Области применения искусственного интеллекта

Содержание

NetApp and artificial intelligence

As the data authority for hybrid cloud, NetApp understands the value of the access, management, and control of data. The NetApp data fabric provides a unified data management environment that spans across edge devices, data centers, and multiple hyperscale clouds. The data fabric gives organizations of all sizes the ability to accelerate critical applications, gain data visibility, streamline data protection, and increase operational agility.

NetApp AI solutions are based on the following key building blocks: 

  • ONTAP software enables AI and deep learning both on premises and in the hybrid cloud.
  • AFF all-flash systems accelerate AI and deep learning workloads and remove performance bottlenecks.
  • ONTAP Select software enables efficient data collection at the edge, using IoT devices and aggregations points.
  • Cloud Volumes can be used to rapidly prototype new projects and provide the ability to move AI data to and from the cloud.

In addition, NetApp has begun incorporating big data analytics and artificial intelligence into its own products and services. For example, Active IQ uses billions of data points, predictive analytics, and powerful machine learning to deliver proactive customer support recommendations for complex IT environments. Active IQ is a hybrid cloud application that was built using the same NetApp products and technologies our customers use to build AI solutions for a variety of use cases.

Апгрейд

Жанр: фантастика, боевик, триллер, детектив, криминалСтрана: США, АвстралияВ ролях: Логан Маршалл-Грин, Мелани Валльехо, Стив Даниелсен, Эбби Краден, Харрисон ГилбертсонРежиссёр: Ли Уоннелл

В ближайшем будущем технологии участвуют во всех аспектах человеческой жизни. Однако в этом технологичном мире главный герой Грей – один из немногих людей, кто любит работать руками. Он восстанавливает и чинит старые автомобили.

Возвращаясь от клиента, Грей с женой попадают в аварию, а после – в руки банды отморозков, в результате чего женщина погибает, а Грей оказывается парализованным ниже шеи. Тот самый богатый клиент предлагает несчастному поставить экспериментальный имплант Stem, который может полностью восстановить подвижность.

Смотреть фильм на ivi

A Brief History of Artificial Intelligence

Here’s a brief timeline of the past six decades of how AI evolved from its inception.

1956 — John McCarthy coined the term ‘artificial intelligence’ and had the first AI conference.

1969 — Shakey was the first general-purpose mobile robot built. It is now able to do things with a purpose vs. just a list of instructions.

1997 — Supercomputer ‘Deep Blue’ was designed, and it defeated the world champion chess player in a match. It was a massive milestone by IBM to create this large computer.

2002 — The first commercially successful robotic vacuum cleaner was created. 

2005 — 2019 — Today, we have speech recognition, robotic process automation (RPA), a dancing robot, smart homes, and much more to come. 

Что такое искусственный интеллект?

Автором термина «искусственный интеллект» является Джон Маккарти, изобретатель языка Лисп, основоположник функционального программирования и лауреат премии Тьюринга за огромный вклад в области исследований искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект — это способ сделать компьютер, компьютер-контролируемого робота или программу способную также разумно мыслить как человек.

Исследования в области ИИ осуществляются путем изучения умственных способностей человека, а затем полученные результаты этого исследования используются как основа для разработки интеллектуальных программ и систем.

Тест Тьюринга

С понятием искусственного интеллекта тесно связано понятие теста Тьюринга. В 1950 году Алан Тьюринг издал статью «Может ли машина мыслить». В ней описана простая процедура, позволяющая практически со 100% точностью определить, насколько близок уровень интеллекта машины к человеку.

Суть теста в том, что в трех разных комнатах находится компьютер и два человека. Один из них поочередно общается как с человеком, так и с машиной, не зная, кто из них кто. По окончании теста, он должен сказать, с кем именно он общался в той или иной ситуации. Беседа ведется в письменном виде (обычно в виде чата), все ответы отправляются через заданный промежуток времени, чтобы скорость ответа не повлияла на решение человека.

Искусственный Интеллект в кино

Начиная с истоков зарождения ИИ, режиссёры и художники описывали мир будущего как мир, где ИИ конкурирует с человеком, и человек побеждает в борьбе далеко не всегда.


(Искусственный интеллект СкайНет из КибердайнСистемс, фильм «Терминатор»)

1968 г. — «Космическая одиссея» — фильм С. кубрика, в котором ИИ лице бортового компьютера ХЭЛ-9000 вместо помощи экипажу корабля поднял бунт. И тему бунта машин подхватили тысячи последователей.

1984 г. — СкайНет из КибердайнСистемс — ИИ, противостоящий Терминатору в фильмах Кэмерона, спонтанно получил свободу воли, и направил её на уничтожение человечества. Сработал ли в сюжете дар предвидения?


(Программа, созданная ИИ, иммитирующая человеческий мир из фильма «Матрица»)

1999 г. — Братья Вачовски создали знаменитую «Матрицу», где ИИ создал для людей фальшивый мир.

2005 г. — «Автостопом по галактике» — фильм, в котором фигурирует ИИ в виде суперкомпьютера, размером с планету, ищущий ответ на Главный вопрос жизни.

Ответ был найден, но вот понравился ли он представителям человечества?

2014 г. — «Превосходство» (Transcendence) — фильм об ИИ, собравшем все знания, накопленные человечеством.

Человечество давно мечтает о настоящем ИИ и одновременно очень его боится.

Господин Никто (2009)

Интеллектуальное кино с высоким рейтингом, входящее в список лучших зарубежных драм, расскажет о том, как человечество обрело вечную жизнь путем бесконечного обновления клеток. На земле остался последний смертный человек, чью историю с нетерпением хотят узнать все. Ради участия в телешоу дряхлого старика пробудили от анабиоза. Немо рассказывает об удивительном даре, доставшемуся ему от рождения. Мужчина был способен предчувствовать будущее, благодаря чему он мог выбирать, по какому пути пойти.

Оригинальное названиеMr. NobodyЖанрФантастика, мелодрама, фэнтези, драмаАктерыДжаред Лето, Сара Полли, Дайан Крюгер…СтранаБельгия, Германия, Канада, Франция, Великобритания, ЛюксембургРейтингКинопоиск – 7.9, IMDb – 7.8Возрастные ограничения18+

Люди (сериал, 2015 – 2018)

Серия фильмов про умные машины – ремейк шведского телешоу «Настоящие люди». Только в новой версии создатели решили больше углубиться в тему влияния технологий на людей. В параллельном мире роботы с высоким интеллектом уже давно живут вместе с людьми в качестве помощников по дому. Такого андроида по имени Мия приобретает семья Хокинс, чтобы освободиться от домашних дел. Однако со временем действия, слова и поступки Мии все больше начинают напоминать человеческие, что пугает членов семьи.

Оригинальное названиеHumansЖанрФантастика, драмаАктерыДжемма Чан, Том Гудман-Хилл, Кэтрин Паркинсон…СтранаВеликобритания, США, ШвецияРейтингКинопоиск – 7.4, IMDb – 8.0Возрастные ограничения16+

Раскрыть потенциал

По прогнозам PwC, благодаря искусственному интеллекту мировая экономика может вырасти к 2030 году дополнительно на $15,7 трлн. Мировой рынок технологий ИИ будет прибавлять примерно 31% ежегодно, предсказывают аналитики Frost & Sullivan. В компании уверены, что уже в 2022 году он достигнет $52,5 млрд. Это вчетверо больше того объема, который аналитики фиксировали в 2017 году.

Среди основных векторов использования искусственного интеллекта компаниями — управление рисками и обеспечение кибербезопасности, автоматизация рутины, помощь в принятии оптимальных решений. Кроме того, бизнес успешно применяет ИИ, чтобы эффективнее собирать информацию для прогнозов и автоматизировать клиентские операции.

Как ИИ применяется в разных секторах экономики

  • Здравоохранение: анализ медицинских данных, повышение точности диагностики различных заболеваний;
  • кибербезопасность: использование алгоритмов глубокого обучения, позволяющих выявлять аномалии в поведении сети;
  • сельское хозяйство: управление агроботами, аккуратный сбор урожая;
  • транспорт: автоматические системы управления грузовыми железнодорожными составами, исключающие человеческий фактор, беспилотные автомобили;
  • e-commerce: «умные» рекомендательные системы для покупателей;
  • ретейл: планирование цепочек поставок, наблюдение за поведением потребителей, автоматизация работы складов;
  • маркетинг: автоматизация таргетированной рекламы, разработка персональных предложений для потребителя;
  • финансы: алгоритмическая торговля, обработка банковских данных, формирование кредитных рейтингов;
  • спорт: сбор и анализ действий игроков, виртуальные ассистенты для тренеров и судей.

Ожидается, что к 2025 году человечество будет хранить около 175 зеттабайт (175 млрд Гб) данных. Уже сегодня большую их часть генерируют не люди, а машины — различные информационные системы, датчики, интернет вещей. Очевидно, что обработать всю эту информацию и извлечь из нее пользу для бизнеса без искусственного интеллекта и машинного обучения просто невозможно. Тем более, что ее количество продолжает расти.

По подсчетам IDC, объем данных, созданных в течение следующих трех лет, превысит количество информации, которое появилось за последние три десятилетия. А за ближайшую пятилетку мир сгенерирует втрое больше данных, чем за предыдущую. И это будет подталкивать к активному использованию ИИ для сбора и обработки информации.

По мнению гендиректора SberCloud Евгения Колбина, именно «облака» станут главным драйвером развития ИИ в ближайшие годы, так как только с помощью облачных технологий можно преодолеть главные барьеры развития ИИ — недостаточную доступность высокопроизводительных вычислительных ресурсов для работы с ИИ и острую нехватку специалистов — дата-сайентистов, дата-аналитиков и дата-инженеров. Сейчас почти во всех отраслях наблюдается острая нехватка высококвалифицированных специалистов для работы с данными. Платформа QuantHub, которая специализируется на подборе специалистов в сфере Data Science, подсчитала, что на три объявления о вакансии приходится всего один потенциальный соискатель. По словам Колбина, именно развитие облачных ML-сервисов и AIaaS (Artificial Intelligence as a Service) позволит искусственному интеллекту в полной мере раскрыть свой бизнес-потенциал.

Programming Without and With AI

The programming without and with AI is different in following ways −

Programming Without AI Programming With AI
A computer program without AI can answer the specific questions it is meant to solve. A computer program with AI can answer the generic questions it is meant to solve.
Modification in the program leads to change in its structure. AI programs can absorb new modifications by putting highly independent pieces of information together. Hence you can modify even a minute piece of information of program without affecting its structure.
Modification is not quick and easy. It may lead to affecting the program adversely. Quick and Easy program modification.

Символьный подход

Успех в решении задач во многом определяется способностью гибко подходить к ситуации. Машины, в отличие от людей, интерпретируют полученные данные единым образом. Поэтому в решении задач принимает участие только человек. Машина проводит операции на основании написанных алгоритмов, которые исключают применение нескольких моделей абстрагирования. Добиться гибкости от программ удается путем увеличения ресурсов, задействованных в ходе решения задач.

Указанные выше недостатки характерны для символьного подхода, применяемого при разработке ИИ. Однако данное направление развития искусственного интеллекта позволяет создавать новые правила в процессе вычисления. А проблемы, возникающие у символьного подхода, способны решить логические методы.

Игра в шахматы

Знаменитый Deep Blue был крут, но в первом матче проиграл Гарри Каспарову со счётом 2 : 4, а во втором – выиграл с результатом 3.5 : 2.5. Но он изначально был «накачан» знаниями.

А новая система AlphaZero до турнира знала лишь как ходят фигуры и какова цель игры. Но она обучилась и за четыре часа победила программу по игре в шахматы Stockfish 8, которая считалась лучшей в мире.

AlphaZero – улучшенная версия AlphaGo Zero. Она 100 раз подряд обыграла знаменитую систему AlphaGo, которой удалось одержать победу над сильнейшим из игроков-людей.

Итак, у AlphaZero была информация о том, как ходят фигуры, и обучающий нейросетевой алгоритм с подкреплением. Когда турнир начался, AlphaZero стал играть сам с собой, обрабатывая до 800 тыс. позиций в секунду.

По человеческим меркам, AlphaZero провел за игрой в шахматы около 1400 лет. И достиг уровня абсолютного чемпиона мира по шахматам. По крайней мере, среди компьютеров.

После этого AlphaZero потратил восемь часов и превзошел AlphaGo в го. А потом ещё ща два часа разгромил программу Elmo, которая раньше считалась неоспоримым чемпионом по игре в сёги (японскую стратегическую настольную игру).

Голосовой поиск Google/Google Now

Что: Голосовой помощник от главного мирового поискового сервиса. Анализирует вашу почту и историю поисковых запросов. Работает на устройствах с Android, iOS и в браузере Chrome.

Особенности: Быстрый. Крайне точен при создании маршрутов. Пугает своей осведомленностью о ваших перелетах, бронированиях и других подробностях. Может взаимодействовать с некоторыми сторонними приложениями: управлять заметками, сообщениями и воспроизведением музыки.

Недостатки: Иногда надоедает излишней инициативностью (например, показывает результаты игр команд, которые вам неинтересны, или маршруты до дома из известных мест). Бесполезен при управлении «умным домом». Работа над интеграцией со сторонними приложениями, похоже, приостановилась.

Уровень человечности: Нулевой. Не располагает к общению. У него нет даже имени, кроме Google.

Резюме: Обширные запасы личных данных и доступ к поисковому движку, в теории, должны были сделать Google лидером отрасли, однако компания пока даже не смогла понять, как использовать свои преимущества и создать ассистента, который может понять пользователя. На сегодня Google Now и голосовой поиск на равных соперничают с Siri, но нового уровня развития пока не достигли.

А теперь — о конкурентах.

Career Trends in Artificial Intelligence

Jobs in AI have been steadily increasing over the past few years and will continue growing at an accelerating rate. 57% of Indian companies are looking forward to hiring the right talent to match up the Market Sentiment. On average, there has been a 60-70% hike in salaries of aspirants who have successfully transitioned into AI roles. Mumbai stays tall in the competition followed by Bangalore and Chennai. As per research, the demand for AI Jobs have increased but efficient workforce has not been keeping pace with it. As per WEF, 133 million jobs would be created in Artificial Intelligence by the year 2020.

What is Machine Learning?

Machine learning is a subset of artificial intelligence (AI) which defines one of the core tenets of Artificial Intelligence – the ability to learn from experience, rather than just instructions.Machine Learning algorithms automatically learn and improve by learning from their output. They do not need explicit instructions to produce the desired output.  They learn by observing their accessible data sets and compares it with examples of the final output. The examine the final output for any recognisable patterns and would try to reverse-engineer the facets to produce an output.

What is Deep Learning?

Deep Learning is a subfield of machine learning concerned with algorithms inspired by the structure and function of the brain called artificial neural networks. Deep Learning concepts are used to teach machines what comes naturally to us humans. Using Deep Learning, a computer model can be taught to run classification acts taking image, text, or sound as an input.Deep Learning is becoming popular as the models are capable of achieving state of the art accuracy. Large labelled data sets are used to train these models along with the neural network architectures.Simply put, Deep Learning is using brain simulations hoping to make learning algorithms efficient and simpler to use. Let us now see what is the difference between Deep Learning and Machine Learning.

Искусственный интеллект в различных отраслях экономики

CNews продолжает серию публикаций, подготовленных на основе федерального проекта «Искусственный интеллект», ставшего седьмым по счету федпроектом в составе национальной программы «Цифровая экономика». Напомним, документ был утвержден президиумом правительственной комиссии по цифровому развитию, использованию ИТ для улучшения качества жизни и условий ведения предпринимательской деятельности.

Отдельный блок мероприятий в этом документе связан с внедрением решений на основе искусственного интеллекта в различных отраслях экономики, а также с повышением доступности и качества данных, необходимых для развития ИИ. Отдельного финансирования для данных мероприятий не предусмотрено.

История создания искусственного интеллекта

В начале семнадцатого века Рене Декарт представил тела животных как сложные, но приводимые в движение машины, сформулировав таким образом механистическую теорию, известную также как “парадигма часового механизма”. Вильгельм Шикард создал первую механическую, цифровую вычислительную машину в 1623 году, а затем машины Блеза Паскаля (1643) и Готфрида Вильгельма фон Лейбница (1671), которые также изобрели двоичную систему. В XIX веке Чарльз Бэббидж и Ада Лавлейс работали над программируемой механической вычислительные машины.

Бертран Рассел и Альфред Норт Уайтхед опубликовали Principia Mathematica в 1910-1913 годах, которая произвела революцию в формальной логике. В 1931 году Курт Гедель показал, что достаточно мощные последовательные формальные системы содержат истинные теоремы, не доказуемые никаким доказывающим теоремы ИИ, систематически выводящим все возможные теоремы из аксиом. В 1941 году Конрад Цузе построил первый работающий программно-контролируемый компьютер. Уоррен Маккалох и Уолтер Питтс опубликовали логическое исчисление идей, имманентных в нервной деятельности (1943), заложив основы нейронных сетей. Норберт Винер кибернетика или управление и связь в животном и машине, (1948) популяризирует термин “кибернетика.”

Искусственный интеллект. Доступ неограничен (2016)

Бизнесмену Майку Ригану некогда вникать в техническое устройство своего дома. И когда в системе искусственного интеллекта в резиденции мужчины происходит сбой, он приглашает IT-специалиста из своей компании, чтобы тот исправил неполадки. Смышленый улыбчивый Эд сначала нравится Майклу. Но вскоре он понимает, что компьютерщик пытается слишком глубоко внедриться в его семью, заигрывая с дочерью и получая доступ к персональной информации. Майк увольняет Эда, не зная, что парень не так прост, как кажется, и теперь его семье угрожает опасность.

Оригинальное названиеI.T.ЖанрТриллер, драма, криминал, детективАктерыПирс Броснан, Джеймс Фрешвилл, Анна Фрил…СтранаИрландия, Франция, ДанияРейтингКинопоиск – 5.2, IMDb – 5.5Возрастные ограничения16+

Искусственный интеллект — определение

Интеллект – это психическая составляющая человека, которая обладает следующими способностями:

  • приспособленческая;
  • обучаемость посредством накопления опыта и знаний;
  • способность применять знания и навыки для управления окружающей средой.

Интеллект объединяет в себе все способности человека к познанию действительности. При помощи него человек мыслит, запоминает новую информацию, воспринимает окружающую среду и так далее.

Под искусственным интеллектом понимается одно из направлений информационных технологий, которое занимается изучением и разработкой систем (машин), наделенных возможностями человеческого интеллекта: способность к обучению, логическому рассуждению и так далее.

В настоящий момент работа над искусственным интеллектом проводится путем создания новых программ и алгоритмов, решающих задачи так же, как это делает человек.

В связи с тем, что определение ИИ эволюционирует по мере развития этого направления, необходимо упомянуть AI Effect. Под ним понимается эффект, который создает искусственный интеллект, достигнувший некоторого прогресса. Например, если ИИ научился выполнять какие-либо действия, то сразу подключаются критики, которые доказывают, что эти успехи не свидетельствуют о наличии мышления у машины.

Сегодня развитие искусственного интеллекта идет по двум независимым направлениям:

  • нейрокибернетика;
  • логический подход.

Первое направление предусматривает исследование нейронных сетей и эволюционных вычислений с точки зрения биологии. Логический подход подразумевает разработку систем, которые имитируют интеллектуальные процессы высокого уровня: мышление, речь и так далее.

Искусственный интеллект в обрабатывающих отраслях промышленности

В сфере обрабатывающих отраслей промышленности в деятельность ФОИВ также внедрят ИИ-решения. В том числе будет создан модуль самообучаемой системы распознавания неструктурированного текста и интеллектуальной классификации, который поможет оптимизировать порядок предоставления государственных услуг.

Будут обеспечены сбор, обработка, хранение и предоставление доступа к отраслевым наборам данных, отражающим фактический уровень промышленного производства, уровни загрузки промышленного оборудования, остаточную амортизацию и срок полезного использования промышленного оборудования на уровнях конкретного субъекта деятельности в сфере промышленности.

Также будет обеспечена поддержка внедрения ИИ в отраслевые компании

Предполагается, например, внедрение пользовательских решений, направленных на предиктивное техническое обслуживание оборудования, умное управление цепочкой поставок, поиск аномалий в работе технологического (в том числе критически важного) оборудования на промышленных предприятиях, предиктивный анализ отклонений (в том числе на объектах повышенной опасности), контроль безопасности с помощью компьютерного зрения

В число поддерживающих мероприятий включено создание центра компетенций по цифровой трансформации промышленности, обеспечивающего агрегирование и анализ отраслевых данных, переподготовку кадров, а также тиражирование наилучших практик и решений в сфере «сквозных» цифровых технологий и искусственного интеллекта.

Каким бывает искусственный интеллект

Исследователи обычно делят ИИ на три группы:

Слабый ИИ (Weak, или Narrow AI)

Слабый интеллект — тот, что нам уже удалось создать. Такой ИИ способен решать определённую задачу. Зачастую даже лучше, чем человек. Например, как Deep Blue — компьютерная программа, которая обыграла Гарри Каспарова в шахматы ещё в 1996 году. Но такая Deep Blue не умеет делать ничего другого и никогда этому не научится. Слабый ИИ используют в медицине, логистике, банковском деле, бизнесе:

  • Искусственный интеллект от Google смог опередить опытных врачей в точности диагностики рака молочной железы. Чтобы это сделать, использовали сотни тысяч результатов скрининга. По данным Американского онкологического общества, врачи не диагностируют рак примерно в 20% случаев и часто ставят ложный диагноз. ИИ не только поставил более точный диагноз, чем врачи, — на 9,4%, — но и чаще указывал на болезнь там, где онкологи не сумели её распознать.
  • Amazon — одна из ведущих ИИ-компаний в мире — разработала систему Fraud Detector. Она помогает бороться с онлайн-мошенничеством, из-за которого люди и компании теряют миллионы долларов. Алгоритм следит за действиями пользователей в реальном времени, находит их и сообщает об аномалиях — например, помечает подозрительные заказы, которые нужно проверить до совершения платежа. Это можно использовать в банках, онлайн-магазинах и крупных компаниях.
  • Беспилотные автомобили Waymo благодаря машинному обучению способны передвигаться по реальным дорогам без вреда для пассажиров и прохожих. Кстати, такие машины — правда, от компании Toyota — будут использовать на следующих Олимпийских играх в Японии для транспортировки гостей.

Это несколько примеров, в реальности применений намного больше.

Сильный ИИ (Strong, или General AI)

Как выглядел бы сильный искусственный интеллект, можно увидеть в игре Detroit: Become Human.

Во вселенной Detroit роботы способны учиться, мыслить, чувствовать, осознавать себя и принимать решения. Одним словом, становятся похожи на человека. А в обычной жизни ближе всего к General AI чат-боты и виртуальные ассистенты, которые имитируют человеческое общение. Здесь ключевое слово — имитируют. Siri или Алиса не думают — и неспособны принимать решения в ситуациях, которым их не обучили. Сильный искусственный интеллект пока остаётся мечтой.

Introduction to Artificial Intelligence

The short answer to What is Artificial Intelligence is that it depends on who you ask. A layman with a fleeting understanding of technology would link it to robots. They’d say Artificial Intelligence is a terminator like-figure that can act and think on its own. If you ask about artificial intelligence to an AI researcher, (s)he would say that it’s a set of algorithms that can produce results without having to be explicitly instructed to do so. And they would all be right. So to summarise, Artificial Intelligence meaning is:

Artificial Intelligence Definition

  • An intelligent entity created by humans.
  • Capable of performing tasks intelligently without being explicitly instructed.
  • Capable of thinking and acting rationally and humanely.

How do we measure if Artificial Intelligence is acting like a human?

Even if we reach that state where an AI can behave as a human does, how can we be sure it can continue to behave that way? We can base the human-likeness of an AI entity with the:

  • Turing Test
  • The Cognitive Modelling Approach
  • The Law of Thought Approach
  • The Rational Agent Approach

Let’s take a detailed look at how these approaches perform:

Искусственный интеллект в транспортной сфере

В сфере транспорта в деятельность ФОИВ будут внедрены ИИ-решения, направленные на формирование единой цифровой транспортно-логистической среды (в том числе в части обеспечения функционирования опорной сети транспортно-логистических центров); внедрение управления объектами транспортной инфраструктуры информационными системами, использующими биометрические данные с применением элементов искусственного интеллекта; оснащение беспилотных транспортных средств системами, обеспечивающими их использование в качестве подвижных постов транспортной безопасности (контроллеров соблюдения правил движения) на транспортной инфраструктуре общего пользования с применением элементов искусственного интеллекта.

Планируется, что будут обеспечены сбор, обработка, хранение и предоставление доступа к отраслевым наборам данных, включающих в себя маршруты, виды грузов, транспортных средств и перевозчиков. Также будут собираться плановые и фактические данные по времени транспортировки и операций, а также об условиях движения транспортных средств на инфраструктуре общего пользования, объемах и скорости грузопотоков, простоях и порожнем транспорте. Также упоминаются такие элементы как расписание и режимы работы разных видов транспорта, маршруты и загруженности по времени, дням, месяцам, данные фото- и видеофиксации, весогабаритные параметры, температурный режим и транспортно-логистические операции и процессы.

В сфере транспорта в деятельность ФОИВ будут внедрены ИИ-решения, направленные на формирование единой цифровой транспортно-логистической среды. Фото: ru.depositphotos.com

Также государство рассчитывает обеспечить поддержку внедрения ИИ в отраслевых компаниях, что затронет беспилотные личные, грузовые автомобили, суда, локомотивы, такси. Ожидается ввод в строй систем предиктивного мониторинга состояния транспорта и предиктивных ремонтов, контроля усталости и качества езды водителей и пилотов. ИИ найдут применение при создании городской интеллектуальной транспортной системы, умных портов, аэропортов и вокзалов. Будет оптимизирована работа по управлению потоками пассажиров и обеспечению безопасности с помощью машинного зрения и алгоритмов ИИ. Также ожидаются оптимизация маршрута и режима полета, доставка грузов дронами на «последней миле», беспилотная логистика на закрытых территориях (например, складах), контроль целостности упаковки.

Как дать сотрудникам возможность работать над интересными задачами, двигаясь в цифровую трансформацию
Бизнес

Ожидается, что к 2024 г. с применением элементов ИИ будет обеспечено функционирование 5 тыс. беспилотных транспортных средств, используемых в качестве подвижных постов транспортной безопасности (контролеров соблюдения правил движения) на транспортной инфраструктуре общего пользования. Также к этому сроку будут применяться не менее 15 информационных систем с искусственным интеллектом, обрабатывающих большие данные в сфере транспорта. Количество объектов транспортного комплекса, управляемых информационными системами, использующими биометрические данные и применяющих элементы ИИ, составит 100.

Национальная концепция развития

Национальные стратегии развития ИИ уже утвердили три десятка стран. В октябре 2019 года проект Национальной стратегии развития ИИ должен быть принят в России. Предполагается, что в Москве будет введен правовой режим, облегчающий разработку и внедрение технологий ИИ.

Исследования в сфере ИИ

Вопросы, что такое искусственный интеллект и как он работает, волнуют ученых разных стран уже не одно десятилетие. Госбюджет США ежегодно направляет 200 млн долларов на исследования. В России за 10 лет — с 2007-го по 2017-й — было выделено около 23 млрд рублей

Разделы по поддержке исследований в сфере ИИ станут важной частью концепции национальной стратегии. В скором времени в России откроются новые научные центры, а также будет продолжена разработка инновационного ПО для ИИ

Стандартизация в области ИИ

Нормы и правила в области ИИ в России находятся в процессе постоянной доработки. Предполагается, что в конце 2019 — начале 2020 года будут утверждены национальные стандарты, которые сейчас разрабатывают лидеры рынка. Параллельно формируется План национальной стандартизации на 2020 год и далее. В мире работает стандарт «Искусственный интеллект. Концепция и терминология», и в 2019 году эксперты начали разрабатывать его русифицированную версию. Документ должен быть утвержден в 2021 году.

Что такое искусственный интеллект?

Описание искусственного нейрона

Искусственный нейрон — это математическая функция, задуманная как модель биологических нейронов, нейронной сети. Искусственные нейроны — элементарные единицы в искусственных нейросетях. Искусственный нейрон получает один или несколько входов и суммирует их, чтобы произвести выход или активацию, представляющую потенциал действия нейрона, который передается вдоль его аксона. Обычно каждый вход анализируется отдельно, и сумма передается через нелинейную функцию, известную как функция активации, или передаточная функция.

Когда началось исследование ИИ?

В 1935 году британский исследователь А.М. Тьюринг описал абстрактную вычислительную машину, которая состоит из безграничной памяти и сканера, перемещающегося вперед и назад по памяти, символ за символом. Сканер считывает то, что он находит, записывая дальнейшие символы. Действия сканера диктуются программой инструкций, которая также хранится в памяти в виде символов. Самая ранняя успешная программа ИИ была написана в 1951 году Кристофером Стрейчи. В 1952 году эта программа могла играть с человеком в шашки, удивляя всех своими способностями предсказывать ходы. В 1953 году Тьюринг опубликовал классическую раннюю статью о шахматном программировании.