Компания Ericsson назвала 10 самых популярных потребительских трендов следующего года

Искусственный интеллект и виртуальная реальность: 10 потребительских трендов 2017 года. Фото: elearningindustry.com

Компания Ericsson представила свой прогноз касательно самых популярных потребительских трендов следующего года. Топ-трендом 2017 года будет искусственный интеллект, который постепенно проникает в нашу повседневную жизнь.

Так, Ericsson назвала самые популярные потребительские тренды на 2017 год :

Все больше людей хотят проникновения искусственного интеллекта в их жизни. 35% пользователей интернета хотели бы видеть искусственный интеллект в роли своего рабочего ассистента, а 25% - в роли своего руководителя. Однако 50% респондентов считают искусственный интеллект опасным. В частности, данная технология может стать причиной того, что многие люди потеряют свои рабочие места, ведь их функции с легкостью смогут выполнять роботы.

Приложения активно используются для упрощения и автоматизации некоторых аспектов жизни. В то же время, наблюдается ускорение развития интернета вещей. 40% респондентов уверены в том, что придет такое время, когда смартфоны смогут изучать привычки и выполнять ряд функций своих владельцев.

И снова о потере рабочих мест - вскоре искусственный интеллект заменит и водителей. 25% респондентов поддерживают идею замены водителей на автопилоты, ведь считают, что это будет намного безопаснее для пешеходов. 65% опрошенных хотели бы приобрести автомобиль с автопилотом.

80% опрошенных убеждены, что всего через три года виртуальная реальность достигнет такого уровня развития, что ее невозможно будет отличить от физического мира.

Респонденты прогнозируют, что развитие новых технологий будет иметь негативное влияние на здоровье людей. В частности, использование приложений виртуальной и дополненной реальности будет вызывать укачивания, от которых 33% респондентов готовы принимать соответствующие таблетки.

Несмотря на то, что большинство людей пытаются обезопасить себя как можно сильнее, 60% респондентов признают, что пользование смартфонами несет в себе риск.

Более 50% респондентов хотели бы иметь очки дополненной реальности. Среди возможных вариантов их использования: подсвечивание темных участков, оповещение об опасности, возможность менять или устранять элементы окружающей среды, которые раздражают.

Более 30% опрошенных убеждены, что в интернете больше не существует такого понятия, как приватность, поэтому 50% участников исследования довольствуются «достаточно хорошим» уровнем приватности.

По прогнозам экспертов, всего через пять лет все интернет-пользователи будут обеспечены всеми продуктами и сервисами от пяти крупнейших ИТ-компаний.

СПРАВКА PAYSPACE MAGAZINE

Ранее мы писали о том, что .

Посвящённый технологиям машинного обучения проект WILDML опубликовал краткий обзор важнейших достижений в области искусственного интеллекта за последний год..

Технологии машинного обучения превосходят возможности человека

Пожалуй, самым громким публичным успехом года стало появление новой версии AlphaGo — программы, которая благодаря обучению с подкреплением разгромила чемпионов мира по игре в Го. Из-за огромного количества возможных ходов считалось, что победить в этой игре искусственному интеллекту не удастся ещё как минимум пару лет.

Изначально нейронные сети AlphaGo обучались на человеческих ходах, после чего начинали играть сами с собой, опираясь на метод под названием Monte Carlo Tree Search. Новая модель AlphaZero научилась играть лучше предыдущих версий, не имея никаких обучающих данных. К концу года вышел ещё более усовершенствованный алгоритм AlphaZero, который в добавок к Го играет ещё и в шахматы и сёги. Способности программы поражают даже самых продвинутых игроков, они сами готовы учиться у неё и заимствовать ловкие комбинации. В помощь им DeepMind выпустил специальное обучающее ПО AlphaGo Teach.

Однако Го — не единственная игра, которую освоил компьютер. Программе Libratus , разработанной в Университете Карнеги-Меллон, удалось стать на один уровень с топовыми игроками в покер на 20-дневном чемпионате по техасскому холдему. Чуть ранее покерный бот DeepStack впервые обыграл профессионалов. Его созданли учёные из Карлова университета (Чехия), Чешского технического университета и Университета Альберты (Канада). В обоих случаях игра была «один на один», где генерировать решения значительно проще, чем в игре за полным столом.

Таким образом, следующей вершиной, которую покорят технологии обучения с подкреплением, должны стать более сложные игры с большим числом участников. DeepMind активно работает над превращением среды Starcraft 2 в тестовую площадку для искусственного интеллекта, а бот OpenAI, который один на один победил сильнейших игроков в Dota 2, в недалёком будущем сможет сражаться с профи в игре пять на пять.

Возвращение эволюционных алгоритмов

В контролируемом обучении нейросетей успешно использют метод обратного распространения ошибки, и замену ему найдут нескоро. А в обучении с подкреплением, похоже, снова становятся актуальными эволюционные методы, основанные на других принципах, чем градиентные алгоритмы. Так нейронные сети можно тренировать параллельно и с очень большой скоростью, на тысячах компьютеров. При этом не нужны дорогостоящие графические чипы — можно использовать большое количество (от сотен до тысяч) относительно дешёвых центральных процессоров.

В начале 2017 года исследователи из OpenAI также показали , что эволюционные стратегии могут достичь не худших результатов, чем обычные алгоритмы обучения с подкреплением, например, Q-обучение. К концу года команда Uber в своём блоге привела ряд научных статей, демонстрирующих потенциал генетических алгоритмов и дальнейших исследований. Используя простой генетический алгоритм без каких-либо градиентов, их нейросеть учится играть в сложные игры от Atari, и показывает результаты в десять раз лучшие, чем DQN, AC3 или другие эволюционные стратегии.

Новые модели генерации речи, нейросети, распознающие изображения, и механизмы внимания

Помимо общих фреймворков глубокого обучения, появилось множество фреймворков для обучения с подкреплением:

Сделать глубокое обучение более доступным призваны фреймворки, работающие прямо в браузере, например, deeplearn.js от Google и WebDNN от MIL. По крайней мере один достаточно популярный фреймворк не пережил этот год — Theano . Разработчики библиотеки сообщили, что версия 1.0 станет последней.

Образовательные ресурсы

Со взлётом популярности глубокого обучения и обучения с подкреплением в 2017 стало появляться всё больше онлайн-курсов, лекций и мероприятий. Вот самые качественные из них по мнению wildml:

• Лекции по основам обучения с подкреплением и передовые исследования Deep RL Bootcamp, предоставляемые совместно OpenAI и Калифорнийским университетом в Беркли;
• Весенний курс Стэнфорда по применению свёрточных нейросетей к компьютерному зрению. Стоит заглянуть и на официальный сайт курса;
• Зимний курс Стэнфорда по глубокому обучению в обработке естественного языка. И страница курса;
• Курс по теориям глубокого обучения от Стэнфорда;
• Новая DL-специализация на Coursera ;
• Материалы Летней школы по DL и RL в Монреале;
• Осенний курс Калифорнийского университета в Беркли, посвящённый машинному обучению ;
• Конференция для разработчиков Tensorflow Dev Summit и выступления об основах глубокого обучения и изменениях в API;
• Материалы со многих научных конференций сейчас стали выкладывают в сеть. Узнать всё о передовых исследованиях можно из записей с NIPS 2017 , ICLR 2017 и EMNLP 2017 ;

На ресурсе arXiv исследователи также размещают бесплатные учебные материалы и научные статьи. Вот несколько занимательных примеров:

• Deep Reinforcement Learning: An Overview — обзор последних достижений в RL;
• A Brief Introduction to Machine Learning for Engineers — краткое введение в машинное обучение для разработчиков;
• Neural Machine Translation — про нейронный машинный перевод;
• Neural Machine Translation and Sequence-to-sequence Models: A Tutorial — гайд по нейронному машинному переводу и модели обучения sequence-to-sequence.

ИИ в медицине

В 2017 году прозвучало много смелых заявлений о том, что технологии глубинного обучения в медицине превзойдут способности человека. Но несмотря на ажиотаж, оценить значимость открытий человеку, далёкому от медицины, совсем не просто. Достаточно исчерпывающе о них рассказывает в своём блоге The End of Human Doctors Люк Оукден-Райнер . Вот выжимка наиболее важных моментов.

Одной из самых громких новостей стало создание исследователями Стэндфордского университета алгоритма глубинного обучения, который диагностирует рак кожи не хуже квалифицированных дерматологов. Об этом можно почитать на сайте Nature . Ещё одна команда из Стэнфорда разработала модель машинного обучения, способную эффективнее врачей выявлять признаки аритмии по ЭКГ.

Не обошлось в в 2017-м и без проколов. Много вопросов возникло по поводу сделки DeepMind и Национальной службы здравоохранения Великобритании , которая открыла доступ к данным пациентов. Национальный институт здоровья США предоставил научному сообществу более 100 тысяч рентгеновских снимков грудной клетки, однако позже оказалось, что они бесполезны для обучения нейросетей.

ИИ в искусстве

Всё интенсивнее применяется генеративное моделирование для порождения изображений, скетчей, музыки и видео. На конференции NIPS 2017 впервые был проведёт мастер-класс на тему ML в творчестве и дизайне.

Настоящий прорыв в 2017 году совершили генеративно-состязательные сети (GAN). Впечатляющие результаты показали модели CycleGAN , DiscoGAN и StarGAN , которые умеют, например, рисовать лица. Обычно GAN-ам тяжело давались реалистичные изображения высокого разрешения, но pix2pixHD может исправить это уже в скором времени.

ИИ для беспилотных автомобилей

Крупнейшие разработчики самоуправляемых авто — сервисы по заказу такси Uber и Lyft, Waymo (дочка Alphabet) и Tesla. Uber начала год не совсем удачно: в Сан-Франциско их беспилотник несколько раз проехал на красный — из-за сбоя программы, а не по вине водителя, как сообщалось ранее. Uber также поделилась некоторыми деталями о своей платформе для визуализации данных. К декабрю машины Uber преодолели в автономном режиме более 3,2 млн км.

Между тем, в апреле первых клиентов прокатили беспилотные авто Waymo, а в Финиксе компания полностью отказалась от «живых» водителей в тестировании. Компания также о том, как обучает в режиме симуляций и тестирует свои авто.

Lyft объявила о работе над собственными процессорами и соответствующим ПО и уже тестирует его в Бостоне. Автопилот Tesla значительно не изменился, но зато у него появился новый конкурент — Apple. Тим Кук подтвердил, что его компания разрабатывает ПО для самоуправляемых авто, некоторые работы исследователей уже можно найти на arXiv.

Исследовательские проекты

В 2017 года вышло огромное количество впечатляющих проектов и демо, упомянуть все в одном обзоре невозможно. Вот лишь некоторые разработки:

• Нейросети, умеющие самостоятельно менять фон изображений ;
• Модель для создания

Обозреватель сайт изучила основные мировые тенденции в робототехнике, которые скорее всего получат развитие в 2017 году.

За два последних года мало какая глобальная компания, имеющая хоть какое-то отношение к информационным технологиям, не объявила о намерении инвестировать в искусственный интеллект, робототехнику, беспилотные машины или в другое «умное» подключенное оборудование.

Особенно отличился Китай. То, что там происходит, уже назвали великой китайской робототехнической революцией. Другие страны несколько отстают по активности, но обещают догнать Поднебесную. В этом материале - то, что сегодня занимает умы робототехников мира.

Роботы и VR

Аналитические агентства назвали 2016-й годом технологий виртуальной реальности. Тренд затронул и робототехнику. Всё активнее обсуждается возможность управления сложными машинами через VR-шлемы и экраны, демонстрирующие дополненную реальность. На MWC в Барселоне в этом году всем посетителям стенда Ericsson предлагалось попробовать себя в роли экскаваторщика, управляющего реальной техникой через шлем Oculus Rift.

Это один из основных сценариев применения VR в промышленности и бизнесе, который будет всё чаще проигрываться в самых разных ситуациях: при управлении грузовой беспилотной техникой (трейлеры, дроны, складские погрузчики), проведении хирургических операций, изучении и освоении недоступных для людей мест (океаническое дно, шахты, вечная мерзлота). Впрочем, тренд последних десяти лет - повышение автоматизации, то есть стремление вовсе отказаться от участия людей в подобных процессах.

Неизбежная беспилотность

На недавней встрече с инвестиционным консультантом, специализирующимся на M&A-сделках в области высоких технологий, я выяснила, что «китайцы сметают всё, что связано с connected car», в том числе и в России. Пока мы обсуждали эту историю, сидя в ресторане, в новостях на ТВ прошла информация о том, что Apple подтвердила намерение разработать свой «беспилотный» автомобиль.

Тема обжигающе горячая, и через полгода уже будет поздно начинать ею заниматься, поляна будет поделена. Но пока в этой сфере ещё много чего можно дорабатывать и изобретать. Научно-исследовательские лаборатории по всему миру всё ещё работают над тем, чтобы построить машины, которые смогут передвигаться по сложным неровным и наклонным поверхностям, не роняя себя, грузы и оборудование.

Беспилотность - это не только про пассажирский и грузовой транспорт, передвигающийся по земле. Это еще и про летающие машины. Бум массовой популярности дронов нарастает. В 2014 году их продажи в мире утроились, в прошлом - удвоились, и пика на этом рынке пока не видно. Дроны уже начали использоваться для доставки пиццы - так работает компания Domino в Новой Зеландии.

Полицейские беспилотники, наблюдающие за потоками транспорта и прогнозирующие возможные преступления, уже никого не удивляют своим гудением. Они стали обыденностью в нескольких штатах Северной Америки. Они действительно помогают понизить уровень преступности. Если скрестить дроны с методами анализа больших данных, то они смогут предсказывать преступления в реальном времени.

Кстати, система такого рода используется полицией Лос-Анджелеса, хотя пока без дронов. Предиктивность - способность предсказывать вероятность возникновения событий - это одна из способностей, которую роботы могут приобрести благодаря методам машинного обучения.

Механическая зубрёжка

Прорыв в технологиях искусственного интеллекта и старт их активного применения на практике - тренд последних двух-трех лет. Если раньше на создание системы качественного машинного перевода требовалось десятилетие, то сейчас стартапы, которые только-только запустились, уже спустя год могу предложить потребителям вполне сносный конкурентоспособный продукт в этой сфере.

Машинное обучение - новый подход к работе с информацией, он очень быстро превращает машины в интеллектуальные устройства. Во многом бум разработки программ на базе машинного обучения связан с тем, что почти всё необходимое для этого можно найти среди свободно распространяемого ПО. Достаточно скачать среду разработки, несколько библиотек, прочитать мануал и вперед. За неделю-другую можно написать, к примеру, программу распознавания винных этикеток или даже лиц.

Возможности ИИ открыли такую вселенную, которую человечество будет осваивать даже не десятилетиями, а веками. Это означает, что роботы становятся умнее и учатся самостоятельно. Они даже способны передавать свои знания друг другу. Для этого, конечно, необходима инфраструктура связи. С ее помощью та программа, которая изобрела недавно новый универсальный язык, могла бы обучить ему другие машины.

Кстати, люди не ставили искусственному интеллекту задачу по созданию нового языка, это был побочный продукт его обучения переводам с разных языков. Программа сама научилась делать сносные переводы между парами языков, о которых ее не просили. Отсюда исследователи пришли к выводу, что компьютер пользуется системой общения мета-уровня, этаким новым эсперанто, универсальным языком.

Заоблачные мечты

Сложность алгоритмов машинного обучения и систем автоматического управления роботами такова, что для их функционирования требуется либо оснащать машины мощным вычислительным «железом», либо подключать их к облачной инфраструктуре. Похоже, человечество определилось с тем, что развитие робототехники пойдет по второму пути - на электронном механизме будет устанавливаться модуль связи и компьютер небольшой вычислительной мощности.

Управление устройствами, накопление знаний, обновление «мозга», взаимодействие с другими машинами будет происходить через «облако». Таким образом, купив простенькую машинку, со временем человек сможет обновить ее до супермозга, доплатив за более интеллектуальную прошивку.

К примеру, домашний робот с универсальным набором сенсоров и манипуляторов сможет на время превратиться в шеф-повара французского мишленовского ресторана. На время, потому что тут работает тренд передачи программы в пользование на ограниченный период по модели SaaS. Сейчас мы пользуемся облачными фоторедакторами и файлообменниками, а вскоре будем подписываться на специальные программные сервисы для своих роботов, чтобы, например, заставить их станцевать вальс или изобразить драку, когда нам станет скучно. Обучение роботов коллективному поведению - это ещё один тренд в индустрии.

Вместе мы - сила

Уже долгое время инженеры работают над тем, чтобы научить машины слаженно действовать вместе. Например, летать одной группой, демонстрировать фигуры высшего пилотажа, синхронно танцевать и вообще передвигаться. Зачем это нужно? Во-первых, это красиво. На самом деле, конечно, такое умение роботов будет жизненно необходимо нам, то есть людям, в будущем.

К примеру, слаженное движение самодвижущегося транспорта по интеллектуальным дорогам невозможно наладить без организации взаимодействия «умной» инфраструктуры с движущимися подключенными автомобилями и их общения друг с другом. В будущем дроны-почтальоны, обладая способностью коммуницировать с себе подобными, будут договариваться с полицейскими квадрокоптерами о том, чтобы не мешать их работе.

Роботы-погрузчики в портах смогут подготовить контейнеры для размещения на барже, получив сигнал задолго до ее приближения. Умный дом включит прогрев автомобиля и начнет варить кофе в тот момент, когда вы возьмете зубную щетку в руки. Кстати, такое взаимодействие машин очень нужно на промышленных объектах. Автоматизация на производствах с каждым годом повышается, и все идет к тому, чтобы заменить людей роботами на всех операциях, оставив несколько человек для контроля порядка и на случай экстренных ситуаций.

Робототехнические производства

Китай перестал быть источником дешевой рабочей силы для развитых стран. Крупные промышленные компании стремятся переносить производственные мощности поближе к штаб-квартирам - в Европу и США. Электрокары Tesla выпускаются на заводах, расположенных в Калифорнии. Роботы - это идеальная рабочая сила. С падением стоимости компонентов, сенсоров, систем компьютерного зрения они стали обходиться на порядок дешевле живых сотрудников.

К тому же они не ходят в отпуск и не берут больничный, не подставят подножку, используя профсоюз, их не нужно дополнительно мотивировать и водить на корпоративы. Они быстрее, чем люди, точнее и производительнее. Промышленные роботы, конечно, совсем не новая история. Они используются на производствах разного типа уже несколько десятилетий, выполняя самую грязную, опасную, тяжелую и рутинную работу за людей. Но в последнее время, благодаря развитию технологий машинного зрения, распространению мобильных сетей связи, автоматизации роботы стали использоваться гораздо шире.

Они работают в логистике, на службе у государства, в сельском хозяйстве, строительстве, исследованиях, медицине. Oxford Martin School предсказывает, что в ближайшие 15-20 лет 40% рабочих мест в США займут боты. Причем они станут выполнять в том числе сезонные работы. Распространяется практика привлечения «железных помощников» на время сбора урожая или для посева семян, опрыскивания растений для борьбы с вредителями, для проведения токсичных покрасочных работ на строящихся объектах. Маркетологи уже придумали название такой услуге - RaaS (Robotics-as-a-Service: роботы как сервис).

Я сверху вижу всё, ты так и знай

Если говорить о развитии технологий беспилотных автомобилей, то нельзя оставить без внимания технологии машинного зрения, которые усовершенствовались в последние годы. На YouTube в конце октября появился ролик с автомобилем Tesla, движущимся самостоятельно по дорогам Калифорнии.

Эта картина заставила понервничать опытных водителей, которые отождествились с безвольно сидящим за рулём пассажиром. Но беспокоиться им было не о чем, по крайней мере этот ролик заканчивается хорошо - все остались целы и добрались до пункта назначения. В видео производитель демонстрирует, как машина считывает и интерпретирует информацию с трёх камер, расположенных на корпусе. На идеальных дорогах Кремниевой Долины этого вполне достаточно.

Но ученые пока еще не добились того, чтобы искусственные глаза роботов могли распознавать предметы, лежащие на дороге, и помогать автомобилю двигаться в сложных погодных условиях. Впрочем, даже в вечно солнечной Калифорнии беспилотные машины проявили себя не на сто процентов безопасными. Не так давно произошла первая трагедия с участием автомобиля Tesla, который двигался под управлением электронного интеллекта. Машина протаранила тягач с прицепом, водитель не успел взять управление на себя. Этот случай заставил людей задуматься о многом.

Зловещая долина

Автомобиль, убивший своего владельца, - сюжет, достойный фильма ужасов и ночной кошмар создателя Tesla Элона Маска - реальностью. Всё чаще и громче звучат тревожные прогнозы умнейших людей мира о том, что искусственный интеллект может стать последним изобретением человечества и уничтожить своих создателей. Маск тоже беспокоится об этом, считая, что ИИ может оказаться страшнее ядерного оружия.

Предприниматель стал одним из инициаторов Open AI - проекта по свободному распространению технологий искусственного интеллекта. Его идея в том, чтобы самые передовые разработки в этой области не оказались в руках нескольких крупнейших компаний с неясными намерениями.

Понятный ход, но есть и побочные последствия. Если код для «мозга» роботов создаёт множество людей с разным уровнем профессионализма, это может ещё больше всё запутать. Кто виноват в гибели сорокалетнего Джошуа Брауна, первой жертвы искусственного интеллекта автомобиля Tesla?

В законодательстве пока такие случаи вообще не рассматриваются. Хотя регулирование в области робототехники уже активизировалось. Каждый американский штат выбрал свою позицию относительно дронов и функций автопилота в автомобилях. Но вопросов в этой сфере так много, что это похоже на ящик Пандоры: стоит его открыть, и на человечество посыпятся проблемы.

Этические, моральные и философские вопросы, связанные с использованием роботов, нам ещё предстоит поднять и обсудить. Мы только-только начинаем задумываться о них. Стоит ли доверять роботам больше, чем своей интуиции? Этично ли помещать воспоминания и «виртуальный слепок» личности умершего в машину? Можно ли «убить» робота и необходимо ли наказывать за это его владельца? Кто должен ответить, если робот навредил человеку? Как насчёт секса с роботами?

Последний вопрос, похоже, один из самых животрепещущих. В Лондоне в декабре 2016 года пройдёт первый международный конгресс под названием «Любовь и секс с роботами». Там же покажут машины, похожие на людей. Остаётся непонятной причина, по которой роботы, чья внешность слишком близка к человеческой, вызывают иррациональный ужас. Этот эффект падения уровня симпатии при приближении к человеческой внешности прозвали «зловещей долиной».

Есть версия, что машина, чрезмерно похожая на своих создателей, перестаёт восприниматься как нечто искусственное, и мозг считает, что это ненормальный, а значит, опасный человек, этакий «живой труп». Что ж, ещё неизвестно, кто из нас живее на этой планете: роботы или люди. Возможно, наши машины переживут нас.

Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) - наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.

Что такое искусственный интеллект

Интеллект (от лат. intellectus - ощущение, восприятие, разумение, понимание, понятие, рассудок), или ум - качество психики, состоящее из способности приспосабливаться к новым ситуациям, способности к обучению и запоминанию на основе опыта, пониманию и применению абстрактных концепций и использованию своих знаний для управления окружающей средой. Интеллект - это общая способность к познанию и решению трудностей, которая объединяет все познавательные способности человека: ощущение, восприятие, память, представление, мышление, воображение.

В начале 1980-х гг. ученые в области теории вычислений Барр и Файгенбаум предложили следующее определение искусственного интеллекта (ИИ):

Позже к ИИ стали относить ряд алгоритмов и программных систем, отличительным свойством которых является то, что они могут решать некоторые задачи так, как это делал бы размышляющий над их решением человек.

Основные свойства ИИ - это понимание языка, обучение и способность мыслить и, что немаловажно, действовать.

ИИ – комплекс родственных технологий и процессов, развивающихся качественно и стремительно, например:

• обработка текста на естественном языке
• экспертные системы
• виртуальные агенты (чат-боты и виртуальные помощники)
• системы рекомендаций.

Национальная стратегия развития искусственного интеллекта

• Основная статья: Национальная стратегия развития искусственного интеллекта

Исследования в сфере ИИ

• Основная статья: Исследования в сфере искусственного интеллекта

Стандартизация в области ИИ

2019: Эксперты ISO/IEC поддержали предложение о разработке стандарта на русском языке

16 апреля 2019 года стало известно, что подкомитет ISO /IEC по стандартизации в области искусственного интеллекта поддержал предложение Технического комитета «Кибер-физические системы », созданного на базе РВК , о разработке стандарта «Artificial intelligence. Concepts and terminology» на русском языке в дополнение к базовой английской версии.

Терминологический стандарт «Artificial intelligence. Concepts and terminology» является основополагающим для всего семейства международных нормативно-технических документов в области искусственного интеллекта. Кроме терминов и определений, данный документ содержит концептуальные подходы и принципы построения систем с элементами , описание взаимосвязи AI с другими сквозными технологиями, а также базовые принципы и рамочные подходы к нормативно-техническому регулированию искусственного интеллекта.

По итогам заседания профильного подкомитета ISO/IEC в Дублине эксперты ISO/IEC поддержали предложение делегации из России о синхронной разработке терминологического стандарта в сфере AI не только на английском, но и на русском языке. Ожидается, что документ будет утвержден в начале 2021 года.

В ходе заседания эксперты ISO/IEC также поддержали разработку проекта международного документа Information Technology - Artificial Intelligence (AI) - Overview of Computational Approaches for AI Systems, в котором Россия выступает в качестве соредактора. Документ предоставляет обзор современного состояния систем искусственного интеллекта, описывая основные характеристики систем, алгоритмы и подходы, а также примеры специализированных приложений в области AI. Разработкой этого проекта документа займется специально созданная в рамках подкомитета рабочая группа 5 «Вычислительные подходы и вычислительные характеристики систем Искусственного интеллекта» (SC 42 Working Group 5 «Computational approaches and computational characteristics of AI systems»).

Технологии искусственного интеллекта широко востребованы в самых разных отраслях цифровой экономики . Среди основных факторов, сдерживающих их полномасштабное практическое использование, - неразвитость нормативной базы. При этом именно проработанная нормативно-техническая база обеспечивает заданное качество применения технологии и соответствующий экономический эффект.

По направлению искусственный интеллект ТК «Кибер-физические системы» на базе РВК ведет разработку ряда национальных стандартов, утверждение которых запланировано на конец 2019 – начало 2020 года. Кроме того, совместно с рыночными игроками идет работа по формированию Плана национальной стандартизации (ПНС) на 2020 год и далее. ТК «Кибер-физические системы» открыт для предложений по разработке документов со стороны заинтересованных организаций.

2018: Разработка стандартов в области квантовых коммуникаций, ИИ и умного города

Технический комитет «Кибер-физические системы» на базе РВК совместно с Региональным инжиниринговым центром «СэйфНет» 6 декабря 2018 года начали разработку комплекса стандартов для рынков Национальной технологической инициативы (НТИ) и цифровой экономики . К марту 2019 года планируется разработать документы технической стандартизации в области квантовых коммуникаций , и , сообщили в РВК. Подробнее .

Влияние искусственного интеллекта

Риск для развития человеческой цивилизации

Влияние на экономику и бизнес

• Влияние технологий искусственного интеллекта на экономику и бизнес

Влияние на рынок труда

Предвзятость искусственного интеллекта

В основе всего того, что является практикой ИИ (машинный перевод, распознавание речи, обработка текстов на естественных языках, компьютерное зрение , автоматизация вождения автомобилей и многое другое) лежит глубинное обучение. Это подмножество машинного обучения , отличающееся использованием моделей нейронных сетей , о которых можно сказать, что они имитируют работу мозга, поэтому их с натяжкой можно отнести к ИИ. Любая модель нейронной сети обучается на больших наборах данных , таким образом, она обретает некоторые «навыки», но то, как она ими пользуется - для создателей остается не ясным, что в конечном счете становится одной из важнейших проблем для многих приложений глубинного обучения. Причина в том, что такая модель работает с образами формально, без какого-либо понимания того, что она делает. Является ли такая система ИИ и можно ли доверять системам, построенным на основе машинного обучения? Значение ответа на последний вопрос выходит за пределы научных лабораторий. Поэтому заметно обострилось внимание средств массовой информации к явлению, получившему название AI bias. Его можно перевести как «необъективность ИИ» или «пристрастность ИИ». Подробнее .

Рынок технологий искусственного интеллекта

Рынок ИИ в России

Мировой рынок ИИ

Сферы применения ИИ

Сферы применения ИИ достаточно широки и охватывают как привычные слуху технологии, так и появляющиеся новые направления, далекие от массового применения, иначе говоря, это весь спектр решений, от пылесосов до космических станций. Можно разделить все их разнообразие по критерию ключевых точек развития.

ИИ - это не монолитная предметная область. Более того, некоторые технологические направления ИИ фигурируют как новые подотрасли экономики и обособленные сущности, одновременно обслуживая большинство сфер в экономике.

Развитие применения использования ИИ ведет к адаптации технологий в классических отраслях экономики по всей цепочке создания ценности и преобразует их, приводя к алгоритмизированию практически всего функционала, от логистики до управления компанией.

Использование ИИ в целях обороны и в военном деле

Использование в образовании

Использование ИИ в бизнесе

ИИ в борьбе с мошенничеством

11 июля 2019 года стало известно о том, что всего через два года искусственный интеллект и машинное обучение будут использоваться для противодействия мошенничеству в три раза чаще, чем на июль 2019 года. Такие данные были получены в ходе совместного исследования компании SAS и Ассоциации сертифицированных специалистов по расследованию хищений и мошенничества (Association of Certified Fraud Examiners, ACFE). На июль 2019 года такие антифрод -инструменты уже используют в 13% организаций, принявших участие в опросе, и в еще 25% заявили, что планируют их внедрить в течение ближайшего года-двух. Подробнее .

ИИ в электроэнергетики

• На уровне проектирования: улучшенное прогнозирование генерации и спроса на энергоресурсы, оценка надежности энергогенерирующего оборудования, автоматизация повышения генерации при скачке спроса.
• На уровне производства: оптимизация профилактического обслуживания оборудования, повышение эффективности генерации, снижение потерь, предотвращение краж энергоресурсов.
• На уровне продвижения: оптимизация ценообразования в зависимости от времени дня и динамическая тарификация.
• На уровне предоставления обслуживания: автоматический выбор наиболее выгодного поставщика, подробная статистика потребления, автоматизированное обслуживание клиентов, оптимизация энергопотребления с учетом привычек и поведения клиента.

ИИ в производственной сфере

• На уровне проектирования: повышение эффективности разработки новых продуктов, автоматизированная оценка поставщиков и анализ требований к запчастям и деталям.
• На уровне производства: совершенствование процесса исполнения задач, автоматизация сборочных линий, снижение количества ошибок, уменьшение сроков доставки сырья.
• На уровне продвижения: прогнозирование объемов предоставления услуг поддержки и обслуживания, управление ценообразованием.
• На уровне предоставления обслуживания: улучшение планирования маршрутов парка транспортных средств, спроса на ресурсы автопарка, повышение качества подготовки сервисных инженеров.

ИИ в банках

• Распознавание образов - используется в т.ч. для узнавания клиентов в отделениях и передачи им специализированных предложений.

ИИ на транспорте

• Автоиндустрия на пороге революции: 5 вызовов эры беспилотного вождения

ИИ в логистике

ИИ в пивоварении

ИИ в судебной системе

Разработки в области искусственного интеллекта помогут кардинально изменить судебную систему, сделать ее более справедливой и свободной от коррупционных схем. Такое мнение высказал летом 2017 года доктор технических наук, технический консультант Artezio Владимир Крылов.

Ученый считает, что уже существующие сейчас решения в области AI можно успешно применять в разных сферах экономики и общественной жизни. Эксперт указывает, что AI успешно применяется в медицине, однако в будущем способен полностью изменить и судебную систему.

«Ежедневно просматривая новостные сообщения о разработках в области ИИ только поражаешься неисчерпаемости фантазии и плодотворности исследователей и разработчиков в этой области. Сообщения о научных исследований постоянно чередуются с публикациями о новых продуктах, врывающихся на рынок и сообщениями об удивительных результатах, полученных с помощью применения ИИ в различных областях. Если же говорить об ожидаемых событиях, сопровождаемых заметным хайпом в СМИ, в котором ИИ станет снова героем новостей, то я, наверное, не рискну делать технологических прогнозов. Могу предположить, что ближайшим событием станет появление где-то предельно компетентного суда в форме искусственного интеллекта, справедливого и неподкупного. Случится это, видимо, в 2020-2025 году. И процессы, которые пройдут в этом суде приведут к неожиданным рефлексиям и стремлению многих людей передать ИИ большинство процессов управления человеческим обществом».

Использование искусственного интеллекта в судебной системе ученый признает «логичным шагом» по развитию законодательного равенства и справедливости. Машинный разум не подвержен коррупции и эмоциям, может четко придерживаться законодательных рамок и выносить решения с учетом многих факторов, включая данные, которые характеризуют участников спора. По аналогии с медицинской сферой, роботы -судьи могут оперировать большими данными из хранилищ государственных служб. Можно предположить, что

Музыка

Живопись

В 2015 году команда Google тестировала нейронные сети на предмет возможности самостоятельно создавать изображения. Тогда искусственный интеллект обучали на примере большого количества различных картинок. Однако, когда машину «попросили» самостоятельно что-нибудь изобразить, то оказалось, что она интерпретирует окружающий нас мир несколько странно. Например, на задачу нарисовать гантели, разработчики получили изображение, в котором металл был соединён человеческими руками. Вероятно, произошло это из-за того, что на этапе обучения анализируемые картинки с гантелями содержали руки, и нейронная сеть неверно это интерпретировала.

26 февраля 2016 года в Сан-Франциско на специальном аукционе представители Google выручили с психоделических картин, написанных искусственным интеллектом, порядка $98 тыс. Данные средства были пожертвованы на благотворительность. Одна из наиболее удачных картин машины представлена ниже.

Картина, написанная искусственным интеллектом Google.

Кай Фу Ли, председатель SinovationVentures, считает, что ИИ «направлен на крупномасштабное сокращение рабочих мест», при этом концентрируя богатства в руках компаний, которые развивают либо принимают ИИ. Другие считают, что подобные страхи присутствовали при появлении всех меняющих мир технологий вплоть до печатного станка в 15 веке.

Economist убеждает читателей в том, что «ИИ создает спрос на работу», и растущее число людей во всем мире «предоставляет цифровые услуги в Интернете». Какие компании и страны будут процветать в эпоху ИИ? Какие сегменты исчезнут, изменятся, будут созданы? Как изменится природа работы?

Военное дело

Сторонник боевых беспилотников утверждают, что такое оружие может поражать цели с гораздо более высокой точностью, чем люди; и чем крупнее роль, которую они играют в театре боевых действий, тем реже техники будут использовать их во вред.

Но что, если такое оружие станет независимым и будет работать самостоятельно, без вмешательства человека? Не приведет ли удаление людей из списка военного персонала к еще более суровой и неудержимой гонке вооружений?

Открытое письмо, опубликованное в ходе Международной совместной конференции по искусственному интеллекту в 2015 году, предупредило, что автономное оружие «не требует дорогостоящего или труднодоступного сырья, поэтому станет повсеместным и дешевым для всех значительных военных сил для массового производства». Будет ли эпоха с автоматизированным оружием более мирной или более воинственной?

Исследователи RAND призывают к аналитической структуре и международным усилиям, посвященным использованию боевых беспилотников высокой дальности в борьбе с терроризмом и точечных убийствах.

Принятие решений

Политики постоянно сталкиваются с огромным числом выборов и мотивов - в дни социальных сетей их много больше, чем двадцать лет назад. Такая информационная перегрузка не позволяет совладать с ситуацией во время кризиса, не говоря уж о множественных кризисах.

Недавно возникло предложение пропускать «все решения, которые принимает президент, через компьютер - не делать окончательный выбор, а помогать руководителю в лице человека».

Но хотя сейчас ИИ по большей части безгрешен, исследование RAND подчеркивает риски появления алгоритмических предубеждений в фильтрации новостей, влияния на уголовное правосудие и даже на предоставление пособий по социальному обеспечению и выдачу виз. Какие решения должны быть возложены на ИИ? Что должно оставаться в руках человека? В руках команды людей?

Творчество

Мир привык к ИИ, который может совершать захватывающие вычислительные подвиги и побеждать людей в популярных настольных играх (прошло чуть более 20 лет с тех пор, как суперкомпьютер IBMDeepBlue лихо победил шахматного гроссмейстера Гарри Каспарова). Как он будет дальше прогрессировать в творческом пространстве людей?

Исследователь искусственного интеллекта Джесси Энгель считает, что он «преобразит творческий процесс… дополнив его умными инструментами, предоставляющими новые возможности выражения». Другие не так оптимистичны. Журналист Адриенн Лафранс отмечает, что ИИ уже может «флиртовать», «писать романы» и «подделывать знаменитые картины с поразительной точностью». Что значит быть творческим? Более того, что значит быть человеком?

Обсуждения ИИ часто сводятся к крайностям, будь то обещание утопии, свободной от человеческих страданий, или опасности антиутопии, когда роботы поработят своих человеческих творцов. Необходим более сбалансированный и тщательный анализ, который поможет сформировать политику смягчения рисков и максимизации преимуществ. Необходимо предпринять определенные шаги для преодоления опасений на тему того, что ИИ поработать государство и общество.

Как ИИ может повлиять на национальные интересы страны? Какие типы ИИ, если таковые имеются, могут считаться стратегическими технологиями с учетом государственных критериев? Где должны сыграть рыночные силы, а где политика? Хотя ИИ по большей части остается уделом научной фантастики, эти вопросы приобретают все большую и большую значимость.