Искусственный интеллект для автомобилей – новые достижения российских разработчиков

Искусственный интеллект для автомобилей – новые достижения российских разработчиков

[private] Магазин роботов и робототехники бытовые роботы квадрокоптеры гироскутеры конструкторы роботы игрушки новости [/private]

Московская компания Cognitive Technologies оповестила СМИ о своей новинке, информацию о которой готовила на протяжении нескольких лет. Это интеллектуальная система C-Pilot. Она создана, чтобы обеспечить вождение транспорта всех типов в автономном режиме.

Кроме программного обеспечения с искусственным интеллектом, C-Pilot укомплектован огромным количеством датчиков, сенсор GPS, оптических камер, а также радаров и леддаров. Вся полученная информация обрабатывается компактным бытовым вычислителем.

К 2018 году планируется максимально улучшить систему, которая сможет содействовать водителю в управлении.

Обратите внимание

В случае необходимости искусственный интеллект повлияет на тормозную систему, поддержит дистанционное расстояние, в автоматическом режиме выполнит подруливание, если ИИ обнаружит опасные ситуации.

И это только начало. Главная цель – создать такую систему, которая целиком и полностью обходилась без водителя.

Но это в планах, а пока C-Pilot безошибочно ориентируется в дорожных знаках, даст сигнал водителю о сходе с полосы, предупредит и отведёт от ситуаций, которые могут оказаться плачевными.

Подобные разработки в мире уже существуют. Их представляет израильская Mobileye. Но данная платформа отличается. Она способна выполнять свои функции на дорогах без разметок и даже с поврежденным покрытием. Не станут помехой снег, ливень и другие погодные условия.

Все заинтересованные инвесторы уже приглашены к сотрудничеству. Они смогут помогать новоиспечённому проекту развиваться далее. Уже 360 млн. рублей выделены из фонда компании, ещё 45 миллиона пополнили бюджет по Программе развития научно-технического комплекса России. Их выделило государство. Помимо этих денег, привлекаются и другие вклады. Предполагаемая сумма составит 750 миллионов рублей.

Компания Cognitive Technologies активно работает и по другим направлениям. Например, совместно с «КамАЗ» создаётся беспилотный автомобиль. Финансирует Министерство образования и науки.

С 2017 г. руководство компании планирует выход на массовый рынок. Покорить российского потребителя – первоначальные цели. Ключевой курс лежит, разумеется, на страны зарубежья. Через пять-шесть лет, по планам экономистов Cognitive Technologies, будет занято до 5% мирового рынка.

Источник: http://robot-russia.ru/2016/08/25/iskusstvennyj-intellekt-dlya-avtomobilej-novye-dostizheniya-rossijskih-razrabotchikov/

Россия вступает в гонку искусственных интеллектов

Фавориты в области искусственного интеллекта будут властелинами мира. Это ключевая технология, от которой зависит национальная мощь. Подобные заявления все чаще можно услышать не только от узких специалистов.

На искусственный интеллект обратили внимание известные политики. И понятно почему. В последние 2-3 года в этой сфере произошел настоящий прорыв. А самой громкой сенсацией стал выигрыш машины у чемпиона мира в го.

Эту победу сразу назвали революцией в области искусственного интеллекта. Если в шахматах уже давно был повержен тогдашний чемпиона мира Гарри Каспаров, то игра в го оставалась последней крепостью человека, которую компьютер не мог взять.

Важно

В отличие от шахмат, где все решает способность просчитывать на максимальное количество ходов вперед, в го в принципе невозможно перебрать все варианты. Каждый ход имеет 200 вариантов, а всего их больше, чем атомов во Вселенной.

Авторам проекта удалось, казалось бы, невозможное: у их детища появилась интуиция. Машина думает почти как человек.

Путину показали, где будет создаваться искусственный интеллект

После этой победы искусственный интеллект словно прорвало.

Сейчас мы постоянно слышим, что он ставит диагнозы, создает новые лекарства, анализируют самые разные сложные ситуации, почти безошибочно «читает» изображения и составляет психологические портреты, что, в частности, позволит в любой толпе вычислить террориста.

Особый интерес к этой сфере у оборонки. Многие «умные» технологии кардинально изменят облик армии и способы ведения боевых действий.

Сегодня ставку на искусственный интеллект делают все ведущие страны, а лидируют США и Китай. Здесь разработаны масштабные программы, в которые вкладываются сотни миллиардов долларов. Более того, Китай амбициозно заявил, что уже к 2030-му должен стать безоговорочным лидером в этой сфере.

У России ситуация с искусственным интеллектом особая. Сегодня наша доля на мировом рынке высоких технологий мизерна — около 1 процента. Как изменить ситуацию? Есть сторонники главной ставки на импортозамещение. Конечно, это важно. Однако многие специалисты считают, что не решит проблему.

Что мы окажемся в арьергарде начавшейся сейчас новой научно-технологической революции. Ведь нынешние рынки высоких технологий уже давно поделены между крупными игроками, проникнуть туда и занять сколь-нибудь заметную нишу практически нереально. Значит, придется довольствоваться только внутренним спросом.

А доля на мировом технологическом рынке останется практически невидимой.

Надо идти другим путем. Бороться за еще не сформированные, но ключевые для ближайшего будущего рынки. Именно эта идея лежит в основе Национальной технологической инициативы. Уже определены 10 так называемых «сквозных» технологий.

Каждая будет играть ключевую роль практически во всех сферах жизни, определять облик будущего. Здесь можно сослаться на самый яркий пример из недавнего прошлого — персональный компьютер. Еще 30 лет назад даже не появившийся на свет сегодня он кардинально изменил «лицо» всей нашей цивилизации.

Такую же судьбу специалисты пророчат искусственному интеллекту.

Искусственный интеллект впервые превзошел человека в понимании текста

В России конкурс за право возглавить это направление НТИ в жестком соперничестве с сильными конкурентами выиграл МФТИ. По сути, вуз должен стать центром компетенций.

Взаимодействуя с множеством научных организаций и вузов, интегрировать исследования и разработки, создать группы «сквозных» технологий, которые требуются промышленности. Особо подчеркивается, что итогом работы должен быть не проект «в колбе», а выход разработок на рынок.

Совет

Для этого надо готовить не только специалистов в области искусственного интеллекта, но и грамотных потребителей, чтобы новая сфера ими не отторгалась, а была дружественной.

Задача, которую предстоит решить МФТИ, прямо скажем, сложнейшая.

За счет чего вузу удалось опередить сильных конкурентов, в том числе и из академических институтов? Решающим, по словам проректора Сергея Гаричева, стали уже имеющиеся серьезные заделы, которые вуз представил на суд экспертов.

Уже сейчас МФТИ в области искусственного интеллекта напрямую работает с крупными индустриальными партнерами — ведущими российскими компаниями и корпорациями.

— В нашем портфеле 25 проектов, по которым заключены договора на 2,5 миллиарда рублей, — сказал корреспонденту «РГ» Гаричев. — Назову лишь некоторые. Так, со Сбербанком мы ведем проект в области разговорного искусственного интеллекта.

Машина будет не просто отвечать на вопросы клиента банка, но и сама задавать вопросы, чтобы предоставить человеку максимум информации и услуг. Проект «тянет» на 500 миллионов рублей, из них 350 миллионов выделяет НТИ, а 150 — Сбербанк.

Кроме того, Сбербанк полностью финансирует другой наш проект — в области финансовых технологий и кибербезопасности.

Александр Бачило: Тема искусственного разума давно привлекает писателей

Еще одну крупную разработку МФТИ выполняет совместно с компанией «Россети». Ученые должны создать разветвленную интеллектуальную систему учета расхода энергоресурсов с применением «умных» счетчиков и беспроводных технологий передачи телеметрических данных.

Эти данные от множества потребителей в ЖКХ, промышленности и т.д. будут постоянно по беспроводной связи поступать в единый центр управления энергоресурсами. Машина должна их оперативно анализировать и принимать оптимальные решения по управлению энергией. На этот проект минпромторг РФ выделяет 198 миллионов рублей, еще столько же вкладывает сам МФТИ.

Россети планируют реализовать у себя такие системы.

Орешкин назвал технологии, которые изменят экономику России

— Самостоятельное направление — техническое зрение и распознавание образов, — говорит Гаричев. — Эти исследования ведем совместно с предприятиями оборонки.

Здесь целый букет технологий: совершенствование стрельбовых комплексов, расшифровка аэрокосмической съемки, в том числе скрытых объектов, слежение за ситуацией на околоземной орбите, где надо быстро определить, что попало в зону видимости робота-телескопа.

Всего же по направлению НТИ «искусственный интеллект» вуз должен разработать семь новых интеллектуальных систем, в том числе экспертные для анализа и принятия решений в разных сложных ситуациях, например, подсказывать врачам при постановке диагноза.

Обратите внимание

И, конечно, в планах — интеллектуальные роботы и «умный дом», который предоставит хозяину разные виды комфорта и услуг.

— Создаваемые нашим центром системы искусственного интеллекта должны существенно повлиять на облик пяти ключевых инфраструктур российской экономики: электрические сети, телекоммуникационные сети, железнодорожные сети, инфраструктуру финансово-банковского обслуживания и здравоохранения, — говорит Гаричев. — К примеру, искусственный разум сможет исключить участие человека из управления движением на высокоскоростных магистралях, обеспечив его абсолютную безопасность.

У машины появилась интуиция, она думает почти как человек

Что касается инфраструктуры здравоохранения, то умная машина в будущем будет собирать медицинские данные в системе медицинских учреждений, их обрабатывать и анализировать, оценивать заболевания и лечение по регионам, а также их связь с климатическими, техногенными и другими условиями. На основе такого мозгового штурма давать предложения по оптимальному управлению здравоохранением.

Итак, Россия вступает в интеллектуальную гонку. По мнению экспертов, сейчас у нас есть уникальный шанс успеть попасть в этот экспресс. Его нельзя упустить, потому что прогресс в этой сфере настолько стремителен, что окно может в скором времени закрыться. Здесь надо подчеркнуть, что сроки выполнения проектов МФТИ очень сжатые, максимум 3 года.

Источник: https://rg.ru/2018/03/06/rossiia-vstupaet-v-gonku-iskusstvennyh-intellektov.html

7 полезных российских ИИ-разработок, о которых вы могли не знать | Rusbase

SocialDataHub разрабатывает системы искусственного интеллекта. Основной продукт компании — платформа анализа информационного поля, которая собирает и анализирует данные, откуда только возможно: социальные сети, блоги, ТВ, базы данных, форумы, мобильные приложения и даже TOR.

В компании занимаются не мониторингом, а именно извлечением и анализом данных, используя технологии искусственного интеллекта и Big Data. Работает система на собственных алгоритмах и метриках.

Кроме сбора и структурирования данных, в SocialDataHub занимаются анализом связей, распознаванием фото- и видеоконтента и построением скоринговых моделей.

Один из последних проектов SocialDataHub — «Родительская опека», который предупреждает родителей, если у ребёнка в друзьях появляются подозрительные личности или он вступает в группы с запрещённым контентом.

Чтобы мониторить чадо, SocialDataHub не читает личные сообщения, а собирает доступную и открытую информацию в интернете.

Кроме этого, в компании могут анализировать интересы и поведение ребёнка в социальных сетях и на основе этих данных подсказывать родителям,  в какие кружки ребёнку будет интереснее ходить, в какой вуз и на какую специальность поступать, и какая профессия в будущем ему подойдёт больше.

Deep Systems

Российская компания, которая решает задачи бизнеса с помощью искусственного интеллекта. Один из продуктов Deep Systems — Movix.ai.

Это интерактивная рекомендательная система фильмов на основе deep learning, которая адаптируется к предпочтениям пользователей в реальном времени.

Работает это на нейронной сети, которая взаимодействует с пользователями и предлагает решать, пожалуй, самую важную проблему человечества на выходных — какой фильм посмотреть сегодня?

Сама нейронная сеть построена при помощи фреймворка TensorFlow, а для обучающей выборки разработчики использовали датасет MovieLens, откуда брали предпочтения пользователей по фильмам.

Как рекомендательный сервис система понимает пользователя с полуклика.

Концепция Deep Systems заключается в том, чтобы пользователь заходил на сайт без регистрации, делал несколько кликов по фильмам и получал рекомендации, которые отражают его настроение — так подбирается кино на вечер.

Когда больше не нужно ломать голову над тем, что посмотреть вечером.

Cezurity

Cezurity разработали технологию динамического обнаружения атак, которая основана на искусственном интеллекте. Работает это на анализе изменений состояний систем, выявлении в них аномалий, их классификации и выявлении признаков атаки.

На всех компьютерах стоит агент, раз в два часа собирающий информацию об объектах, которые определяют работу приложений. Это более 200 характеристик каждого объекта — например, ареал распространения, места, где они встречаются в системе, поведение файлов в случае их исполнения и тому подобное.

Эта информация формирует срез системы, который отправляется для анализа в облачную аналитическую систему Cezurity Sensa.

Источник: https://rb.ru/story/five-cool-russian-projects-in-ai/

Современные разработки в области искусственного интеллекта

Какие возможности предоставляет искусственный интеллект в наши дни? Краткий ответ на этот вопрос сформулировать сложно, поскольку в этом научном направлении существует слишком много подобластей, в которых выполняется очень много исследований. Ниже приведен краткий обзор современных разработок с применением технологий искусственного интеллекта.

Читайте также:  Созданы роботы, способные не только следить за взглядом человека, но и рисовать картины

Автономное планирование и составление расписаний.

Работающая на удалении в сотни миллионов километров от Земли программа Remote Agent агентства NASA стала первой бортовой автономной программой планирования, предназначенной для управления процессами составления расписания операций для космического аппарата.

Программа Remote Agent вырабатывала планы на основе целей высокого уровня, задаваемых с Земли, а также контролировала работу космического аппарата в ходе выполнения планов: обнаруживала, диагностировала и устраняла неполадки по мере их возникновения.

Ведение игр. Программа Deep Blue компании IBM стала первой компьютерной программой, которой удалось победить чемпиона мира в шахматном матче, после того как она обыграла Гарри Каспарова со счетом 3.5:2.

5 в показательном матче. Каспаров заявил, что ощущал напротив себя за шахматной доской присутствие «интеллекта нового типа». Журнал Newsweek описал этот матч под заголовком «Последний оборонительный рубеж мозга».

Стоимость акций IBM выросла на 18 миллиардов долларов.

Автономное управление. Система компьютерного зрения Alvinn была обучена вождению автомобиля, придерживаясь определенной полосы движения. В университете CMU эта система была размещена в микроавтобусе, управляемом компьютером NavLab, и использовалось для проезда по Соединенным Штатам; на протяжении 4586.

Важно

6 км система обеспечивала рулевое управление автомобилем в течение 98% времени. Человек брал на себя управление лишь в течение остальных 2%, главным образом на выездных пандусах.

Компьютер NavLab был оборудован видеокамерами, которые передавали изображения дороги в систему Alvinn, а затем эта система вычисляла наилучшее направление движения, основываясь на опыте, полученном в предыдущих учебных пробегах.

Диагностика. Медицинские диагностические программы, основанные на вероятностном анализе, сумели достичь уровня опытного врача в нескольких областях медицины.

Хекерман описал случай, когда ведущий специалист в области патологии лимфатических узлов не согласился с диагнозом программы в особо сложном случае. Создатели программы предложили, чтобы этот врач запросил у компьютера пояснения по поводу данного диагноза.

Машина указала основные факторы, повлиявшие на ее решение, и объяснила нюансы взаимодействия нескольких симптомов, наблюдавшихся в данном случае. В конечном итоге эксперт согласился с решением программы.

Планирование снабжения. Во время кризиса в Персидском заливе в 1991 году в армии США была развернута система DART (Dynamic Analysis and Replanning) для обеспечения автоматизированного планирования поставок и составления графиков перевозок.

Работа этой системы охватывала одновременно до 50 000 автомобилей, единиц груза и людей; в ней приходилось учитывать пункты отправления и назначения, маршруты, а также устранять конфликты между всеми параметрами.

Методы планирования на основе искусственного интеллекта позволяли вырабатывать в течение считанных часов такие планы, для составления которых старыми методами потребовались бы недели.

Представители агентства DARPA (Defense Advanced Research Project Agency – Управление перспективных исследовательских программ) заявили, что одно лишь это приложение сторицей окупило тридцатилетние инвестиции в искусственный интеллект, сделанные этим агентством.

Робототехника. Многие хирурги теперь используют роботов-ассистентов в микрохирургии. Например, HipNav – это система, в которой используются методы компьютерного зрения для создания трехмерной модели анатомии внутренних органов пациента, а затем применяется робототехническое управление для руководства процессом вставки протеза, заменяющего тазобедренный сустав.

Понимание естественного языка и решение задач.

Программа Proverb – это компьютерная программа, которая решает кроссворды намного лучше, чем большинство людей; в ней используются ограничения, определяющие состав возможных заполнителей слов, большая база с данными о встречавшихся ранее кроссвордах, а также множество различных источников информации, включая словари и оперативные базы данных, таких как списки кинофильмов и актеров, которые играли в этих фильмах. Например, эта программа способна определить, что одним из решений, подходящих для ключа «Nice Story», является слово «ETAGE», поскольку ее база данных содержит пару ключ-решение «Story in France/ETAGE», а сама программа распознает, что шаблоны «Nice X» и «X in France» часто имеют одно и то же решение. Программа не знает, что Nice (Ницца) – город во Франции, но способна разгадать эту головоломку.

Выше приведено лишь несколько примеров систем искусственного интеллекта, которые существуют в настоящее время. Искусственный интеллект – это не магия и не научная фантастика, а сплав методов науки, техники и математики.

Источник: http://www.aiportal.ru/articles/other/actual-developments.html

6 наиболее важных достижений искусственного интеллекта в 2016 году

2016 год стал годом искусственного интеллекта. Прогресс в области систем самоуправления, распознавания голоса и глубокого обучения позволил компьютерам совершить ряд крупных прорывов, которые прежде были невозможны. Вот шесть наиболее значимых из них.

1. AlphaGo победил чемпиона мира по игре в Го

Го считается наиболее сложной профессиональной игрой, изобретенной человечеством. Она предлагает невероятное количество возможных действий, и во многом, как утверждают сами игроки, полагается на человеческую интуицию. Искусственный интеллект AlphaGo обучил себя игре, сыграв миллионы партий со своими копиями, и в марте этого года сумел победить чемпиона Ли Седоля в четырех партиях из пяти.

2. Самоуправляемая машина Tesla доставила в больницу человека с сердечным приступом

Беспилотные являются предметом горячих дебатов по всему миру. Однако глава Tesla Элон Маск подчеркивает, что автомобили с системой автопилота безопаснее, чем машины без него, независимо от точки зрения общественности.

Отчет Национального совета безопасности США указывает, что в 2015 году смертность на дорогах составила 1,3 случая на каждые 100 миллионов миль, пройденных обычными автомобилями, в то время как показатели Tesla – 130 миллионов пройденных миль и всего один зарегистрированный несчастный случай.

При этом на счету автопилота компании как минимум одна спасенная жизнь – машина доставила своего хозяина Джошуа Нелли в больницу, когда в дороге у него случился внезапный сердечный приступ.

3. Роевой интеллект предсказал результаты Кентуккийского Дерби

В мае искусственный интеллект UNU сумел успешно предсказать четверых победителей престижного конного состязания, причем, строго в порядке их финиширования.

Этого не удалось сделать ни одному официальному эксперту по этим соревнованиям – таким образом, компьютер победил со ставкой 540 к 1. UNU был разработан компанией Unanimous A.I.

во главе со специалистом по человеко-машинному взаимодействию Луисом Розенбергом.

4. Microsoft AI на сегодняшний день понимает человеческую речь лучше самих людей

В октябре этого года Microsoft продемонстрировала, что AI впервые сравнялся с человеком в эффективности автоматического распознавания речи. Чтобы добиться этого результата, система компании использовала так называемые сверхточные и рекуррентные нейронные сети. Для подготовки к испытанию ей понадобилось 2000 часов записанных данных.

5. AI предсказал результаты президентских выборов в США

Итоги выборов в Америке оказались сюрпризом для многих, включая инсайдеров политической системы. Однако индийский стартап MogIA в Мумбаи уверенно предсказал победу Трампа.

AI компании проанализировал 20 миллионов записей в социальных медиа и сумел определить реальные симпатии избирателей.

И хотя многие эксперты остерегаются придавать победе MogIA слишком большое значение, объективно — данный интеллект сумел точно предсказать событие, которое оказалось неожиданностью для миллиардов людей.

6. Искусственный интеллект произвел революцию в диагностике рака

Здравоохранение является одной из областей, в которых успехи AI имеют наибольшее практическое значение. В частности, суперкомпьютер IBM Watson уже сегодня способен замечать отклонения в здоровье человека, которые ускользают от внимания опытных диагностов.

Статистически, примерно в 30 % случаев Watson ставит пациентам дополнительный диагноз, пропущенный врачами-людьми.

Еще более впечатляющих результатов добился AI Хьюстонского методистского исследовательского института в Техасе.

Искусственный интеллект исследует миллионы маммограмм (его скорость анализа в 30 раз превышает человеческую) и дает онкозаключение с точностью в 99 %.

Источник: https://www.techcult.ru/technology/3816-dostizheniya-ai

СМИ: Россия развивает искусственный интеллект

Москва, 24 мая 2018, 19:16 — REGNUM  Предлагаем вашему вниманию перевод статьи Джин Дагерти и Молли Джей, опубликованную The Wilson Quarterly.

«1 сентября 2017 года. Первый учебный день в России, День знаний, президент Владимир Путин в эфире федерального канала говорит с подростками о будущем.

«Искусственный интеллект — это будущее не только России, это будущее всего человечества. Здесь колоссальные возможности и трудно прогнозируемые сегодня угрозы. Тот, кто станет лидером в этой сфере, будет властелином мира».

Затем, в марте этого года на финише кампании по переизбранию Путина, он делает жесткое заявление в своем ежегодном послании Федеральному собранию: «Скорость технологических изменений нарастает стремительно, идёт резко вверх. Тот, кто использует эту технологическую волну, вырвется далеко вперёд. Тех, кто не сможет этого сделать, она — эта волна — просто захлестнёт, утопит».

«В кратчайшие сроки нам необходимо создать передовую законодательную базу, снять все барьеры для разработки и широкого применения робототехники, искусственного интеллекта, беспилотного транспорта, электронной торговли, технологий обработки больших данных.»

Приведут ли эти звучащие на самом высоком уроне призывы к тому, что Россия однажды будет на равных соревноваться с признанными лидерами в области ИИ? У этого могут быть далеко идущие последствия, учитывая тот факт, что уже сейчас технология используется в самых разных сферах и непосредственное ее применение может быть как полезным, так и вредоносным.

Совет

В недавней пропагандистской кампании в социальных сетях, при помощи которой Россия пыталась повлиять на результаты выборов на Западе, использовались относительно базовые технологии ИИ, но и этого оказалось достаточно для создания определенного эффекта.

Неизвестно, сможет ли Россия сравняться с топ игроками в области ИИ, но другие столицы, от Вашингтона до Пекина, внимательно следят за усилиями Москвы.

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

На сегодняшний день бесспорные лидеры в области искусственного интеллекта — США и Китай. Если сравнивать размеры инвестиций трех стран в эту сферу, российское правительство сильно уступает. По данным cnews.

ru, издания о высоких технологиях, размер рынка ИИ/машинного обучения в России в 2017 году составлял менее 12 миллионов долларов. Предполагается, что к 2020 году он должен вырасти, и значительно, до 460 миллионов долларов.

Но даже эта цифра крайне мала по сравнению с 7,4 миллиардов долларов, которые Пентагон направил в прошлом году на развитие ИИ и такие смежные области, как большие данные и облачные вычисления.

Китай стремительно догоняет США в этой сфере. Пекин объявил о строительстве технопарка по развитию искусственного интеллекта, предполагаемый объем инвестиций в который составляет 2,12 миллиардов долларов. Планируется, что к 2020 году стоимость рынка ИИ в Китае достигнет 24 миллиардов долларов, а в последующие пять лет эта цифра как минимум удвоится.

Источник: https://regnum.ru/news/2420769.html

В cognitive technologies считают, что в россии не из чего создавать беспилотники — колеса.ру

Президент Cognitive Technologies Ольга Ускова рассказала о том, на какой стадии находится разработка искусственного интеллекта для беспилотных автомобилей.

Российский разработчик недавно вошёл в ТОП-10 мировых лидеров инновационных разработок, об этом сообщает «Коммерсант». По словам главы компании, полного решения по «мозгам» искусственного интеллекта сейчас нет сегодня ни у кого, кроме Cognitive Technologies и Mobileye (это израильская компания, которая в прошлом году была куплена корпорацией Intel).

Президент российской компании, которая занимается разработкой искусственного интеллекта (ИИ) для беспилотников, Ольга Ускова, рассказала о том, что с Cognitive Technologies уже сейчас хотят сотрудничать 29 компаний. По её мнению, это свидетельствует о том, что пока никто из разработчиков среди автогигантов не достиг финишной черты.

Новости / Авто и бизнес

Обратите внимание

По словам представителя Росавтодора, движение автомобиля без участия человека – это «технически сложная система», поэтому первые технические проезды такого транспорта ведомство планирует осуществить на закрытом участке…

297 0 0 10.04.2018

При этом в компании отметили, что ИИ Cognitive Technologies только в январе перешёл на новую ступень: он перестал быть просто помощником, став полноценным «водителем». По мнению Ольги Усковой, беспилотник – это автомобиль, который из объекта стал субъектом, то есть у него в некотором роде появилось мышление. Она отметила, что осознание этого простого факта – это уже шок для водителей.

Читайте также:  Но́рберт ви́нер (norbert wiener)

Одним из важнейших вопросов она называет разработку алгоритма действия роботов в случае ДТП. «Скажем, кто-то выскочил на дорогу.

Кто в этом случае «должен» пострадать? Выскочивший? Пассажиры авто? Пассажиры другой машины? Имеет при этом значение количество людей в автомобиле и за его пределами? Их пол, возраст? Кого робот «должен» погубить и на основании чего он будет делать свой выбор? Это сложные и неприятные вопросы, но на них нужен ответ», — сказала Ольга Ускова.

Эксперт отметила, что первые роботизированные функции в массовом производстве появятся уже в 2019 году: ожидается запуск в производство автомобилей с функцией автономной езды в пробке.

По словам президента Cognitive Technologies, без роботизации машин при их сегодняшнем количестве и в условиях прироста глобального автопарка «человечество не сможет развиваться».

Учёные подсчитали, что без «человеческого фактора» смертность в ДТП получится сократить на 48%.

Ольга Ускова добавила, что весь мир кроме России рассматривает переход на беспилотный транспорт как некий важный порог, который придётся преодолеть всем странам в ближайшие 10-15 лет.

«Оснащать «мозгами» в отечественном автопроме просто нечего, — заявила она. — Объёмы наших продаж – даже не погрешность на мировом рынке».

Важно

Напомним, ранее сообщалось о том, что Cognitive Technologies сотрудничает с КАМАЗом в рамках проекта по созданию беспилотного грузовика.

Искусственный интеллект предположительно можно будет внедрить не только в новый автомобиль, но и установить на уже готовую машину, отметили в российской компании. Однако, это станет возможным не раньше, чем через 10-15 лет после того, как западные автоконцерны выпустят беспилотный транспорт на свои дороги.

Ранее портал «Колёса.ру» сообщал о том, что российская компания придумала, как избежать ошибок зарубежных разработчиков беспилотников: специальная технология компьютерного зрения позволяет системам такого транспорта оценивать сложные дорожные ситуации.

Источник: https://www.kolesa.ru/news/rossijskij-razrabotchik-iskusstvennogo-intellekta-v-avtoprome-rf-nechego-osnashhat-mozgami

Олег Масленников: «Мир на пороге создания искусственного интеллекта»

Начальник ГУ развития информационных и телекоммуникационных технологий МО РФ генерал-майор Олег Масленников / Фото: Пресс-служба МО РФ

Найден «золотой ключик» к настоящему прорыву в военном деле – и не только…

Как уже сообщалось, 14–15 марта 2018 года в Конгрессно-выставочном центре «Патриот» (Кубинка, Московская область) прошла конференция «Искусственный интеллект: проблемы и пути решения – 2018». 

Участие Минобороны РФ в мероприятии такого плана говорит о большом внимании военного ведомства к достижениям в области разра­ботки систем искусственного интеллекта в связи с многообещающим потен­циалом их использования в оборонной сфере.

О достижениях технологического направления «искусственный интеллект» и его поражающих человеческое воображение перспективах, о парадоксе Моравека, законах Гордона Мура, Дэвида Хауса и Фотона рассказывает начальник Главного управления развития информационных и телекоммуникационных технологий Министерства обороны России генерал-майор Олег Масленников.

– Олег Викторович, многие наши сограждане при упоминании об искусственном интеллекте невольно могут вспомнить персонажей из кинофильмов типа «Терминатор». Что же на самом деле означает термин «искусственный интеллект»?
– В настоящее время считается, что общепринятого определения искусственного интеллекта нет.

Тем не менее для начала и развития нашей беседы представляется полезным привести некоторые определения и пояснения сути этого понятия. С одной стороны, искусственный интеллект – наука и технология создания интеллектуальных машин и интеллектуальных компьютерных программ.

С другой стороны, искусственный интеллект представляет собой свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека.

При этом под интеллектуальной машиной, интеллектуальной компьютерной программой, интеллектуальной системой понимается соответственно машина, компьютерная программа, техническая или программная система, способная решать задачи, считающиеся познавательными, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти указанных объектов.

О каком из указанных значений искусственного интеллекта идёт речь, бывает ясно по контексту в каждом конкретном случае. Наука под названием «искусственный интеллект» входит в комплекс компьютерных наук, а создаваемые на её основе технологии искусственного интеллекта относятся к информационным технологиям.

Совет

Задачей науки «искусственный интеллект» является воссоздание с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств разумных рассуждений и действий. Программная или аппаратная (не исключается программно-аппаратная, аппаратно-программная) система, построенная на основе технологии «искусственный интеллект» или на основе интегрирования технологии «искусственный интеллект» с другими технологиями (например, технологиями из области робототехники), называется системой искусственного интеллекта.

– Не могли бы вы привести конкретные примеры систем искусственного интеллекта?

– Такими примерами служат интеллектуальные роботы различного назначения, созданные на основе интегрирования технологии «искусственный интеллект» и технологий робототехники. Таким роботам интеллектуальность требуется, чтобы манипулировать объектами, выполнять навигацию с определением своего местонахождения, а также изучать прилегающее пространство. Они могут планировать движение к цели, выстраивая оптимальные маршруты.

– Неужели интеллектуальные роботы такие умные?

– Принято различать искусственный интеллект в узком смысле, имеющий специализированный характер (создан для решения конкретной задачи), от искусственного интеллекта в общем смысле, подобного интеллекту, которым обладает человек. На удивление, оказывается, что во всех достижениях искусственного интеллекта, имеющих практическое значение, речь идёт об искусственном интеллекте в узком смысле. Более того, можно сказать, что почти все работоспособные технологии искусственного интеллекта, по сути, являются различными вариантами искусственного интеллекта в узком смысле этого понятия. Достаточно большое число задач, решаемых людьми, являются рутинными и предсказуемыми (даже игры в шашки и шахматы). Ни одна из них не требует, чтобы решающие их машины думали, как люди. Удалось разработать специализированные алгоритмы, которые при своих программных и аппаратных реализациях решают соответствующую задачу намного эффективнее, чем это делают люди. Отражением сложившейся ситуации в области искусственного интеллекта служит парадокс Моравека – принцип, сформулированный известным писателем и специалистом в области робототехники и искусственного интеллекта Хансом Моравеком (род. 30 ноября 1948 г. в г. Каутцен в Австрии), согласно которому вопреки распространенному мнению высококогнитивные процессы требуют относительно небольших вычислений, в то время как низкоуровневые сенсомоторные операции требуют огромных вычислительных ресурсов: «относительно легко достичь уровня взрослого человека в таких задачах, как тест на интеллект или игра в шашки, однако сложно или невозможно достичь навыков годовалого ребенка в задачах восприятия или мобильности». Существует довольно широко распространенное мнение, что парадокс Моравека является до настоящего времени наиболее важным открытием, сделанным исследователями искусственного интеллекта. Для специалистов в области робототехники и искусственного интеллекта задача по созданию машин, возможности которых находятся на уровне, сопоставимом с уровнем неквалифицированных рабочих, занимающихся ручным трудом, оказалась очень сложной. Так, к примеру, робот-пылесос не способен выполнить все действия горничной. Он просто пылесосит пол. В мире продано огромное количество пылесосов, но ни один из них не может поднять с пола игрушку, оставленную ребёнком, или книгу, упавшую на пол, и положить на отведённые для них места.

– Олег Викторович, пример с роботом-пылесосом довольно интересный. Однако этот робот, как вы сказали, уступает возможностям человека.

А есть ли другие, более примечательные примеры достижений в области искусственного интеллекта, где достижения машин выше интеллектуальных возможностей человека? Существуют ли такие примеры, которые позволили бы составить реальное представление о масштабах распространения идеи искусственного интеллекта?

– Да, конечно. Мы упоминали шашки и шахматы, они наиболее доступные и удобные для понимания. Можно о них и на других примерах рассказать более подробно, сравнивая достижения машины и человека. Шашки. Программа игры в шашки, созданная группой программистов и специалистов в области искусственного интеллекта в 1989 году, одержала победу над действующим чемпионом мира. Это первый случай, когда машина стала победителем в официальном чемпионате мира. Та же группа разработала в 2002 году оптимальную программу игры в шашки, которая всегда выбирает лучший из ходов. Если играют две копии оптимальной программы, то всегда получается ничья. У человека при игре в шашки с оптимальной программой не то что на победу, даже на ничью практических шансов нет. Таким образом, при игре в шашки уровень искусственного интеллекта выше уровня человеческого интеллекта. Теперь о шахматах. Шахматный суперкомпьютер DeepBlue в 1997 году выиграл матч, состоявший из 6 партий, у чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Каспаров отметил в игре суперкомпьютера «проблески истинного разума и творческого подхода». С тех пор игровые шахматные программы продолжают совершенствоваться. Можно сказать, что и в игре в шахматы уровень искусственного интеллекта выше уровня человеческого интеллекта. Кроссворды. Программа Dr. Fill, созданная в 2012 году, справляется с кроссвордами намного лучше, чем большинство людей. При этом программа показывает нестабильность в результатах. Она очень хорошо (почти идеально) справляется с кроссвордами, считающимися наиболее сложными, но оказывается бессильной перед нестандартными, в которых, например, встречаются слова, написанные задом наперёд, и вопросы, расположенные по диагонали.

В настоящее время в игре «отгадывание кроссвордов» уровень искусственного интеллекта считается соизмеримым с уровнем человека-профессионала.

«Прогнозируют, что первый настоящий искусственный интеллект в общем смысле появится не в изолированном суперкомпьютере, а в «суперорганизме», известном как сеть Интернет»

– Вы привели примеры из области игр и развлечений. Однако мы слышали о более серьёзных задачах, которые решает искусственный интеллект…

Действительно, существуют успешные приложения искусственного интеллекта и в медицине.

К ним относятся слуховые аппараты на базе алгоритмов, удаляющих фоновый шум; системы поддержки и принятия медицинских решений, помогающие врачам при диагностировании различных заболеваний, подборе вариантов лечения, расшифровке электрокардиограмм и т.д. Во многих случаях здесь достижения искусственного интеллекта выше уровня человеческих возможностей.

Источник: http://www.arms-expo.ru/news/novye_razrabotki/oleg_maslennikov_mir_na_poroge_sozdaniya_iskusstvennogo_intellekta/?sphrase_id=15359432

Ведущие разработчики искусственного интеллекта — МК

В последние годы развитие искусственного интеллекта происходит невероятными темпами

28.03.2018 в 17:29, просмотров: 668

Компания Boston Dynamics регулярно выпускает все новых и новых роботов, которые способны не только самостоятельно передвигаться, вставать после падений, открывать двери, но и выполнять различные бытовые задачи. Ученые придумывают революционные технологии, расширяют возможности ИИ, адаптируют его для взаимодействия с окружающим миром.

Дошло до того, что некоторые эксперты с мировым именем, включая покойного Стивена Хокинга, уже предрекли человечеству гибель из-за восстания искусственного интеллекта – прямо как в фантастических фильмах начала 21 века.

Столь пессимистичные прогнозы кажутся нелепыми, ведь пока что искусственный интеллект только помогает человеку.

Не все об этом знают, но ИИ уже активно участвует в бизнес-процессах и даже в некоторых повседневных задачах.

Обратите внимание

Кто же стоит за внедрением искусственного интеллекта в нашу жизнь? Ниже представлены самые известные специалисты, которые развивают технологии искусственного интеллекта для практического применения.

Яна Эггерс (Jana Eggers)

Дипломированный специалист в области математики и компьютерных технологий, известный эксперт в области искусственного интеллекта. Занимает должность генерального директора компании Nara Logics, которая применяет ИИ для решения бизнес-задач.

Инновационная система от Nara Logics анализирует информацию из нейросетей в реальном времени, сопоставляет с данными из прошлого, изучает все сведения в структурированном и в хаотичном виде. После этого она выявляет взаимодействие различных сегментов и участников нейросетей и определяет, какие взаимосвязи в нейросети сильнее других и какие станут сильнее в будущем.

Если говорить проще, то система анализирует тренды – как нынешние, так и утратившие актуальность. На основе анализа огромных массивов данных программа от Nara Logics позволяет предсказать, какие планируемые компанией или бизнесом действия будут полезными, а какие нанесут ущерб.

Например, стоит ли добавлять в ассортимент определенный товар, будет ли он востребован в ближайшем будущем, или его время еще не наступило? Целесообразно ли ресторану предлагать клиентам новое блюдо, станет ли оно популярным? Среди преимуществ своей разработки в Nara Logics особенно гордятся легкой интеграцией системы в уже существующую программную среду благодаря применению облачных технологий. К сожалению, конкретная эффективность системы пока не изучена.

Гэри Маркус (Gary Marcus)

Программист с мировым именем, писатель и ученый, занимающийся исследованием искусственного интеллекта.

Руководитель подразделения AI Labs (Лаборатория Искусственного Интеллекта) в компании Uber, которое занимается разработкой автопилота для автомобилей, а также развитием искусственного интеллекта, способного динамически менять маршруты и графики поездок в зависимости от трафика, дорожной обстановки и так далее.

Читайте также:  Торможение прогресса

Компания Uber известна тем, что одной из первых стала применять автопилот на современных автомобилях. В частности, на улицах Сан-Франциско очень часто можно встретить машины марок Volvo, Toyota, Ford и ряда других, которые находятся под управлением ИИ.

Важно

По мнению экспертов, примерно через 10 лет автомобили, ведомые искусственным интеллектом, станут нормальным повседневным явлением.

Причем технологии позволят эксплуатировать транспортные средства без водителя уже в ближайшие годы, но значительное время займет доработка и адаптация законодательства.

Интересно, что в декабре 2016 года Гэри Маркус лично инициировал доработку системы автопилота от Uber, поскольку автопилот иногда сокращал дорогу по не предназначенным для этого местам: полосам движения для велосипедов и маршрутных транспортных средств.

Гэри Маркус придумал особую систему определения поверхностей, движение по которым разрешено.

Детали этой уникальной технологии не разглашаются, но очевидно, что в Uber проделали отличную работу, поскольку инциденты, связанные с выездом управляемых ИИ автомобилей на запрещенные участи дороги, прекратились.

Технологии, созданные под началом Гэри Маркуса, полностью готовы к практическому применению. По мнению многих специалистов, искусственный интеллект уже сейчас управляет автомобилем лучше, чем водитель средней квалификации!

18 марта 2018 года, спустя несколько лет после начала тестирования автопилота, случилось первое и единственное смертельное ДТП с участием автомобиля, который находился в управлении автопилота Uber.

Но полиция после расследования пришла к выводу, что автопилот невиновен в происшествии.

Совет

Все это говорит о высоком качестве разработанных Uber технологий, а также о том, что их массовое применение возможно и наверняка начнется уже в ближайшем будущем.

Дмитрий Дриго (Dmitry Drigo)

Известный IT-специалист, бывший руководитель Лаборатории IBM в России, основатель компании Codigy, которая разрабатывает системы искусственного интеллекта и адаптирует их для бизнес-применения.

Codigy создала уникальную технологию анализа песен для американской академии искусства ISINA.

ИИ анализирует записи молодых артистов на основе данных из нейросетей, а затем путем изучения гистограмм мелодий, их тональности и других аспектов выявляет композиции, которые могут стать популярными.

Известно, что благодаря разработке от Codigy поиск талантов в ISINA стал вдвое эффективнее. Но главное – Дмитрий и Codigy доказали, что машины можно научить думать так, как думают сами музыканты, и оценивать таланты!

Технология может быть доработана, чтобы превратить машины в преподавателей музыкального искусства, способных дать образование мирового уровня заинтересованному студенту из любой части мира с минимальными затратами.

Это невероятно, потому что сегодня только очень ограниченное количество студентов может позволить себе уроки у лучших преподавателей музыки в живом формате. Сколько артистов, к примеру, способен принять сооснователь ISINA, двукратный победитель «Грэмми» Уолтер Афанасьефф? Наверняка совсем немного.

Но если компьютер можно научить думать так, как думает сам Уолтер, то количество студентов, которые смогут извлечь пользу из его мудрости, будет бесконечным.

Также Codigy разработала уникальное приложение для американского медицинского стартапа.

Благодаря этому приложению пользователь может оставить заявку на получение медицинской помощи, после чего к нему приедет фельдшер с оборудованием и прямо на месте сделает все нужные анализы – вплоть до УЗИ.

Раньше между консультацией у врача и началом лечения мог пройти месяц – это время уходило на обследование, повторные приемы и дополнительные анализы, а сейчас можно пройти диагностику за 15-20 минут и сразу приступить к лечению.

Обратите внимание

Еще одна особенность приложения – революционная технология от Codigy, умеющая составлять расписание докторов и медсестер таким образом, чтобы пациенты максимально быстро получали помощь, а у самих специалистов не было времени простоя.

Благодаря этой технологии теперь можно удаленно попасть на прием к лучшим докторам со всего мира! Известно, что очередь к именитым специалистам достигает нескольких месяцев и даже лет. Но если клиент отменит визит незадолго до назначенного времени, у врача может быть простой в работе.

При этом вполне вероятно, что еще один пациент, в том числе живущий на другом континенте, был бы рад заплатить любую сумму за экспертное заключение от уважаемого доктора, который неожиданно оказался свободен. Технология от Дмитрия Дриго и Codigy решает эту задачу.

Теперь врач, который готов принять дополнительного пациента, указывает свободное время в системе и проводит консультацию, причем руками фельдшера, который физически находится рядом с пациентом, он может удаленно взять все необходимые анализы и сразу назначить лечение.

А сами пациенты могут попасть на прием к лучшим докторам мира без длительного ожидания и не выходя из дома. Таким образом, приложение ощутимо снижает стоимость медицинских услуг, повышает оперативность и качество лечения, делает доступными консультации у специалистов с мировым именем.

Джи Джи Кардвелл (J.J. Kardwell)

Инвестор в области IT, основатель прогностической маркетинговой компании EverString.

Согласно данным консалтинговой фирмы Gartner, в среднем каждый бизнес тратит около 10% денег на маркетинг, но при этом многие компании не анализируют, насколько эффективно происходит генерация лидов и как можно сократить затраты.

Джи Джи Кардвелл и компания EverString активно внедряют технологию, основанную на искусственном интеллекте, которая снижает стоимость лидов, улучшает соотношение затраты/польза во всем, что касается маркетинга, и позволяет увеличить количество успешных действий до 70% – это беспрецедентно высокий показатель по меркам рекламной сферы. Не исключено, что в ближайшем будущем работу, связанную с размещением баннеров, контекстной и другой рекламы, станет выполнять искусственный интеллект – по крайней мере, благодаря EverString для этого есть все предпосылки.

Илон Маск (Elon Musk)

Важно

Один из самых обсуждаемых в мире бизнесменов, владелец SpaceX и Tesla, в 2015 году стал сооснователем некоммерческой компании OpenAI, которая изучает, как принести пользу человечеству при помощи искусственного интеллекта.

Основные задачи компании – создавать искусственный интеллект, который сможет сам писать программы, а также применять ИИ для защиты и безопасности компьютерных систем.

Также OpenAI должна отслеживать, нет ли в мире скрытой системы искусственного интеллекта, которая способна нанести вред человечеству. Компания декларирует максимальную открытость, ее проекты не находятся под грифом «совершенно секретно».

Также OpenAI обязалась публиковать в свободном доступе данные обо всех проведенных исследованиях.

20 февраля 2018 года Илон Маск покинул совет директоров OpenAI, чтобы избежать конфликта интересов, вызванного разработкой систем искусственного интеллекта и автопилота в рамках Tesla. Тем не менее, в дальнейшем он может вернуться в число руководителей OpenAI.

Источник: https://www.mk.ru/social/2018/03/28/vedushhie-razrabotchiki-iskusstvennogo-intellekta.html

Машины вместо инженеров: почему искусственный интеллект доберется и до программистов?

В последнее время я все больше слышу разговоров про замену роботами представителей разных профессий. На недавней встрече World Government Summit в Дубае Илон Маск пообещал, что в течение 20 лет 15% сегодняшних сотрудников станут безработными.

Среди них — водители, работники колл-центров, продавцы, юристы, и много кто еще. Крайне редко в списке профессий, где машины заменят человека, появляются представители ИТ-профессий.

В нем практически никогда не фигурируют те, кто, собственно говоря, ответственен за этот процесс всеобщей автоматизации, — программисты, специалисты по машинному обучению и искусственному интеллекту, data scientist’ы. Они выглядят, скорее, как элита технологического мира.

Совет

Однако, на мой взгляд, есть все основания считать, что некоторых перечисленных специалистов «роботы» на самом деле заменят одними из первых. И вот почему.

Искусственный интеллект и в частности машинное обучение (по сути способ решения задач, когда вместо написания программистом программы для решения этой задачи, специальная компьютерная программа, часто называемая моделью, «выучивает» необходимое поведение на основе множества предъявляемых ей данных с образцами правильных и неправильных решений) переживают крайне сильный рост (если не сказать «хайп») в последние годы. Множество компаний создают у себя отделы с data scientist’ами и работают над внедрением ИИ в свой бизнес.

Спрос на таких специалистов высок и плохо удовлетворён. «За последний год, топовые эксперты в сфере deep learning (один из методов машинного обучения, глубокое обучение — Forbes) обходились во столько же, сколько и самые высокооплачиваемые защитники NFL.

«Расходы на талантливых специалистов достаточно значимые», — сказал в 2014 году Питер Ли (Peter Lee), глава Microsoft Research. И с тех пор ситуация становится всё острее. По оценке в 2015 году MIT Sloan Management Review, 40% компаний сталкиваются с проблемой нахождения и удержания талантов в области data science.

По подсчетам компании CrowdFlower, 83% опрошенных в 2016 году data scientist’ов считают, что сегодня существует нехватка подобных специалистов. Эндрю Ын в недавней колонке о возможностях ИИ назвал два ограниченных ресурса для развития подобных технологий — данные и таланты.

«Появилось так много возможностей, но есть так мало людей, способных использовать их», — написал Ын. В России есть эти же проблемы: компании борются за специалистов, пытаясь привлечь их всевозможными способами — завлекая красивыми офисами или опционами, переманивая друг у друга, организуя хакатоны, конкурсы и различные тематические мероприятия.

Возникает множество учебных программ, всё больше молодых специалистов переквалифицируются и переходят в область технологий ИИ, а организации отправляют своих сотрудников на обучение.

При этом для многих типовых задач в сфере машинного обучения и ИИ уже наработаны подходы к их решению.

Часто компаниям доступны и готовые средства для их реализации: программные библиотеки (готовый программный код, который можно использовать в своих программах), облачные API (сервисы в интернете, предоставляющие программный интерфейс для вызова его функций из других программ) или законченные продукты.

Настройка такого решения под специфику задач конкретной компании обычно заключается в том, чтобы добыть подходящие данные для обучения, подготовить их (очистить, преобразовать к нужным форматам и т.д.

), выбрать одну из готовых моделей (которая может уже содержаться в программной библиотеке или приложении, реализующем методы машинного обучения, или может быть доступна в виде примера кода, который достаточно скопировать себе) и настроить ее исходя из того, что нужно компании.

Обратите внимание

У большинства моделей есть влияющие на их работу параметры (они называются гиперпараметрами), которые надо правильно выбрать, чтобы получить более высокое качество решения. Именно этим и занимается большая часть сегодняшних специалистов по машинному обучению. Дальше готовая модель идет в работу, причем внедрением, как правило, занимаются уже другие специалисты, близкие к традиционной программной инженерии (и которые, кстати, не менее важны для успеха).

Например, есть совершенно типовая задача определения оттока клиентов, которая для разных бизнесов (или отдельных подразделений) принимает разные формы — определить сотрудника, который скоро уволится из компании; выявить профиль клиента, который уйдёт и перестанет пользоваться услугами компании; найти студента, который не дослушает онлайн-курс до конца и т.д. Цель: провести «скоринг», отранжировав всех кандидатов по убыванию вероятности того или иного события, и затем принять «превентивные меры» — например, предложить лучшие условия. Для решения этой задачи специалист собирает данные по имеющимся сотрудникам/клиентам/студентам, анализирует их характеристики и параметры поведения (что покупали, как обращались в техподдержку и так далее). Затем эти данные преобразуются в вид, пригодный для модели машинного обучения (например, категориальные переменные типа пола, уровня образования, языка нужно закодировать в численной форме; в других переменных может быть нужно заполнить отсутствующие значения; ещё где-то на базе имеющихся данных можно посчитать какие-то другие потенциально полезные для модели характеристики, скажем, объём сделок за квартал, и т.д.). После этого специалист выбирает модель из заранее известных классов (например, логистическую регрессию, SVM, деревья решений и т.д.) и также задаёт значения гиперпараметров для этой модели. Проводит обучение модели (запускает специальный программный код для этого), оценивает качество модели на проверочных данных (которые модель не видела во время обучения) и определяет, получилась ли модель нужного качества или процесс нужно повторить, поменяв параметры модели, добавив данных или выбрав другой класс моделей.

Источник: https://www.forbes.ru/tehnologii/341535-mashiny-vmesto-inzhenerov-pochemu-iskusstvennyy-intellekt-doberetsya-i-do

Ссылка на основную публикацию