру для отдельных рекламных объявлений, а также включают информацию о том, как просматривались предложения, какие категории отображались, методы финализации транзакций и желаемую тактику поиска товаров. При этом высокую точность таргетирования рекламы с помощью подобных технологий обеспечивает то, что они учатся подобно человеческому мозгу, только с гораздо большей скоростью. Улавливая и анализируя малейшие изменения в поведении потенциального покупателя, они также привносят опыт миллионов других. Это обеспечивает достижение сверхточной персонализации и даже большего – прогнозирования, чего потребитель захочет в будущем.

Формирование рекламных предложений в режиме реального времени

Модели поведения потребителей постоянно меняются и могут даже отличаться в зависимости от того, на каком девайсе происходит просмотр рекламы. Поэтому для достижения успеха в электронной коммерции важно обновлять рекламные рекомендации каждый раз, когда потребителю демонстрируется реклама.

Благодаря мощным алгоритмам и постоянному процессу самообучения, механизмы ретаргетинга на базе глубинного обучения способны формировать персонализированные рекомендации в режиме реального времени. А весь процесс будет занимать доли секунды.

Какая от этого польза? По данным RTB House, после внедрения механизмов глубинного обучения для формирования рекомендаций потребители кликают по баннерам на 41% чаще, чем обычно.

Улучшенный механизм рекомендаций

Алгоритмы глубинного обучения, в отличие от алгоритмов машинного обучения, анализируют не только то, что на поверхности: что потребитель просматривал, какая есть похожая продукция, и тому подобное.

Благодаря анализу малейших изменений в поведении конкретного потребителя по многим критериям, процесс подбора релевантных предложений является более гибким и точным.

Такой подход обеспечивает сверхточную персонализацию рекомендаций, больше соответствующих потребностям конкретного потребителя.

Лучше прогнозирования

Применение алгоритмов глубинного обучения открывает новую страницу и в прогнозировании потребительского поведения.

Вычислительная мощность и отсутствие погрешностей или предвзятости, присущие результатам обработки больших массивов данных человеком, выводит качество и ценность такого прогноза на новый уровень.

А это значит, что появляется возможность не только точно высчитывать потребительское намерение, но и влиять на процесс принятия решения по осуществлению покупки.

Преимущества такого глубокого анализа говорят сами за себя: например, анализ каждого шага потребителя, который собрался покупать фотоаппарат, включая дату покупки, модели поведения, историю поиска товара и т.д.

, учитывая продуктовые рекомендации по сопутствующим товарам (карта памяти, линзы, штатив), повлечет демонстрацию такому потребителю баннера с каким-то, на первый взгляд, абстрактным товаром. Например, селф-дроном, который делает отличные снимки и захватывающие видео.

Таким образом происходит довольно точное заблаговременное формирование персональных рекомендаций по определенным продуктам, которые потребитель будет искать в ближайшем будущем, или точно заинтересуется учитывая круг своих интересов.

В сфере e-commerce уже сформировалось понимание того, что big data можно и нужно использовать для развития бизнеса. И такие данные активно используются для рекламы. Однако, вместе с этим, растет негативное восприятие рекламы из-за ее избыточного количества и неуместности. Обычный таргетинг больше не работает.

Только новейшие решения позволят брендам оставаться конкурентными. Одним из таких является внедрение в цифровые платформы современных технологий искусственного интеллекта.

Важно

Благодаря своим продвинутым алгоритмам они обеспечивают сверхточную персонализацию рекламных сообщений и способствуют росту эффективности рекламных кампаний.

Источник: https://techno.nv.ua/technoblogs/e-commerce-budushcheho-5-sposobov-primenenija-iskusstvennoho-intellekta-dlja-uvelichenija-prodazh-bloh-aleksandra-marusjaka-2486337.html

Искусственный интеллект, его риски и непредсказуемость



Категория: Интересно

  • Автор: Полковник
  • Просмотров: 10 214
  • Комментариев: 1
  • +5

Вместо того чтобы сразу приступить к дискуссии, возможен ли искусственный интеллект, я хочу выдвинуть крайнюю точку зрения, состоящую в том, что в определенном смысле ИИ уже существует.

Дело в том, что никакого естественного человеческого интеллекта не существует. Человеческий интеллект слагается из языка, понятий и приемов мышления, которые были придуманы людьми. Точка. Мы живем уже внутри искусственного интеллекта.

Навыки человеческого мышления непрерывно и ускоренно развивались от появления зачатков речи через возникновение абстрактных понятий, математики, научного метода, а затем различных приемов обработки информации. Развитие это вначале происходило бессознательно и стихийно, а затем все более целенаправленно. Как заметил в свое время Г.В.Ф.

Гегель: «Людям трудно поверить, что разум действителен; но на самом деле ничто не действительно, кроме разума; он есть абсолютная мощь».

Важно также избежать дискуссий о том, чем именно является ИИ, может ли машина обладать сознанием и так далее.

С точки зрения предмета нашего исследования важно только то, как искусственный интеллект может привести к глобальной катастрофе. И с этой точки зрения для нас важна только его способность решать задачи в реальном мире.

Далее надо отметить, что человеческий интеллект является свойством общества, а не отдельного человека.

Свойством отдельного человека является универсальная способность обучаться и решать новые задачи в незнакомой обстановке. Именно это свойство является базовым для любых форм коллективного интеллекта. Исследователи ИИ мечтают смоделировать именно эту универсальную способность решать любые задачи.

Но сама по себе она не есть настоящий интеллект — а только его зачаток.Большинство людей за свою жизнь не открывают ничего принципиально нового для науки, а каждый отдельный ученый делает только небольшой шаг, опирающийся на достижения предшественников и служащий опорой для следующего шага.

Совет

Поэтому мы должны говорить не о развитии естественного интеллекта и создании искусственного, а о едином процессе создания интеллекта.Этот процесс начался еще задолго до человека. Сама эволюция форм живой материи на Земле представляет собой развитие все более совершенных (и сложных) форм жизни.

Выигрыш в решении задачи выживания и приспособления составлял «интеллектуальную задачу» эволюции. Вначале эволюция решала свои задачи путем простого перебора возможных вариантов, а затем это перебор стал оптимизироваться. Появилось половое размножение, мозг.

И хотя то, как именно эволюция оптимизировала сама себя, остается спорным вопросом, сам факт ее самооптимизации налицо — и проявляется он во все более быстром эволюционном развитии.

Отсюда можно заключить, что самоусиление является естественным свойством интеллекта, потому что всегда ведет к выигрышу в решении задач.

При этом «интеллект эволюции» был свойством всей биосферы, то есть имел распределенный характер. И по своим результатам этот интеллект был сверхчеловеческим, поскольку те задачи, которые он смог решить, — скажем, создание человеческого организма — человек сам пока решить не может.

И из эволюции живых организмов произошла эволюция человеческого мозга, а затем — различных способов мышления, которым этот мозг стал пользоваться. В результате способность человека решать задачи превзошла способность эволюции создавать новые организмы — по скорости решения задач, но не по качественности продуктов.

Однако затем стали развиваться способы усиления интеллекта с помощью машин, то есть появились компьютеры как вычислители, Интернет как среда обмена информацией и идеями, венчурный капитализм как способ организации деятельности, ведущей к наиболее быстрому отбору наиболее эффективных решений. При этом роль интеллекта отдельного человека стала снижаться. Если бы некая идея не пришла в голову кому-то одному, она бы пришла другому через год.

В результате мы видим естественный процесс перехода основного носителя интеллекта от генетического кода к нейронному мозгу, а от них — к человеческим организациям (науке) и к компьютерам.

При этом эффективность интеллекта как способа решения задач с каждым таким переходом увеличивается в разы, более того, интеллект становится все более заточенным на самосовершенствование, поскольку теперь он обладает рефлексией и понимает, что лучше потратить часть времени на обучение, улучшение вычислительной базы, наем более производительных сотрудников или разработку новых алгоритмов, чем на решение задачи в лоб.

Срок решения технической задачи

Итак, нет ничего удивительного в том, что рано или поздно интеллект окажется полностью на компьютерной базе, и при этом он будет в значительной мере нацелен на самосовершенствование и будет превосходить современный человеческий интеллект в разы — это продолжение того же эволюционного процесса, который создал самого человека.Искусственный интеллект не является вечным двигателем: последнего не существует в природе, тогда как интеллект — как человеческий, так и эволюции — вполне успешно реализован. Поэтому попытки создать ИИ скорее подобны попыткам создать самолет в XIX веке, которые были настолько выразительно неудачны, что в Англии даже отказались рассматривать предложения о машинах тяжелее воздуха. Для создания самолета в XIX веке не хватало двух вещей — мощного двигателя и понимания аэродинамики работы крыла. И если второе было чисто «самолетной» проблемой, то появления достаточно мощного двигателя пришлось ждать. Сейчас устройство крыла планера нам кажется очевидным, и нам трудно понять, в чем же были трудности его создания. Точно так же когда-нибудь устройство ИИ станет очевидным. Но вторая половина вклада в создание ИИ должна прийти извне, и это — развитие мощных, а главное дешевых и доступных вычислительных машин, а также огромный объем упорядоченной оцифрованной информации в виде Интернета.Другой критерий оценки воплотимости ИИ — это сопоставление реально существующих компьютеров с мозгом человека. Вычислительные способности мозга человека оцениваются в 1014 операций в секунду, данная цифра получается из умножения числа нейронов в мозге, принимаемого за 100 миллиардов, на максимальную частоту операций в мозге — 100 Гц, и еще один порядок накидывается про запас. Хотя эта оценка выглядит явно завышенной, так как в мозгу просто нет такого количества информации, чтобы обрабатывать его с такой производительностью. По зрительному каналу человек получает около 1 мегабайта информации в секунду, и большая часть мозга обрабатывает именно ее. В любом случае современные суперкомпьютеры уже производят 1015 операций с плавающей запятой, то есть обладают сопоставимой с мозгом вычислительной силой.

Обратите внимание

Объем сознательной памяти человека, по оценкам, приводимым в статье Р. Кэрригена, составляет порядка 2,5 гигабайт, что, по нынешним меркам, ничтожно мало.

Отсюда следует, что задача по созданию ИИ может оказаться гораздо проще, чем нам кажется.

Количественный рост аппаратуры может привести к внезапному качественному скачку: например, новая кора головного мозга шимпанзе только в шесть раз меньше человеческой, однако шимпанзе не способно создать технический прогресс.

Несмотря на прошлые неудачи, в мире есть около десяти групп, которые открыто заявляют о намерении создать универсальный искусственный интеллект. Можно также предполагать, что есть некое число закрытых или военных проектов, а также частных лиц, которые работают над этой темой.

Приведу собранные мной данные о текущих исследованиях в области ИИ.

Программа Blue Brain по моделированию мозга млекопитающих объявила осенью 2007 года об успешной имитации кортиковой колонки мозга мыши и запланировала создание полной модели мозга человека до 2020 года.

Хотя прямое моделирование мозга не является наилучшим путем к универсальному искусственному интеллекту, успехи в моделировании живого мозга могут служить в качестве легко читаемой временной шкалы прогресса в этой сложной науке.

Источник: http://www.myrt.ru/interestingly/1129-iskusstvennyjj-intellekt-ego-riski-i.html

Ссылка на основную публикацию