5 причин почему искусственный интеллект (ии) удобно использовать потребителям.

Искусственный интеллект — основа для человека

Искусственный интеллект — это то, что способно поработить мир и лишить нас рабочих мест. С другой стороны, он же способен существенно упростить нашу жизнь. нейронные сети и ИИ — тема, набирающая все большую популярность. И неудивительно.

Сам факт, что существует объект, значительно умнее человека, уже вызывает бурю эмоций разной гаммы.

Сегодня мы рассмотрим все, что вас интересовало об искусственном интеллекте: что это такое, как его использовать обычному человеку, о том, как он разрабатывается.

Машина с автоуправлением

Сегодня посмотрел видеоролик на ютубе про то, что скоро машины не будут нуждаться в водителях.

Уже сейчас разработаны модели, которые довольно неплохо определяют объекты, в которые ни за что не стоит врезаться. Единственное, что не умеют делать эти автомобили — парковаться.

Обратите внимание

Для этого все еще требуется человек. Но ведь это такая мелочь. Поставить одного парковщика, и пусть он этим делом занимается.

А так система очень умная. Боюсь представить, как будет в будущем: сказал машине “едь в ресторан”, и она поехала. Даже если ты не знаешь, в каком районе он находится, все равно ты окажешься там, где нужно. Это шикарно.

Общая информация об искусственном интеллекте

Искусственный интеллект основан на нейросетях — математической модели человеческого нейрона. Чтобы рассмотреть подробно принцип его работы, нужно немного проникнуть в анатомию ЦНС. Каждая наша клетка состоит из аксонов и дендритов.

Первые соединяются со вторыми с помощью синапсов. Нейрон активируется, если был преодолен определенный порог возбуждения (то есть, если напряжение на него подается чуть больше, чем определенное значение).

Как следствие, возникает сигнал, который передается на следующий нейрон, и так далее.

Дендриты — это входной порт информации, если можно так выразиться. Предположим, вы смотрите видео. Информация поступает на нейрон, там обрабатывается и выходит на другой при условии, что был преодолен порог возбуждения через аксон. Это очень упрощенная модель, которую легко понять. На деле все значительно сложнее, но к теме не относится.

Описание искусственного нейрона

Опишем искусственный интеллект, как он работает, более детально. В искусственном нейроне ситуация примерно аналогичная. Там есть входной слой и выходной слой. Есть непосредственно тело нейрона, которое называется сумматором, задача которого — проверить, преодолен ли порог возбуждения и выдать сигнал на следующий искусственный нейрон в случае, если это условие истинное.

На входной слой поступают признаки, которые подвергаются анализу. Представим, что мы хотим создать программу, решающую, стоит ли подписываться на какого-то стендапера. Предположим, что для этого нам требуется:

  1. Чувство юмора. Понятно, что стендапер без этого качества не котируется.
  2. Интеллект. Хотелось бы, чтобы он еще на мысли какие-то наталкивал.

Эти признаки подаются на сумматор. Порог возбуждения нейрона на языке нейросетей называется функцией активации. Если он был преодолен, то идет сигнал на выходной слой. Это и есть решение.

Мы можем с помощью весовых коэффициентов определить уровень важности каждого признака. Это делается для того, чтобы настроить искусственный интеллект под задачи конкретного пользователя. Предположим, нам более важно испытать эффект “а ведь он прав”.

То есть, интеллект стендапера имеет больший весовой коэффицент, чем чувство юмора.

Важно

Если эту систему не вводить, то решение о том, подписываться или нет, будет приниматься исключительно если стендапер шутит так, что дом трясется от вибраций, вызванных хохотом слушателя, а также если благодаря ролику была изобретена идея, как освоить космос, не вставая с дивана.

Как это работает на практике? Создается взвешенное значение путем умножения показателя на весовой коэффициент. Например, если для нас более важен интеллект, то этому признаку присваивается коэффициент 0,6, а на юмор — 0,4. Видим, что в сумме все равно должна получиться единица. В конечном итоге, компьютер видит только два возможных значения или 0, или 1.

Входные данные в компьютере поступают только в виде чисел. Предположим, интеллект будет измеряться в единицах IQ, а юмор — по собственной шкале программиста. В таком случае еще нужно провести нормализацию входных данных, чтобы они были выражены в одной шкале.

Не будем вдаваться в детали, потому что нам нужно лишь общее представление о том, что такое искусственный интеллект. Дальше нейросеть нужно обучить. Делается это с помощью подбора коэффициентов.

То есть, нужно подобрать такие коэффициенты, чтобы получать необходимый результат.

Области применения искусственного интеллекта

Сфера применения искусственного интеллекта очень широка, и его можно использовать везде, где только человек может представить. Вот некоторые области, в которых он уже успешно используется.

  1. Медицина. Преимущество искусственного интеллекта в этой сфере — способность запоминать и обрабатывать колоссальное количество информации, благодаря чему уже появились не только приложения, дающие рекомендации врачам, но и программы, способные на ранних стадиях обнаружить заболевания, когда симптомы еще не успели проявиться. Например приложение Face2Gene сканирует лицо и способно определить 3500 различных генетических заболеваний.
  2. Промышленность и сельское хозяйство. В этих сферах искусственный интеллект развился до такой степени, что скоро человек будет вовсе ненужным. Так, компания LG в 2023 году откроет завод, где абсолютно все этапы будут выполняться искусственным интеллектом, начиная закупкой товара и выгрузкой готовой продукции. И да, контроль за качеством также будет осуществлять соответствующее программное обеспечение. А уже 2021 году произойдет частичный переход заводов на эту технологию. В сельской промышленности искусственный интеллект следит за состоянием растений, уровнем влажности, количеством питательных веществ в почве. Более того, он способен обнаруживать сорняки и выдергивать их без вреда для растений.
  3. Дорожное движение. Уже сейчас искусственный интеллект используется для того, чтобы предотвращать пробки. Для этого он в режиме реального времени собирает информацию со светофоров, анализирует расстояние между машинами, имеющиеся аварии и анализирует ее для улучшения дорожно-транспортной ситуации. Подобные системы реализованы уже во многих странах. Еще одно направление ИИ в этой области — машины с автопилотом, как это описывалось в примере выше.
  4. Умный дом. Да, искусственный интеллект уже может применяться в быту человека. Например, он может утром разбудить вас и раздвинуть занавески, чтобы в комнате оказался солнечный свет. Когда вы проснетесь, у вас уже будет чашка ароматного кофе, сваренная как раз к моменту вашего пробуждения. Холодильник в ближайшем будущем сам научится заказывать еду, а как только вы закроете дверь по выходу на работу, сразу включится сигнализация. Также есть возможность в ближайшее время почувствовать все удобство умных батарей, которые адаптируют температуру под человека. Очень удобно.
  5. И наконец, последний элемент нашего списка — умные переводчики. Там искусственный интеллект дошел до того уровня, что нередко они свои функции выполняют не хуже человека. Есть случаи, когда студент перевел реферат с иностранного языка на свой, распечатал и сдал в неизменном виде и получил 5. Конечно, лучше пока не экспериментировать таким образом. Да и знаний не будет, для чего и ходит человек в университет.

Перспектива развития искусственного интеллекта

Есть несколько сценариев развития искусственного интеллекта. Первый — пессимистический. Рано или поздно интеллект ИИ будет настолько совершенным, что его нельзя будет ни обмануть, ни взломать.

Зато он может быть настроен агрессивно против человека. Как только у бездушной машины появится самосознание, она фактически превратится в человека, только гораздо более умелого.

И если, не дай Бог, каким-то образом вступить в конфликт с этим устройством, то последствия будут очень печальными.

Совет

Второй сценарий — оптимистический, но не факт, что он не закончится плохо. Машины будут делать за человека все. И даже если это произойдет, будет приблизительно что-то типа мультика “Wall-E”, где люди превратились просто в большие куски жира, которые не могут даже с кресла встать самостоятельно. Если они падают, их какой-то робот возвращает на место.

Третий сценарий тоже пессимистический. Человечество может решить создать машину, которая определяет и решает глобальные проблемы человечества. И вполне возможно, что проанализировав кучу переменных, робот решит, что виноват во всех своих бедах сам человек. И естественно, у него будет программа уничтожить причину, то есть, людей.

Четвертый сценарий — технологическая безработица, которая уже начинает потихоньку проявляться, причем не только в конвейерном производстве, но и во вполне “умных” профессиях.

Так, в большинстве мировых банков осталось достаточно лишь пары трейдеров, а всю остальную работу по анализу рынка и даже заключению прибыльных сделок на куплю или продажу валюты или ценных бумаг выполняют роботы. Да, это происходит уже сейчас.

Наступит период, когда только те люди, которые обслуживают ИИ, то есть, программисты, будут востребованы.

А затем последние будут ненужными, поскольку искусственный интеллект будет настолько хорошо самообучаться, что даже сам программист не будет знать, что происходит в его коде.

Искусственный интеллект развивается полным ходом и, рано или поздно, один из этих сценариев вполне может наступить.

Возможностей у искусственного интеллекта очень много. Нам надо ответственно подходить к его созданию, чтобы они их не было такого большого количества, чтобы ИИ вышел из-под контроля. Как только становятся совместимыми понятия “искусственный интеллект” и “сознание”, то мы тогда не сможем управлять этой субстанцией. Минимум, что нужно делать — договариваться.

Отличие искусственного интеллекта от естественного

Искусственный интеллект и человек на деле очень разные. Объединяет их лишь способность думать, но и это осуществляется по-разному. И как же их сравнить? Лучшая идея — представить их в виде преимуществ искусственного интеллекта на фоне человеческого и недостатков, имеющихся на данный момент. Стоит учитывать, что со временем количество минусов будет все меньше и меньше. Преимущества ИИ:

  1. Способность мгновенно запоминать информацию и обрабатывать колоссальное ее количество в кратчайшие сроки. Для того, чтобы любое знание напрочь засело в голове человека и не забылось, необходимо повторять нужную информацию в течение 3-4 дней, а затем хотя бы раз в 1,5 месяца освежать его в памяти хоть в косвенной форме. Искусственный интеллект запомнит раз и навсегда.
  2. Невероятно быстрая обработка количественных данных. Пока человек сложит два двузначных числа, компьютер уже проанализирует экономическую ситуацию и выдаст точку на графике, в которой лучше всего покупать валюту. А потом и сам эту сделку заключит и вовремя выйдет из рынка, оставив с прибылью своего хозяина. Трейдеру обработать такое множество количественной информации не под силу.

Недостатки ИИ:

  1. Искусственный интеллект пока еще не умеет обрабатывать качественную информацию, но это лишь вопрос времени. Любая качественная информация может быть выражена в форме математической модели. Пример вы уже видели выше — искусственный нейрон, который может функционировать даже лучше полноценного. Это обычная математическая формула, которая была открыта еще в 40-х годах прошлого века. Но это открытие уже изменило мир.
  2. Искусственный интеллект все еще может давать сбои. Пока он не настолько совершенный, поэтому все равно нужен человек, который за ним будет “присматривать”. Но уже через несколько десятилетий ИИ может научиться видеть свои сбои, чинить их, и человек не понадобится. Недавно по новостям пробежались заголовки, что изобретено высокоточное оружие, которое будет само выбирать цель, находить самый благоприятный маршрут к ней, чтобы при этом остаться незамеченным. Если на это ружье поместить ядерную боеголовку, и оно вдруг даст ложный старт, то это может уничтожить все человечество. Вспомнить только ситуации во время Холодной Войны, когда электроника давала ложный сигнал о пуске ядерного снаряда, хотя это была лишь погодная аномалия. Если бы решение тогда принималось искусственным интеллектом, вы бы эту статью уже не читали.

Искусственный интеллект в реальной жизни

Искусственный интеллект только развивается и далеко не все его проявления доступны человеку уже сейчас. Но все равно есть примеров искусственного интеллекта, которыми может воспользоваться каждый:

  1. Различные развлекательные приложения, например с масками.
  2. FaceID в iPhone X и старше. Функция, позволяющая разблокировать смартфон лицом. Специальные самообучающиеся алгоритмы сканируют человека с разных сторон и создается уникальный слепок, который и позволяет идентифицировать человека.
  3. Искусственный интеллект в маркетинге. Если вам нужно что-то продать, то системы контекстной рекламы находят именно того человека, который в этом нуждается. Вы и сами могли замечать, что сайты уж сильно хорошо вас знают, что дают ту рекламу, которая вас может заинтересовать.
  4. Виртуальные ассистенты на смартфонах. Там все реализовано через ИИ, начиная распознаванием речи и заканчивая выдачей готового решения.
  5. Чат-боты на сайтах. Нередко это очень умные программы, которые могут извлекать нужную клиенту информацию прямо с сайта.
  6. Приложения дополненной реальности, которые могут, например, определить объект, на который вы навели камерой и предоставить подробную информацию по нему, начиная отзывами и заканчивая контактными данными.
Читайте также:  «шазам» для природы

И таких возможностей с каждым годом будет все больше.

Выводы

Один из главных возможных плюсов ИИ — это то, что человек потенциально способен повысить свой интеллект. Со временем нам придется конкурировать с бездушными машинами, возможности которых многократно превосходят наши.

Поэтому нам не надо всецело им доверять, нужно и самим развиваться. Поскольку вы читаете этот сайт, то вы большой молодец.

Здесь вы сможете прочитать множество материалов по саморазвитию и прокачать свою биологическую нейронную сеть.

Источник: https://TrenerMozga.ru/mm/intellekt/iskusstvennyj-intellekt.html

Зачем нужен искусственный интеллект?

Не один десяток лет ученые пытаются заставить машину не просто выполнять полученные приказы, а думать самостоятельно.

Память современных компьютеров соизмерима с человеческой, скорость выполнения логических операций – на порядки выше, но смоделировать разум исследователям пока так и не удалось.

О современных вызовах в области искусственного интеллекта (ИИ) рассказывает доцент кафедры вычислительной техники Университета ИТМО Игорь Бессмертный.

– В обывательском понимании искусственный интеллект – это компьютер, обладающий эмоциями и сознанием. А что вкладывают в это понятие современные исследователи?

– Автор термина Джон Маккарти определял интеллект как способность субъекта ставить перед собой цели и добиваться их достижения. Если мы пытаемся наделить интеллектом некое техническое устройство, значит, мы хотим, чтобы оно самостоятельно решало возникающие задачи.

Обратите внимание

Компьютеры способны рассуждать гораздо быстрее человека, но поиск решений методом перебора требует большого количества ресурсов. В начале шахматной партии у игрока белыми есть по два варианта хода для каждой пешки и коня.

Противник в ответ тоже выбирает из двадцати вариантов, и получается, что первый ход у нас 400 возможных комбинаций, во второй – 160000, и так далее. Это называется комбинаторным взрывом, и попытки решить задачу «в лоб» ни к чему не приводят.

Я развиваю антропоморфный подход и считаю, что нам нужно пытаться воспроизвести человеческий мозг на уровне поведения. На протяжении жизни человек постоянно обращается к приобретенным интеллектуальным навыкам. Мы не задумываемся, когда завязываем шнурки или пользуемся таблицей умножения.

Есть навыки более высокого уровня: профессиональный шахматист может «на автомате» обыграть неподготовленного игрока. Количество навыков определяется объемом памяти человека, а у машин ее сейчас более чем достаточно. Нужна такая структура данных, при которых машины будут записывать интеллектуальные навыки и логику их вывода, как был получен каждый факт и навык.

В этом случае мы обеспечим быстрый вывод данных и сможем создавать интеллектуальные системы, которые будут отвечать на сложные запросы.

Например, если мы поищем в интернете температуру кипения воды, то сразу получим ответ, но у поисковых порталов нет готовых ответов на специфические запросы.

Чтобы узнать температуру кипения воды в Тибете, нам придется подключать правила, учитывать зависимость температуры кипения от атмосферного давления, зависимость давления от высоты над уровнем моря, высоту Тибета.

Только после определенных логических действий мы найдем решение, и если внести его в базу знаний, то в следующий раз факт будет извлечен быстро. Также важно при каждом вызове проверять актуальность данных – сейчас мы не задумываемся, что президент США – Барак Обама, но в будущем эти данные устареют.

– Это технически возможно?

– Принципы самообучения реализуют с помощью нейронных сетей. Сейчас их используют для прогнозирования, торгов на биржах, в некоторые автомобили встраивают системы распознавания пешеходов.

Важно

Иногда интеллектуальное поведение устройства необходимо – там, где невозможно находиться человеку-оператору, или в тех случаях, когда это упрощает жизнь. Но каждое такое устройство выполняет узкий круг задач.

Есть роботы-сиделки, роботы-повара, но универсальный искусственный интеллект сейчас, по большому счету, не нужен.

– А как же мечты футурологов о том, что у людей появятся партнеры по разуму?

– Если создавать гомункула, чтобы просто было с кем поговорить, это потребует неоправданно высоких затрат. А использовать компьютер для того, чтобы придумать что-то новое, уже пытались. Теория решения изобретательских задач (ТРИЗ) Генриха Альтшуллера великолепно работала в виде справочников и таблиц.

Но когда ее решили автоматизировать, выяснилось, что ТРИЗ работает только в руках человека-изобретателя. Причина в том, что существует масса фактов, которые никак не формализованы. Считается, что половину своих знаний человек усваивает за первые три года жизни, и мы иногда даже не догадываемся о том, что они есть и что их нужно формализовать.

Если я выпущу предмет, который держу в руках, он упадет на пол; людям это очевидно, а машине – нет. По моим подсчетам, человек должен хранить и уметь использовать в среднем 50 млн фактов. Для сравнения: компания Cycorp составляет онтологическую базу знаний с 1984 года, и за это время накопила всего 3 млн фактов.

Для работы универсальной интеллектуальной системы нужно как минимум на два порядка больше.

– Являются ли современные вопросно-ответные системы вроде WolframAlpha искусственным интеллектом в таком понимании?

– WolframAlpha разрабатывают в первую очередь для решения математических задач, в этом вопросе я бы ориентировался на проекты IBM. В девяностых в IBM создали шахматный суперкомпьютер Deep Blue, и после того, как он обыграл Гарри Каспарова, его собирались использовать в медицинских целях.

Оказалось, что Deep Blue для этого не годится – он не умел обучаться, и для применения в другой области нужно было все начать с нуля.

Сейчас компания разрабатывает суперкомпьютер Watson, который показывает впечатляющие результаты, например, победил людей в телеигре Jeopardy! Но поскольку Watson – коммерческий проект, остается догадываться, какими методами обеспечивается поиск информации, как выполняются цепочки умозаключений и как в IBM решают вопрос комбинаторной сложности.

– Как технологии искусственного интеллекта будут развиваться в будущем?

Источник: http://news.ifmo.ru/ru/archive/news/4794/

Почему искусственный интеллект не решит всех проблем

Истерия вокруг будущего искусственного интеллекта (ИИ) захватила мир. Нет недостатка в сенсационных новостях о том, как ИИ сможет лечить болезни, ускорять инновации и улучшать творческий потенциал человека. Если читать заголовки СМИ, вы можете решить, что уже живёте в будущем, в котором ИИ проник во все аспекты общества.

И хотя нельзя отрицать, что ИИ открыл нам богатый набор многообещающих возможностей, он также привёл к появлению мышления, которое можно охарактеризовать, как веру во всемогущество ИИ. По этой философии, при наличии достаточного количества данных, алгоритмы машинного обучения смогут решить все проблемы человечества.

Но у этой идеи есть большая проблема. Она не поддерживает прогресс ИИ, а наоборот, ставит под удар ценность машинного интеллекта, пренебрегая важными принципами безопасности и настраивая людей на нереалистичные ожидания по поводу возможностей ИИ.

Вера во всемогущество ИИ

Всего за несколько лет вера во всемогущество ИИ пробралась из разговоров технологических евангелистов Кремниевой долины в умы представителей правительств и законодателей всего мира. Маятник качнулся от антиутопического представления об уничтожающем человечество ИИ к утопической вере в пришествие нашего алгоритмического спасителя.

Мы уже видим, как правительства обеспечивают поддержку национальным программам развития ИИ и соревнуются в технологической и риторической гонке вооружений, чтобы получить преимущество в бурно растущем секторе машинного обучения (МО). К примеру, британское правительство пообещало вложить £300 млн в исследования ИИ, чтобы стать лидером этой области.

Очарованный преобразовательным потенциалом ИИ, французский президент Эмманюэль Макрон решил превратить Францию в международный центр ИИ. Китайское правительство увеличивает свои возможности в области ИИ с помощью государственного плана по созданию китайской ИИ-индустрии объёмом в $150 млрд к 2030 году.

Вера во всемогущество ИИ набирает обороты и не собирается сдаваться.

Нейросети – легче сказать, чем сделать

В то время как многие политические заявления расхваливают преобразующие эффекты надвигающейся «революции ИИ», они обычно недооценивают сложности внедрения передовых систем МО в реальном мире.

Одна из наиболее многообещающих разновидностей технологии ИИ – нейросети.

Эта форма машинного обучения основывается на примерном подражании нейронной структуры человеческого мозга, но в гораздо меньшем масштабе. Многие продукты на основе ИИ используют нейросети, чтобы извлекать закономерности и правила из больших объёмов данных. Но многие политики не понимают, что просто добавив к проблеме нейросеть, мы не обязательно тут же получим её решение.

Так, добавив нейросеть к демократии, мы не сделаем её мгновенно менее дискриминированной, более честной или персонализованной.

Бросая вызов бюрократии данных

Системам ИИ для работы нужно огромное количество данных, но в госсекторе обычно не бывает подходящей инфраструктуры данных для поддержки передовых систем МО. Большая часть данных хранится в офлайн-архивах. Небольшое количество существующих оцифрованных источников данных тонут в бюрократии.

Данные чаще всего размазаны по различным правительственным департаментам, каждому из которых для доступа требуется особое разрешение. Кроме всего прочего, госсектору обычно не хватает талантов, оснащённых нужными техническими способностями, чтобы в полной мере пожать плоды преимуществ ИИ.

По этим причинам связанный с ИИ сенсационализм получает множество критики.

Стюарт Рассел, профессор информатики в Беркли, давно уже проповедует более реалистичный подход, концентрирующийся на простейших, повседневных применениях ИИ, вместо гипотетического захвата мира сверхразумными роботами.

Сходным образом профессор робототехники из MIT, Родни Брукс, пишет, что «почти всем инновациям в робототехнике и ИИ требуется гораздо, гораздо больше времени для реального внедрения, чем это представляют себе как специалисты в этой области, так и все остальные».

Совет

Одна из множества проблем внедрения систем МО состоит в том, что ИИ чрезвычайно подвержен атакам.

Это значит, что злонамеренный ИИ может атаковать другой ИИ, чтобы заставить его выдавать неправильные предсказания или действовать определённым образом.

Многие исследователи предупреждали о том, что нельзя так сразу выкатывать ИИ, не подготовив соответствующих стандартов по безопасности и защитных механизмов. Но до сих пор тема безопасности ИИ не получает должного внимания.

Машинное обучение – это не волшебство

Если мы хотим пожать плоды ИИ и минимизировать потенциальные риски, мы должны начать размышлять о том, как мы можем осмысленно применить МО к определённым областям правительства, бизнеса и общества.

А это значит, что нам необходимо начать обсуждения этики ИИ и недоверия многих людей к МО.

Самое важное, нам нужно понимать ограничения ИИ и те моменты, в которые люди всё ещё должны брать управление в свои руки.

Вместо того, чтобы рисовать нереалистичную картину возможностей ИИ, необходимо сделать шаг назад и отделить реальные технологические возможности ИИ от волшебства.

Источник: https://habr.com/post/416759/

5 причин почему искусственный интеллект (ИИ) удобно использовать потребителям

1. Быстрая доставка с использованием ИИ

Долгие доставки и ее задержки огорчают потребителей. Представьте себе, что компании знают когда и что может купить потребитель. Идеально, не так ли? Специалисты поставок могли бы знать, что у них есть подходящие трудовые ресурсы, складские и транспортные мощности или даже отправлять товары, которые хранятся рядом с адресами доставки, прежде чем мы их купим.

Читайте также:  Deep-scini может отправиться на европу

Amazon экспериментирует с ИИ в течение многих лет. Однако это не единственная торговая компания, которая практикует использование ИИ.

Немецкая компания Отто создала систему, которая анализирует около 3 миллиардов транзакций и 200 переменных, включая данные о продажах, поисковые запросы по сайту и информацию о погоде. С 90-процентной точностью она может прогнозировать поведение продаж в течение следующих 30 дней.

Теперь компания закупает около 200 000 предметов в месяц. Сальдо излишков снизилась в пять раз, а доходность продукции увеличилась более чем на два миллиона единиц в год.

Клиенты, в свою очередь, получают свои заказы более оперативно и эффективно.

2. Потребители получают то, что они желают

Основной проблемой в цепочке поставки товаров является прогнозирование продуктов следующего сезона. Продавцы должны сделать закупку, рискуя тем, что их товары могут не купить. С другой стороны, потребители также должны надеяться, что продавцы имеют на складе то, что они хотят купить.

Недостатки и несоответствия спроса и предложения являются дорогостоящими и неэффективными для всех участников. Репутация бренда от этого может сильно пострадать. Для того, чтобы уменьшить риск, потребители платят более высокую цену.

Первый подход, основанный на ИИ, — это оптимизированное линейное планирование, которое объединяет такие данные, как внутренние продажи и записи клиентов, конкурентную разведку, анализ тенденций и предпочтения в социальных сетях для создания профиля клиента. Эта сегментация клиентов позволяет продавцам определять выбор продуктов. Складывается уверенность в том, что будут достигнуты как цели продаж, так и потребности потребителя.

3. Безопасная доставка грузов

Через ИИ можно предсказать безопасность доставки товаров по всему миру. В ноябре 2017 года израильский стартап подписал сделку с лондонским страховым рынком Lloyd’s, в рамках которого Windward предоставляет программное обеспечение компании Lloyd, которое прогнозирует морские военные действия или аварии на море.

Flextronics International впервые разработали программное обеспечение, которое генерирует предупреждения о сбоях цепочки поставок в реальном времени на всей своей сети с 14 тысячами глобальных поставщиков.

Система, основанная на ИИ, позволяет прогнозировать реальные и потенциальные проблемы, такие как задержки поставщиков, забастовки, землетрясения или цунами, а также позволяет соответствующим командам принимать обоснованные решения, чтобы держать товар в движении.

4. Снижение кражи товаров

Некоторые товары из-за краж не поступают к своим покупателям. По оценкам ФБР, кража грузов ежегодно превышает $ 30 миллиардов. Распознавание лица и обнаружение подозрительного поведения при помощи ИИ может помочь предотвратить это.

В китайской исследовательской компании Yitu Technology камеры записывают всех, входящих в здание, и отслеживают их, когда они находятся внутри. Эти машины могут распознать человека среди двух миллиардов людей за считанные секунды.

Обратите внимание

Общая платформа Yitu уже содержит 1,8 миллиарда фотографий зарегистрированных в национальной базе данных и всех, кто недавно посетил Китай. 320 миллионов фотографий поступают с границ Китая, где снимаются фотографии всех, кто входит и уезжает из страны.

Эта передовая технология может использоваться для защиты любого вида активов — от транспортных средств до магазинов, складов и даже целых городов. В Бостоне интеллектуальные камеры безопасности даже предвосхищают преступность. Система безопасности контролирует каналы в режиме реального времени и предупреждает власти в тот момент, когда она идентифицирует необычную активность.

5. Быстрое и качественное обслуживание клиентов

Инструменты ИИ могут быстро предоставлять надлежащую информацию сотрудникам службы поддержки клиентов и улучшать разговоры с клиентами и агентами без их замены. В то же время цифровые

Источник: https://neuronus.com/news-tech/1360-5-prichin-pochemu-iskusstvennyj-intellekt-ii-udobno-ispolzovat-potrebitelyam.html

Почему искусственный интеллект вряд ли убьёт нас

Пока менеджер Илон Маск паникует и пытается создать комитеты слежения за искусственным интеллектом во имя спасения человечества, профессиональные инженеры из IEEE заставили всех соблюдать законы робототехники. Хочешь проектировать ИИ? Только если обеспечишь безопасность.

Причем тут Илон Маск и Марк Цукерберг?

Еще 15 июля Илон Маск призвал американских губернаторов создать организацию для слежки за системами искусственного интеллекта. Мотив простой — по мнению Маска, рано или поздно они уничтожат человечество. Но мы еще этого не замечаем:

Илон Маск:

Парадоксальное выступление от человека на острии науки, правда? Его высмеял даже Цукерберг. Невольно задумываешься — он вообще понимает, о чем говорит? Действительно ли он в состоянии проектировать будущее? Или, может быть, за этим предложением прячется желание законодательно одобренного шпионажа для получения новейших разработок?

Кто такие IEEE?

IEEE — Институт инженеров электротехники и электроники, международная некоммерческая организация-разработчик стандартов по радиоэлектронике, электротехнике и аппаратному обеспечению вычислительных систем и сетей.

Фактически, организация обобщает и приводит к общему знаменателю разрозненные разработки, превращая их в единую систему: как для справки, так и для развития. С помощью этих стандартов разные разработчики получают возможность проектирования совместимых с чужими систем. Среди самых известных стандартов IEEE:

  • IEEE 1294 — USB,
  • IEEE 1394 — FireWire (i-Link),
  • IEEE 802 — семейство сетевых протоколов.

Как IEEE планирует регулировать ИИ

IEEE выпустила три новых стандарта, регулирующие этические вопросы работы систем искусственного интеллекта при обработке данных и взаимодействии с окружающим.

Документы относятся к разряду обязательных стандартов сообщества и были разработаны в рамках стандартизации работ по изучению этических аспектов ИИ и самоуправляемых автомобилей.

Содержимое стандартов объемно и содержит преимущественно информацию для разработчиков. В основе текстов — постановка этических проблем при обработке данных искусственным интеллектом и способы их решения.

Что описывают стандарты IEEE о искусственном интеллекте?

Один из стандартов, IEEE P7004, описывает правила сертификации и контроля тех организаций и систем, которые обрабатывают данные о детях и студентах. IEEE P7005 регулирует работу с данными о наемных работниках.

При его соблюдении ИИ и организации, работающие с данными, обязаны действовать, основываясь на безопасности и благополучии — даже с теми, что находятся в свободном доступе.

Так же IEEE описала обязательные нормы, которым должны соответствовать доступ, сбор, хранение, использование, совместное использование и уничтожение данных о детях и учащихся.

Третий стандарт IEEE P7006 описывает для создание и контроль работы персонализированных ИИ-агентов — посредников в принятиях решений между несколькими компьютерами или системами. Методология разработки и технические элементы, заложенные в стандарте, должны исключить любые проблемы в работе интеллектуального аппарата.

Роботы не убьют человеков. IEEE всех спасли

Самое интересное кроется в стандарте IEEE P7006. Он не просто описывает способы сертификации и задает законы робототехники — он процедуру, принцип работы искусственного интеллекта, связывающего человека и машину:

  • как должен работать ИИ-агент;
  • как должен предоставляться доступ к нему;
  • как должна вводиться информация;
  • как должно проходить обучение ИИ;
  • какие нормы этические нормы, правила и ценности должен заложить разработчик.

Первая версия стандарта если не введет 3 закона робототехники в обязательные для исполнения правила, то хотя бы минимизирует возможный вред. По мере развития технологий P70006 станет единым правилом, которое обеспечит защиту личности и безопасность всего человечества.

А если я не хочу соблюдать стандарт?

Стандарты IEEE как правило принимаются всем сообществом, и через некоторое время либо становятся универсальным документом для всех использующих технологию, либо превращаются в документ другой организации — при сохранении функций.

Соблюдение стандартов IEEE необходимо не только для получения бумаг от официальных структур. Многие принципы, заложенные в них, обеспечивают совместимость систем различных разработчиков.

Кроме того, они работают в качестве сертификата соответствия, говоря о надежности продукта.

Правила просты:

Не хочешь соблюдать — выйди из системы и живи без сертификата, проектируй для себя и не публикуйся. Хочешь, чтобы тебе доверяли и приобретали продукт — соответствуй!

Поставьте оценку:

Источник: https://www.iphones.ru/iNotes/728754

Как искусственный интеллект изменит мир

ИИ находится в зачаточном состоянии. Технология распознавания голоса, автопилоты для автомобилей — всего лишь несколько способов, которыми искусственный интеллект зарылся в нашу жизнь.

Мы много думали об ИИ и о том, как он будет продолжать влиять на нас, продвигаясь не только в дизайнерском мышлении, но и в нашей повседневной жизни.

Вся цель технологии должна состоять в том, чтобы обогатить нашу жизнь, дать людям больше времени, чтобы делать то, что они любят в жизни, проводить время со своими семьями, тратя меньше времени на работе.

Кажется, однако, что технология оказывает противоположное влияние на общество. Мы думаем, нам нужно вернуться к причинам, почему мы должны использовать технологии. Когда дело доходит до ИИ, это становится еще большей миссией, так как мы потенциально можем каждый день менять мир.

Что мы будем автоматизировать в будущем? Как мы можем использовать технологии, чтобы вернуться к тому, что действительно важно в жизни? И какое влияние это окажет на человеческий опыт? Давайте обсудим.

Будет ли AI делать наши жизни проще?

На протяжении большей части нашего существования люди искали более простые способы для выполнения сложных задач.

От создания шкивных систем и колес до посудомоечных машин и автомоек, мы пытались изобрести вещи, чтобы делать рабочие места для нас, чтобы у нас было больше времени, чтобы наслаждаться нашей жизнью.

Вы должны были бы сказать, что мы не упускали из виду опыт, когда машины выполняли эти задачи. Но со временем некоторые из наших лучших и умных людей увидели бесконечные возможности того, где ИИ мог бы заменить нас.

Важно

Роботы много лет были фантазией, прежде чем их использовали на фабриках по всему миру. Роботы были быстрее нас, точнее и не нуждались в перерыве на обед, но они все еще нуждались в нас, чтобы запрограммировать их и рассказать им, что делать.

В 1956 году термин «искусственный интеллект» использовался на конференции в Дартмутском колледже в Ганновере, Нью-Гэмпшир, и с тех пор государственные, корпоративные и общественные интересы ослабли и возросли.

В середине 70-х годов было затишье, называемое «зимой AI», где давление со стороны различных групп остановило прогресс в области технологий ИИ. Но в 80-е годы рост интереса был обнаружен в работе японцев.

Апогеем оказался 1997 год, когда IBM Deep Blue стала первым компьютером, который победил человека в шахматах, когда он победил чемпиона мира Гэри Каспарова. Матч выявил вопрос о том, что еще мы можем научить компьютеру делать? И теперь, за последние 20 лет, только наше воображение и технология, которые мы имеем в нашем распоряжении, ограничили то, что мы можем создать.

«Короче говоря, рост мощного ИИ будет либо лучшим, либо худшим, что когда-либо случалось с человечеством. Но мы еще не знаем, что именно». — Стивен Хокинг

Могут ли роботы проявлять любовь?

Она улыбается вам, спрашивает, как ваш день был, даже дает вам поцелуй в щеку. Она хочет быть важной частью вашей жизни, но она была спроектирована и построена на заводе. Она — то, что известно, как робот-спутник, и она моделируется как можно ближе к реальности.

Такие роботы были одним из первых достижений ИИ, чтобы получить настоящий толчок от разработчиков. Мы знаем, что в некоторых странах, таких как Япония и Китай, люди слишком много работают и не имеют достаточного времени для установления интимных отношений с партнером. Таким образом, многие считают, что эти боты необходимы, чтобы заменить реального человека роботом?

Можно ли запрограммировать идеологию интимности? Может ли робот полностью понять концепцию любви? Эти вопросы можно обсуждать и оспаривать, но мы думаем, что это сводится к идее того, что вы не можете программировать: душу или дух. Пытаясь заменить реального человека репликой ИИ, вы упускаете из виду познание чьих-то самых темных страхов, мечтаний и амбиций.

Будем ли мы просто мешать ИИ?

Для тех, кто видел фильмы «Терминатор», вы знаете, о чем здесь речь. ИИ становится самосознающим и может подумать думает, что люди больше не нужны. Представьте себе что-то настолько умное, что оно видит себя настолько превосходящим нас, что оно решает уничтожить нас.

Это может быть всего лишь обреченным и мрачным мышлением, но это вариант, который нужно рассматривать в будущем с ИИ, и, если мы все мертвы, людям не удастся ничего испытать.

Большой вопрос в том, насколько мы ценим опыт? Это может быть не то, о чем мы даже думаем ежедневно. Посмотрите на симуляторы гольфа или спортивные видеоигры. Это то, что можно сделать в реальном мире. Вам просто нужно встать с дивана и выйти на улицу.

Читайте также:  Creadapt - робот, способный преодалеть любое препятствие

Эти продукты полезны, особенно для людей, у которых есть проблемы с мобильностью, но истинный опыт для большинства исходит из использования ваших чувств.

Что вы чувствуете, слышите или видите? Вся эта информация проходит через ваш мозг и создает еще одну страницу опыта, которая входит в вашу подсознательность.

Многие люди, которые находятся на смертном одре, говорят, что одного из их самых больших сожалений не было больше.

Совет

Видеть новые места, изучать новые увлечения и проводить больше времени с друзьями, это всего лишь некоторые из тех, которые люди желают. Это опыт, который у вас есть, который наверняка заполнит ваши мысли, когда вы проживаете днем за днем.

Вы будете с любовью вспоминать о вещах, в которых вы принимали участие, и снова, чтобы испытать их, используя все свои чувства.

Мы можем определить будущее

Как только мы разрешаем компьютеру или машине выполнять задачу для нас, мы теряем опыт выполнения указанной задачи. Мы, конечно, видим место, которое ИИ может иметь в нашем мире. Мы думаем, что это станет очень полезным в ближайшем будущем.

Мы также считаем, что нам нужно следить за ним и не допускать, чтобы он обгонял такую ​​предковую часть нашего существования. Человеческий опыт иногда трудно описать, и у всех нас есть разные взгляды на важность этого.

Но что, если, используя ИИ, вы теряете опыт, который предлагает чувство удовлетворения, теплоты или любви? Хотели бы вы пропустить это, чтобы сэкономить время или силы? Кроме того, мы никогда не должны забывать о возможности ситуации в Скайнете.

Резюме

Вот таким мы видим будущее ИИ. Сегодня нельзя отрицать, что мир полностью откажется от него. Кроме того, это будет даже неправильно. Но человеку нужно не превращать свою жизнь в полную зависимость от компьютеров, ведь тогда уже ИИ начнет управлять нами, а не мы им.

Источник: https://observer.com.ua/kak-iskusstvennyiy-intellekt-izmenit-mir/

Как искусственный интеллект меняет вовлечение потребителей

Искусственный интеллект уже давно настоящий источник новостей и хайпа. Многие новости содержат пессимистичные прогнозы, но я сфокусируюсь не на этом.

Если говорить об интернет-торговле и о торговле вообще, искусственный интеллект имеет все шансы трансформировать целую индустрию.

Происходит интересное взаимопроникновение: такое, которое может повлиять на то, как продавцы продают свои товары и услуги, и как покупатели их приобретают.

Мы подготовили почву для эпохи, когда обмен будет происходить без человеческого участия. Готовы ли вы к этому относительно близкому будущему ритейла?

Искусственный интеллект — только начало

Что вывело вас на эту статью? Искусственный интеллект поисковой системы наверняка преподнес вам список результатов по вашему запросу.

Если вы водите машину, помогающую вам в параллельной парковке, используете сайт, который собирает воедино все сведения, чтобы найти наиболее дешевый авиабилет, или спрашиваете у своего смартфона, кто был основателем искусственного интеллекта (доктор Алан Тьюринг), это значит, что искусственный интеллект уже помогает вам достигать целей.

Концепция искусственного интеллекта существовала со времен античности и была отчасти реализована на практике во время Второй Мировой войны, но технологии все равно еще находятся в своем зачаточном состоянии.

Обратите внимание

Системы, используемые сейчас, очень быстры и умны, однако каждая из них сконцентрирована на очень узкой области. Автомобильные навигаторы знают, как задавать направление. Попросите их сделать что-либо еще – и на этом всё кончится.

Да, этот «узкий» интеллект могуществен, но в своей области. 

То, что потребовало 7 лет для достижений нынешних примеров искусственного интеллекта, потребует для разработки искусственного интеллекта нового поколения 7 месяцев. Такова скорость инноваций. Чем больше совершенствуется искусственный интеллект, тем быстрее происходит движение вперед. Представьте, что же сможет делать Siri 10 поколения.

Бизнес в эпоху персонализации

Для продавцов персонализация стала ключом к формированию связи с потребителем. Получение необходимого предложения/сообщения определенной персоной в определенный момент быстро стало неотъемлемым инструментом наращивания конверсии.

Индустрия обратилась к технологиям, которые позволяют проанализировать, что потребители уже сделали и предсказать, что они собираются сделать в будущем на основе полученного опыта.

Это вызвало быстрое развитие когнитивных вычислений и появление обучающих систем (и то и другое – разновидности искусственного интеллекта), которые используют сложные алгоритмы самообучения, проводят синтаксический анализ больших массивов данных для создания сверхточных взаимодействий с клиентом.

От прогнозной/прогностической аналитики для предоставления контента до передовых инструментов мерчендайзинга, которые представляют рекомендованный список товаров – все это лежит в основе современных технологий автоматизированной электронной коммерции.

Однако технология все еще далека от совершенства, ее развитие и эффективное использование затратно… но это пока что… Если я решу найти в интернете бриллиантовые сережки в подарок на годовщину свадьбы, я буду обречен рыскать по сети неделями, переходя по рекламным ссылкам.

Что еще хуже, мне будут представлены несвязные предложения, нацеленные на ту демографическую категорию, которая ищет украшения гораздо чаще.

Важно

Однако скоро все скрипты искусственного интеллекта будут работать в слаженном режиме или вовсе объединятся в один, чтобы лучше понимать потребителя, исходя из его контекста.

Так что поисковая система скорее всего незаметно изменит за пару недель до новой годовщины контент, который мне нужно продемонстрировать.

Ваш собственный персональный искусственный интеллект

Источник: https://ledigital.ru/artificial-intelligence/iskusstvennyj-intellekt-vovlechenie

Пять мифов об искусственном интеллекте — Будущее на vc.ru

Директор по маркетингу Fast Forward Lab Кэтрин Хьюм рассказала о том, как СМИ нагнетают обстановку вокруг разработок учёных.

Израильский историк Юваль Ной Харари в книге «Sapiens.

Краткая история человечества» пишет, что люди, в отличие от других живых существ, могут действовать сообща, объединяясь в гигантские группы по системам, которые сами же для себя придумали.

Примеры таких систем — боги, нации, деньги, человеческие права, которые строго поддерживаются религиями, политическими структурами, торговыми сетями и законами.

Как предприниматель я восхищаюсь силой коллективных систем. Построить технологическую компанию трудно. Проигранные сделки, неугомонное эго, импульсивные решения, ошибки в коде, сорванные сроки, гонки за клиентами, ошибки в реализации: что угодно может спустить вас с небес на землю. Миссия — это возможность держать команду в тонусе в трудных ситуациях.

До тех пор, пока миссией компании управляют харизматичные лидеры, бизнес вовлекается в систему, которая гораздо больше него. В этой системе возможно всё, границы гибкие, и это вдохновляет команду.

Безумно интересно работать в компании, которая создает программное обеспечение с искусственным интеллектом (ИИ). Искусственный интеллект умеет обобщать информацию о продукте, чтобы дать человеку новые данные. Однако если бы ИИ просто собирал статистику, вокруг него не было бы столько шума.

Совет

Нас соблазняют идеи о том, как искусственный интеллект перевернет жизнь человечества. Мы восхищаемся искусственным интеллектом, когда думаем, что его можно научить делать то, на что способен только человек: говорить, писать и создавать предметы искусства. Или избавить нас от необходимости «гуглить» или работать в Excel.

Проблема в том, что пока мы мечтаем, мы не знаем реальных способностей, возможностей и угроз новой технологии. В этой статье я рассмотрю пять популярных заблуждений об искусственном интеллекте.

Миф №1: Нам больше не придется работать

Каждый раз, когда мой отец слышит, что искусственный интеллект заменит людей, он вспоминает фильм «Кабинетный гарнитур»— романтическую комедию 1957 года с участием Спенсера Трейси и Кэтрин Хэпберн.

Это фильм о библиотекарях, которые боятся потерять работу, потому что в компании установили электронный мозг «Эмерак» (назван так в честь компьютера компании IBM ЭНИАК). Он знает ответы на все, даже самые пустяковые вопросы клиентов. Фильм добрый и предсказуемый, наверняка, если вы воображали себе мир без работы, то это были бы сцены из «Кабинетного гарнитура».

Руководство не опровергает сплетни о том, что машина заменит людей, и просит сотрудников держать информацию в секрете. Все это для того, чтобы акции не упали перед большой секретной сделкой по слиянию с другой компанией.

В лучшей сцене примитивный электронный мозг не справляется с блестящим интеллектом героини Кэтрин Хэпберн, в неё влюбляется герой Трейси. Фильм заканчивается тем, что машина, которой все боялись, ошибается и отправляет всем сотрудникам извещения об увольнении.

Только в тот день руководство компании сообщает, что «Эмерак» не должен был заменить людей, а лишь помочь им лучше работать.

«Кабинетный гарнитур» преподносит нам урок. 1950-е были бумом разговоров об искусственном интеллекте. В 1952 году Клод Шеннон разработал Theseus — искусственную мышь, которая умеет проходить лабиринты.

В 1957 году Франк Розенблатт построил компьютер Mark I Perceptron, предшественника современных нейросетей.

В 1958 году Ганс Питер Лун написал статью об искусственном интеллекте, который управляет информационными системами.

Кадр из фильма «Кабинетный гарнитур»

Мы до сих пор работаем над тем, чтобы создать такую систему. В 1959 году Артур Сэмюэл ввел в употребление термин «машинное обучение», после того как создал программу по игре в шашки. Профессор университета Carnegie Mellon Том Митчелл написал манифест о машинном обучении в современном мире.

Обратите внимание

Общество волновалось и предвкушало изменения: что работа, как мы её себе представляем, просто закончится или коренным образом изменится с приходом искусственного интеллекта. Но этого не произошло. Мы попали в ловушку искусственного интеллекта. Исследования не пригодились.

Технологии повлияли на то, как мы работаем и живем, но совсем не так, как представляли себе люди в 1950-х. Несмотря на прогнозы, мы создали много новых рабочих мест.

И в 1950 году никто не мог себе представить Сан-Франциско, полный кремниевых транзисторов и подростков, которые зарабатывают миллионы на мобильных приложениях. Никто не представлял себе Марка Цукерберга.

Никто не представлял себе Питера Тиля.

Чтобы искусственный интеллект реально повлиял на что-то в бизнесе, мы должны постоянно над ним работать. За последние два года я увидела больше сотни предприятий, и скажу вам, что нам предстоит немало работы, чтобы искусственный интеллект заменил человека.

Чем больше мы соберем аналитики, тем точнее будет информация от искусственного интеллекта. Как сказал ученый Амос Тверски: «Человек — это точное устройство, выброшенное во вселенную вероятностей».

Люди ошибаются, они предпочитают чёткие инструкции неопределённости. Маура Гроссман и Гордон Кормак — профессоры по исследованиям, David R.

Cheriton School of Computer Science at the University of Waterloo, потратили годы, собирая доказательства, что люди не такие внимательные, какими привыкли себя считать.

Джон Холл, глава компании Intapp, объясняет, что юридические департаменты компаний по-прежнему страдают, пытаясь обнаружить конфликт интересов или потенциальные улики. Наши убеждения должны измениться, чтобы искусственный интеллект стал по-настоящему эффективным.

Важно

Я обожаю статью, в которой описывается отчаянное волнение президента США Барака Обама, узнавшего о местонахождении террориста Усамы Бен Ладена в 2011 году.

Прежде чем рассуждать, как искусственный интеллект заменит человека, давайте научимся работать со статистикой и теорией вероятностей. На это потребуется время.

Управленцы должны быть готовы рисковать и принимать решения в условиях неопределенности.

Руководители должны решить, где нужна информационная прозрачность — это ситуации, в которых важно знать логику принятия решения, например при выдаче потребительских кредитов.

А также ситуации, в которых точность и аккуратность нужнее: самоуправляемые автомобили, где важнее спасти жизнь, чем знать причины принятия решений.

Задача в том, чтобы разделить работу человека и машины. Для этого нужны консультанты, которые помогут соединить работу человека и искусственного интеллекта.

Миф № 2: Чат-бот решит все проблемы клиента

Источник: https://vc.ru/future/23153-myths-ai

Ссылка на основную публикацию