Колонки

Эти 5 вещей искусственный интеллект сделает в ближайшие два года

Колонки
Илья Ковченко
Илья Ковченко

Руководитель проектов Астраханского технопарка FABRIKA

Илья Ковченко

Руководитель проектов Астраханского технопарка FABRIKA Илья Ковченко – о настоящем и будущем искусственного интеллекта и о том, чем компьютерный разум будет нам полезен уже через пару лет.

Эти 5 вещей искусственный интеллект сделает в ближайшие два года
Присоединиться

Эксперты-футурологи с достаточной долей вероятности могут предсказать, какие технологии разовьются в будущем. Уже сейчас понятно, что научно-технологические прорывы произойдут под влиянием сразу нескольких факторов – таких как искусственный интеллект, робототехника, виртуальная реальность и синтетическая биология.

Стивен Голд, директор по маркетингу и вице-президент по развитию бизнеса и партнерских программ в IBM Watson, приводит некоторые примеры того, что произошло – и будет происходить – в ближайшем будущем в сфере систем искусственного интеллекта.

Для однозначной трактовки давайте сначала определимся с самим понятием.

Искусственный интеллект, по определению сооснователя Университета Сингулярности Питера Диамандиса, это способность компьютера понимать смысл запросов пользователя и выдавать наиболее подходящий вариант ответа из всех возможных. 

Из этого определения можно сделать вывод, что чертами искусственного интеллекта обладают такие системы, как Siri, Google Now или Cortana на вашем мобильном телефоне, Джарвис из «Железного человека» или IBM Watson.


В истории развития искусственного интеллекта можно выделить несколько ключевых событий и прорывов:

  • IBM Watson победил в игре Jeopardy (отечественный аналог – «Своя игра»), где были интегрированы технологии машинного обучения, а также обработки естественного языка и большого массива данных. В 2011 году система искусственного интеллекта, разработанная IBM, обыграла двух чемпионов по игре Jeopardy.

    Именно на данном этапе была продемонстрирована возможность искусственного интеллекта сочетать в себе различные технологии и показать, что в перспективе в данном направлении есть возможность коммерциализации.

  • Siri/Google/Cortana задают новый тренд во взаимодействии человека и данных. В последние несколько лет Siri и Google Now доказали: чтобы получить информацию, не обязательно пользоваться ноутбуком. При развитии этого направления искусственный интеллект научится не просто распознавать речь, но и обучится настоящему взаимодействию на естественном языке.

  • Глубинное обучение, которое используется в нейронных сетях и системах машинного обучения, позволило машинам самообучаться, адаптироваться и развиваться. Естественно, что языки программирования шагнули далеко вперед, но они всё так же работают на определенных общепринятых правилах и алгоритмах.

    В системах искусственного интеллекта используется принципиально новый подход, в котором компьютеры обучаются без помощи человека.

  • Распознавание изображений и их интерпретация бурно развивались в последние несколько лет. Десятки миллиардов изображений хранятся на серверах социальных сетей (таких как Facebook или Google Photos). На основе этой информации они (и множество других компаний) развивают технологии, которые не просто могут распознавать черты лица, а определяют образы. Система может сказать, какой это конкретно тип предмета. 


Что смогут делать системы искусственного интеллекта в ближайшие два года:

  1. ИИ сможет пройти тест Тьюринга.

    Примерно 50 лет назад Алан Тьюринг создал свой знаменитый тест, суть которого заключается в определении способности машины мыслить. Механика теста следующая. Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает – человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор.

    Эксперты и футурологи делают предположение, что в следующие три года системы искусственного интеллекта смогут пройти данный тест. Утверждение основывается на законе Мура о том, что количество транзисторов на схеме увеличивается экспоненциально каждые 24 месяца. И прогнозируемое количество операций, выполняемых микропроцессором, должно имитировать поведение человека для того, чтобы пройти тест Тьюринга.

  2. Все пять человеческих чувств станут частью взаимодействия с компьютером.

    На данный момент «общение» с компьютерами осуществляют наше зрение и слух. Эксперты-футурологи утверждают, что осязание и обоняние будут играть важную роль во взаимодействии с искусственным интеллектом. С помощью этих чувств компьютерные системы получат дополнительную информацию для обработки.

    Для нас, обычных пользователей, это значит, что наш опыт взаимодействия с компьютерами будет более насыщенным за счет вовлечения полного спектра наших чувств. Устройства, передающие и считывающие запахи, уже существуют. В Лондонском Городском Университете создан прототип прибора Scentee, который формирует определенные запахи.

    Еще в 2008 году компания Nokia представила концепт смартфона, который был оборудован сенсорами, воспринимающими не только свет, звук, но также прикосновения и запахи. А на данный момент исследователи университетов Йорка и Варвика ведут работу над шлемом виртуальной реальности Virtual Cocoon, который передает вкус и запах с помощью специальных химических веществ – они будут напрямую впрыскиваться в рот и нос. Разработки пока не внедрены в массовый потребительский сектор, но, как только шлемы виртуальной получат широкое распространение (ожидается, что произойдет уже в 2016 году), их обновленные версии будут конкурировать и развивать преимущества именно в данном направлении. 

  3. Помощь в решении глобальных проблем: борьба с терроризмом и мировым изменением климата.

    Искусственный интеллект полностью изменит подход к решению таких проблем, как управление изменением климата, образование, научные исследования и открытия, управление энергетическими ресурсами и решение сложнейших социальных проблем.

    Так, технологии искусственного интеллекта уже внедряются правительствами для предупреждения террористической активности. Одним из примеров такого программного обеспечения можно считать Threat Image Projection (проецирование изображений, представляющих угрозу), разработанное PerkinElmer Instruments из Бостона, Массачусетс. Алгоритм этого ПО позволяет определить наличие оружия в проносимом багаже, анализируя изображения, получаемые при прохождении контроля в аэропорту. Технология постоянно совершенствуется, и далее подобные системы будут применяться повсеместно для обработки больших данных, помогающих выявить террористическую угрозу.

  4. Революция в медицине и здравоохранении.

    «Я думаю, что непосредственное влияние искусственного интеллекта на медицину будет осуществляться намного быстрее, чем многие думают, – утверждает Стивен Голд. – Уже сейчас машинное обучение используется в онкологии для определения оптимальных способов лечения».

    Сегодня все мы пользуемся благами современной диагностики при сборе медицинских данных. Компьютерная, магнитно-резонансная и позитронно-эмиссионная томография, фактически, полностью полагаются на цифровые методы обработки, так как получаемые с их помощью первичные, «сырые» данные требуют предварительных сложнейших преобразований в привычные человеку изображения анатомических объектов.

    Далее влияние искусственного интеллекта будет только усиливаться. Такие системы будут применяться для проведения клинических испытаний, роботизированной хирургии, считывания радиологических данных и анализа генетических последовательностей.

  5. Искусственный интеллект станет частью нашей жизни – и в физическом мире, и в виртуальном.

    Системы искусственного интеллекта в последующие три года будут интегрированы во все, что нас окружает. Комбинируя датчики и сети, все системы станут «умными». Искусственный интеллект сделает системы прозрачными, обеспечивая слаженное взаимодействие между устройствами, информацией и человеком, позволяя каждому элементу системы стать более персонализированным и легким в использовании.

    Стремительное развитие этого направления начнется после завершения расшифровки (картирования) работы мозга, по аналогии с биотехнологической революцией, которая стартовала после расшифровки генома человека. Национальный проект в области картирования мозга под названием CoBrain недавно был запущен и в России в рамках Национальной технологической инициативы.   До 2018 года планируется создать 10 центров развития нейротехнологий, которые объединят более 40 различных лабораторий, что обеспечит междисциплинарность исследований и поможет собрать информацию в единую базу знаний. 



Материалы по теме:

Чат-революция: почему боты убьют мобильные приложения

Апрельские тезисы: что сказал Греф после поездки в Кремниевую долину

СМИ выяснили, как искусственный интеллект Microsoft научили расизму

Как машинное обучение используется в реальном бизнесе

Роботы уже придумывают собственные шутки

Искусственный разум от Google заговорил. И это женщина

Видео по теме:

Фото на обложке: Shutterstock.

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Эволюция ML-сервисов в микрофинансовых организациях и советы по внедрению
  2. 2 Цифровые двойники: как работают, зачем нужны и как смоделировать своего
  3. 3 С какими сложностями может столкнуться компания при внесении данных в IT-системы и как упростить этот процесс
  4. 4 Помощь агробизнесу. Как Big data улучшает работу сельхозпредприятий
  5. 5 Как использовать Big Data & AI для увеличения потока клиентов: кейс с крупным банком
AgroCode Hub
Последние новости, актуальные события и нетворкинг в AgroTech-комьюнити — AgroCode Hub
Присоединяйся!