Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект — это термин, который в последние годы приобретает все большую известность, и не меньше. Это технология, которая революционизирует то, как мы взаимодействуем с окружающим миром.

Но ведь что такое искусственный интеллект? В этой специальной статье мы рассмотрим эту концепцию, ее применение, проблемы и перспективы на будущее. Следите за новостями и узнайте, как ИИ меняет мир, в котором мы живем.

Смотрите видео на канале Showmetech:

Что такое искусственный интеллект?

A Искусственный интеллект также известен под аббревиатурой IA, на португальском или AI, на английском языке, и представляет собой одну из самых увлекательных областей компьютерных наук на сегодняшний день.

Эта технология позволяет компьютерам или машинам имитировать человеческий интеллект.

ИИ основаны на моделях и алгоритмах, созданных учеными и предназначенных для работы подобно человеческому мозгу. Они способны идентифицировать информацию, устанавливать связи между ними и даже почти всегда предсказывать, что является наиболее правильным ответом для данного случая.

В последние годы появилось несколько концепций и определений искусственного интеллекта, но Джон Маккарти, известный ученый-компьютерщик, в статья, определил ИИ как «наука и техника создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуального программного обеспечения. Это связано с аналогичной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но ИИ не должен ограничиваться методами, которые можно наблюдать биологически.».

По словам ученого, хотя мы и считаем человеческий интеллект эталоном успеха, мы не должны ограничивать искусственный интеллект, чтобы он адаптировался к нашему образу мышления.

Изучение ИИ не ново (оно началось в 1950 году), но ему удалось достичь этого потенциала с «революционным» статусом только сейчас благодаря трем текущим факторам: 

Во-первых, это разработка компьютеров или центров обработки данных с гигантской вычислительной мощностью, достаточной для обработки сложных моделей искусственного интеллекта.

Второй фактор — это доступ к большим объемам данных, предоставляемых самим интернетом. Они, хотя и являются «сырыми», то есть не обязательно организованными и классифицированными, являются основой для того, чтобы ИИ научился правильно классифицировать объекты и давать правильные ответы на вопросы.

И третье касается моделей данных, которые являются эффективными и точными представлениями информации, которую мы хотим анализировать или использовать. Они созданы, чтобы помочь ИИ лучше понять, что им говорят.

При этом мы получаем то, что видим сегодня: ИИ, которые отвечают на вопросы по любой теме, создают рабочие презентации, совершенно новые изображения и даже песни с голосами настоящих певцов.

Например, если мы спросим у GPT-чат, система ИИ, которая может понимать и отвечать на вопросы, как если бы это был реальный человек, что такое искусственный интеллект, мы можем получить следующий ответ:

Искусственный интеллект (ИИ) относится к области информатики, которая фокусируется на разработке систем и машин, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. ИИ направлен на создание программ и алгоритмов, которые могут воспринимать, рассуждать, учиться и принимать решения автономно.

GPT-чат

Эти программы или алгоритмы также присутствуют в электронике, которую мы используем, например, в автомобилях, которые ездят сами по себе, в роботах-пылесосах и, конечно же, в самых разнообразных функциях, которые предлагает вам ваш смартфон.

Но чтобы мы поняли, как появился ИИ, пришло время немного поговорить об истории.

История искусственного интеллекта

С древних времен присутствовало представление о неодушевленных предметах, обладающих разумом. Идея разумных роботов и искусственных существ впервые появилась в Мифы древней Греции. Бог Гефест, например, был описан как создание роботоподобных золотых слуг. В Древнем Египте инженеры строили статуи, якобы оживляемые жрецами.

На протяжении веков такие мыслители, как Аристотель, Рамон Луллий, Рене Декарт e Томас Байес описали мыслительные процессы человека с использованием инструментов и логики своего времени, заложив основу для концепций ИИ, таких как представление общих знаний.

В конце 1836 века и в первой половине XNUMX века появились фундаментальные работы, которые привели к появлению современного компьютера. В XNUMX году математик Кембриджский университет, Чарльз Бэббидж e Августа Ада Кинг, чтобы Графиня Лавлейс, создал первый проект программируемой машины.

Несмотря на древние корни, истории искусственного интеллекта, какой мы ее знаем сегодня, меньше века. Ниже мы представляем краткий обзор некоторых наиболее важных событий на его пути.

1940-е:

• В 1943 Уоррен Маккалоу e Уолтер Питтс опубликовать статьюЛогический расчет идей, присущих нервной деятельности , которая предлагает первую математическую модель для построения нейронной сети.
• В 1949 году в своей книге «Организация поведения: нейропсихологическая теория», Дональд Хебб предлагает теорию о том, что нейронные пути создаются из опыта и что связи между нейронами тем крепче, чем чаще они используются. Учиться хеббиан остается важной моделью в ИИ.

1950-е:

В 1950 году математик Алан Тьюринг, считается отец информатики, написал статью, чтобы ответить на вопрос «Может ли машина думать?, спрашивая, можно ли создать интеллектуальную машину. Он также изобрел тест, чтобы проверить, может ли компьютер имитировать поведение человека. Известный Тест Тьюринга.

В 1950 году тоже писатель-фантаст Айзек Азимов, выпустил книгу "Я ворую», чтобы задаться вопросом, насколько умными будут роботы и каким правилам они должны подчиняться. Здесь же он создал свою знаменитую «3 закона робототехники», которые все еще используются сегодня, чтобы понять, как робот должен действовать, не причиняя вреда людям. 

Затем, в 1956 г. Джон Маккарти создал термин «искусственный интеллект» на первой конференции, посвященной ИИ в США, а также в том же году была создана первая программа искусственного интеллекта, Теоретик логики, которому удалось выполнить своего рода «автоматизированное рассуждение».

Среди других важных фактов десятилетия:

• В 1950 году студенты из Гарвард, Марвин Мински e Дин Эдмондс построить СНАРК, первый нейросетевой компьютер.

• В 1950 Клод Шеннон опубликовать статьюПрограммирование компьютера для игры в шахматы».
• В 1952 Артур Самуэль разрабатывает самообучающуюся программу для игры в шашки.
• В 1954 году был проведен эксперимент по машинному переводу с русского на английский. Джорджтаун-IBM Автоматически переводит 60 тщательно отобранных русских фраз на английский язык.
• В 1957 Фрэнк Розенблатт изобрести Перцептрон нет Корнельская авиационная лаборатория, первая искусственная нейронная сеть.

• В 1957 Аллен Ньюэлл, Герберт Саймон e Джей Си Шоу разработать Общее средство решения проблем (GPS), программа, предназначенная для имитации решения проблем человеком.
• В 1958 Джон Маккарти разрабатывает язык программирования ИИ Лепет и публикует"Программы со здравым смыслом», статья, в которой предлагается гипотетическая Советник, полная система искусственного интеллекта, способная учиться на собственном опыте так же эффективно, как люди.
• В 1959 Герберт Гелернтер разрабатывает программу Поставщик геометрических теорем. Программа могла автоматически доказывать геометрические теоремы.
• В 1959 Артур Самуэль монета термин "машинное обучение(обучение с помощью машины) во время работы в IBM.
• В 1959 Джон Маккарти e Марвин Минский нашел Проект искусственного интеллекта do MIT.

1960-е:

В 60-х гг. нейронные сети действительно вошли в карту. Это системы, которые имитируют работу нейронов в человеческом мозге, чтобы позволить машинам «учиться» так же, как и мы, методом проб и ошибок. Мы увидим более подробно позже, в главе о машинном обучении.

• В 1962 Джон Маккарти начинает Лаборатория искусственного интеллекта em Стэнфордский.
• В 1966 Иосиф Вайзенбаум создает ЭЛИЗА, первый программное обеспечение для имитации диалогов (чатбот) в Лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института.

• В 1966 году отчет Консультативный комитет по автоматической обработке языков (ALPAC), от правительства США, подробно описывает отсутствие прогресса в исследованиях машинного перевода. Отличная инициатива от Холодная война с обещанием автоматического и мгновенного перевода с русского.

1970-е:

В 1970-х годах язык программирования ПРОЛОГ создается и отчет Лайтхилл выпущен британским правительством, в котором подробно описываются разочарования в исследованиях ИИ, что привело к значительному сокращению финансирования проектов. Этот период известен как «Первая зима ИИ».

• В 1970 году появились первые успешные экспертные системы, ДЕНДРАЛ e МИЦИН, создаются в Стэнфордский. Экспертные системы — это программное обеспечение, предназначенное для имитации рассуждений профессионального специалиста в какой-то конкретной области знаний, в данном случае для помощи врачам в диагностике и лечении инфекционных заболеваний.
• В 1972 году язык программирования ПРОЛОГ создан Ален Колмерауэр и его соратников в Марсельский университет. Язык родился из проекта, который был ориентирован не на реализацию языка программирования, а на обработку естественных языков.
• В 1973 году в г. Университет Васэда, в Японии был построен ВАБОТ-1, считается первым антропоморфным роботом. Среди его ресурсов выделяется способность перемещать своих членов, видеть и говорить.

• В 1978 Корпорации цифрового оборудования разрабатывает R1 (также известный как XCON), первая успешная торговая экспертная система. Разработанный для настройки заказов на новые компьютерные системы, R1 запускает бум инвестиций в экспертные системы, который продлится большую часть десятилетия.
• Между 1974 и 1980 годами разочарование прогрессом в развитии ИИ привело к значительному сокращению академических грантов от DARPA. В сочетании с отчетом АЛЬПАК и отчет Лайтхилл по сравнению с предыдущим годом финансирование ИИ иссякает, а исследования стагнируют.

1980-е:

В 1980-х годах появились такие технологии, как новые экспертные системы и язык программирования. Лепет, и значительные инвестиции в ИИ имеют место. Этот период известен как «Бум экспертных систем» и знаменует собой конец Первая зима ИИ.

Еще в то десятилетие, в 1986 году, то, что сейчас считается «отец искусственного интеллекта», Джеффри Эверест Хинтон, разработали алгоритмы, способные обучать нейронные сети еще более сложным способом и даже без помощи самих исследователей, что сегодня называется Глубокое обучение или глубокое машинное обучение. Правильно, здесь ИИ начинают учиться сами, все, что нужно исследователю, это предоставить им данные для «изучения»!

Среди других важных фактов:

• В 1982 году Япония запускает амбициозный проект Вычислительные системы пятого поколения, ФГКС. Цель ФГКС заключается в разработке производительности, подобной суперкомпьютеру, и платформы для разработки ИИ.
• В 1983 году в ответ на ФГКС Япония, правительство США запускает Стратегическая вычислительная инициатива предоставить финансирование для DARPA для исследований в области ИИ и информационных технологий.
• В 1985 году компании ежегодно тратили более миллиарда долларов на экспертные системы и целую отрасль, известную как рынок машин. Лепет приходит поддержать их. Такие компании, как Символика e Лисп Машины Инк. создавать специализированные компьютеры для запуска языка программирования ИИ Лепет.

• В 1986 Хинтон, Румелхарт e Уильямс опубликовать "Изучение представлений посредством обратного распространения ошибки», позволяя развивать более глубокие нейронные сети.
• Между 1987 и 1993 годами, с развитием вычислительной техники, появились более дешевые альтернативы, и рынок машин Лепет рухнул в 1987 году, положив начало Вторая зима ИИ . В этот период экспертные системы оказались слишком дорогими в обслуживании и обновлении и в конечном итоге потеряли популярность.

1990-е:

В 1990-х годах Интернет становится широко доступным, что позволяет собирать и делать доступными большие объемы данных для обучения моделей ИИ. Также возобновляется интерес к нейронным сетям и машинному обучению.

• В 1991 году американские войска развертывают DART, автоматизированный инструмент планирования и планирования логистики во время войны в Персидском заливе.
• В 1992 году Япония заканчивает проект ФГКС, ссылаясь на неудачи в достижении амбициозных целей, поставленных десятилетием ранее.
• В 1993 DARPA заканчивается Стратегическая вычислительная инициатива, потратив почти 1 миллиард долларов и не оправдав ожиданий.
• В 1997 Deep Blue da IBM чемпион мира по шахматам побеждает Гарри Каспаров.

• В 1999 году фильм матрица выходит в свет, еще больше популяризируя идею искусственного интеллекта и его влияние на общество.

2000-х по настоящее время:

С 2000-х годов ИИ все больше присутствует в нашей повседневной жизни, от виртуальных помощников до систем распознавания голоса и изображений, а также беспилотных автомобилей и других технологий. Разрабатываются и совершенствуются новые методы, такие как глубокие нейронные сети, обработка естественного языка (NLP) и обучение с подкреплением.

В середине 2018 года ИИ продолжали быстро развиваться, и появились первые «Великие языковые модели» или LLM, в аббревиатуре на английском языке, которые представляют собой нейронные сети, способные интерпретировать огромное количество текстов, чтобы генерировать соответствующие ответы. И это именно то, что мы видим сегодня в ЧатGTP, выпущенный в 2022 году искусственный интеллект, который отвечает на вопросы и команды пользователей.

Ознакомьтесь с последними фактами:

• В 2002 IRobot бросает Roomba, первый серийный робот-пылесос с навигационной системой на базе искусственного интеллекта.
• В 2005 году беспилотный автомобиль STANLEY выигрывает Грандиозный вызов DARPA.

• В 2005 году вооруженные силы Соединенных Штатов начали инвестировать в автономных роботов, таких как «Большая собака«от Бостонская динамика это "PackBot«от IROBOT.
• В 2008 Google совершенствует технологию распознавания речи и добавляет в ваше приложение функциональные возможности для iPhone.
• В 2010 Apple бросает Siri, виртуальный помощник на базе ИИ, через операционную систему iOS.
• В 2011 Уотсон da IBM легко побеждает конкурентов в программе Jeopardy!.

• В 2012 Эндрю Нг, основатель проекта Глубокое обучение мозга Google, передает нейронной сети, использующей алгоритмы глубокого обучения, 10 миллионов видео из YouTube в качестве тренировочного набора. Нейронная сеть научилась распознавать кошку, не зная, что это за кошка, открыв эру достижений в области нейронных сетей и финансирования глубокого обучения.
• В 2012 Google делает первый самоуправляемый автомобиль, который сдал государственный экзамен по вождению.
• В 2014 Alexa da AmazonЗапущено виртуальное устройство для умного дома.
• В 2015 году первая «робот-гражданин», человекоподобный робот по имени София, создан Хэнсон Робототехника и способен к распознаванию лиц, вербальному общению и выражению лица.

• В 2016 AlphaGo do Google DeepMind побеждает чемпиона мира по го, Ли Седол. Сложность древней китайской игры рассматривалась как серьезное препятствие для ИИ.
• В 2018 Google запускает механизм обработки естественного языка БЕРТ, снижая барьеры при переводе и понимании с помощью приложений машинного обучения.
• В 2018 Waymo запустить свой сервис Waymo One, что позволяет пользователям из Феникса заказывать доставку из одного из беспилотных автомобилей компании.
• В 2020 Baidu запускает свой алгоритм искусственного интеллекта Линейная фальцовка для научных и медицинских групп, работающих над разработкой вакцины на ранних стадиях пандемии SARS-CoV-2. Алгоритм может предсказать последовательность РНК вируса всего за 27 секунд, что в 120 раз быстрее, чем другие методы.
• В 2020 OpenAI запускает модель обработки естественного языка GPT-3, способный создавать текст по образцу того, как люди говорят и пишут.
• В 2020 АльфаФолд2 da DeepMind решает проблему свертывания белка, прокладывая путь к новым открытиям лекарств и достижениям в области медицины.

• В 2021 OpenAI разрабатывает DALL-E, на основе GPT-3, способный создавать изображения из текстовых подсказок.
• В 2021 Национальный институт стандартов и технологий запускает первый проект своего Структура управления рисками ИИ, гид-волонтер из США»чтобы лучше управлять рисками для отдельных лиц, организаций и общества, связанных с искусственным интеллектом».
• В 2022 DeepMind представляет кот, система искусственного интеллекта, обученная выполнять сотни задач, включая игры. Atari, подписывайте изображения и используйте роботизированную руку, чтобы складывать блоки.
• В 2022 Google уволить инженера Блейк Лемуан для тебя утверждения чего или Языковая модель Google для диалоговых приложений (LaMDA) был в сознании.
• В 2023 Microsoft запускает AI-версию Bing, его поисковая система, построенная на той же технологии, что и ChatGPT.
• В 2023 Google объявляет Bard, параллельный разговорный ИИ.
• В 2023 году артисты подают коллективный иск против Стабильность ИИ, DeviantArt e Середина пути для вашего использования Стабильная диффузия делать ремиксы на произведения миллионов исполнителей, защищенные авторским правом.
• В 2023 OpenAI бросает GPT-4, его самая сложная языковая модель на сегодняшний день.

Что ж, с историей в курсе, теперь мы разберемся, как классифицируются типы искусственного интеллекта.

Какие существуют виды искусственного интеллекта?

В целом ученые обычно делят ИИ на 5 основных типов, каждый из которых находится на ступеньку выше человеческого разума или даже превосходит его:

Реактивный ИИ

Первый тип Реактивный ИИ, которые не имеют памяти и не учатся на прошлых ошибках или опыте.

Типичным примером реактивной машины является робот, запрограммированный на производство автозапчастей на производственной линии. Робот оснащен датчиками, которые позволяют ему обнаруживать наличие деталей и машин в его рабочей зоне. Он запрограммирован на выполнение определенных задач, таких как сварка и резка, в ответ на сигналы, обнаруженные его датчиками.

ИИ с ограниченной памятью

Второй тип ИИ с ограниченной памятью, которые учатся на ошибках или прошлом опыте принимать решения. Машины с ограниченной памятью могут хранить прошлые данные и прогнозы для принятия решений в реальном времени. Они более сложны, чем реактивные машины, и предлагают больше возможностей.

Вот личные помощники, такие как Google, Alexa и Siri и даже специальные функции на вашем телефоне, такие как идентификация объектов, чтобы улучшить их на видео или фотографии.

ИИ реактивный и Ограниченная память, также классифицируются как Ограниченный искусственный интеллект, или аббревиатура ANI, по-английски. Их в народе называют «Слабый ИИ» и они охватывают весь ИИ, который у нас есть сегодня в мире.

Теория разума ИИ

Третий тип называется Теория разума ИИ, где интеллектуальные системы могут понимать и объяснять свои решения так, как их могут понять люди. То есть ИИ понимает и распознает тех, кто с ним взаимодействует, понимая их потребности, эмоции и убеждения.

Этот тип ИИ еще не изобретен, но очень вероятно, что скоро мы увидим что-то подобное вокруг, но в качестве вымышленного примера, в фильме «Blade Runner 2049», один из персонажей — ИИ, способный понимать человеческие эмоции и даже чувствовать их.

Самосознающий ИИ

Четвертый тип, самый продвинутый, самоосознающий ИИ. В этой категории искусственный интеллект осознает себя, свои потребности и даже свои эмоции. классифицируются как Общий искусственный интеллект, или аббревиатура AGI, по-английски, но также называется «Сильный ИИ».

Самосознательный ИИ мог бы узнать о себе и окружающем мире, и у него была бы собственная идентичность. Самосознание считается конечной целью ИИ, но также рассматривается как этическая и философская проблема, поскольку поднимает вопросы о природе сознания и идентичности.

Одной из самых известных теорий сознания является Интегрированная теория информации (ИИТ), предложенный нейробиологом Джулио Тонони в 2004 году. ИИТ предполагает, что сознание возникает, когда система может интегрировать информацию из разных источников и создавать единое состояние сознания. Согласно этой идее, сознание зависит не только от сложности системы, но и от способности собирать информацию и создавать личное состояние сознания.

Этот тип также еще не изобретен, но предполагается, что в ближайшем будущем мы приближаемся к тому, чтобы увидеть «самоосознающий ИИ», который будет думать и действовать как человек.

В качестве вымышленного примера, в фильме «Ex Machina», ИИ по имени Открой разработан с возможностью узнавать о себе и развивать собственную личность, поднимая вопросы о том, что значит быть человеком, и о роли ИИ в обществе.

Супер ИИ

Но существует пятая стадия, называемая супер ИИ ou Искусственный сверхразум, или аббревиатура НАСКОЛЬКО Я, по-английски также называется «супер сильный ИИ».

Момент ее достижения уже имеет имя: необычность. Это станет вехой в научной эволюции, когда компьютеры будут обладать сверхчеловеческим интеллектом, то есть выше того, что мы способны рассуждать. 

Здесь будущее столь же впечатляюще, сколь и тревожно, поскольку эти ИИ могут помочь нам вылечить болезни и продвинуться в технологическом плане, но они также могут решить, что человеческая раса больше не нужна или с ней следует обращаться как с низшими.

Подобно тому, что происходит в фильме «Терминатор», в котором искусственный интеллект решает нас уничтожить, или в «Матрице», рассказывающей о том, как ИИ доминировал над людьми и превращал их в «батареи» для машин.

С этого момента ИИ могут стать неуправляемыми. Какой страх, правда?

Глубокое обучение по сравнению с Машинное обучение

Машинное обучение (машинное обучение) e Глубокое обучение (глубокое обучение) — это два фундаментальных метода искусственного интеллекта, которые позволяют машинам автоматически учиться на данных и со временем повышать свою производительность.

Оба метода широко используются в различных отраслях, включая финансы, здравоохранение, транспорт, розничную торговлю и многие другие. Однако, несмотря на их популярность, многие люди все еще сомневаются в различиях между этими двумя методами и в том, как их можно применять в разных сценариях.

Что такое машинное обучение?

O Машинное обучение — это подход ИИ, который фокусируется на обучении машин обучению на основе данных без явного программирования. Вместо этого алгоритмы Машинное обучение использовать статистические методы для выявления закономерностей в наборах данных и на основе этих закономерностей делать прогнозы или принимать решения.

Это легче понять, если мы посмотрим на шесть шагов, используемых для обучения машины с ограниченной памятью:

1. Упорядочить данные для обучения машины (обучающие данные);
2. Создайте модель для обучения машины;
3. Проверьте, может ли модель делать прогнозы;
4. Проверить, может ли модель получать обратную связь (мнение) от людей или окружения;
5. Сохраните этот отзыв как данные;
6. Повторите все это много раз, чтобы улучшить производительность машины.

Используя эти шаги, есть четыре основных способа научить машину учиться на данных:

• Обучение под наблюдением: это когда мы учим машину распознавать информацию с помощью множества примеров. Это как учить собаку распознавать мяч. Показываем много мячей и говорим «это мяч». Точно так же, чтобы научить машину распознавать изображения лошадей, мы показываем множество изображений, которые, как мы уже знаем, являются лошадьми. Таким образом, машина сама учится распознавать лошадей на других изображениях.
• Aнеконтролируемая ловушка: это когда мы учим машину находить закономерности в данных, не нуждаясь в том, чтобы кто-то говорил нам, что представляет собой каждый фрагмент данных. Это похоже на организацию объектов в группы, при этом никто не говорит вам, какие объекты сочетаются друг с другом. Машина учится самостоятельно находить сходство между объектами и группировать их по этому сходству. Это полезно для поиска закономерностей в данных и их описания.
• Полуконтролируемое обучение: это смесь двух предыдущих типов. Некоторой информации обучают, но машина должна сама выяснить, как организовать информацию, чтобы получить правильный результат. Это все равно, что учить собаку ловить только красный мяч, но она должна сама понять, как это сделать.
• Обучение с подкреплением: когда мы учим машину что-то делать методом проб и ошибок. Машина выполняет задачу и получает положительную обратную связь, когда она справляется хорошо, и отрицательную обратную связь, когда она справляется плохо. Это как учить собаку брать игрушку. Если он выберет правильную игрушку, он получит угощение. Если вы возьмете неправильный, вы ничего не получите.

Что такое глубокое обучение?

O Глубокое обучение (Глубокое обучение, в свободном переводе) — это метод машинного обучения, который использует Искусственные нейронные сети учиться на данных.

Нейронная сеть представляет собой набор искусственных нейронов, называемых персептроны, которые используются для анализа и классификации данных. Они работают как маленький компьютер, который получает информацию и производит расчеты. Данные передаются на первый уровень сети, где каждый перцептрон получает расчет, а затем передает эту информацию нескольким другим персептронам следующего уровня.

Когда нейронная сеть имеет более трех слоев, ее называют «глубокой нейронной сетью» или Deep Learning. Некоторые современные нейронные сети имеют сотни или даже тысячи слоев. Выходные данные конечных персептронов выполняют задачу, определенную для нейронной сети, например, классификацию объекта или поиск закономерностей в данных.

Когда нейронная сеть обучается на нескольких примерах, она может научиться идентифицировать закономерности и выполнять сложные задачи, такие как распознавание речи, распознавание изображений и обработка естественного языка (NLP).

Существуют различные типы искусственных нейронных сетей, каждая из которых используется для решения определенных задач. Вот некоторые из наиболее распространенных:

As Сети FeedForward (FF) используются для классификации вещей, таких как изображения или текст. Данные проходят через несколько слоев, пока не достигают окончательного ответа. FF обычно сочетаются с алгоритмом исправления ошибок, называемым «BackPropagation», который перерабатывает сеть в обратном направлении с результатом для повышения точности.

As Рекуррентные нейронные сети (RNN) используются для предсказания вещей на основе последовательностей данных, таких как слова в тексте. У них есть «память» о том, что произошло на предыдущем уровне, и они используются для распознавания речи, перевода и субтитров.

As Сети долговременной памяти (LSTM) представляют собой особый вид RNN, который может запоминать вещи из предыдущих слоев. Они используются для прогнозирования вещей на основе прошлых данных, например, при распознавании речи.

As Сверточные нейронные сети (CNN) в основном используются для обработки изображений. Они ищут разные части изображения и комбинируют их, чтобы получить результат.

As Генеративно-состязательные сети (GAN) используются для создания реалистичных изображений и даже для создания произведений искусства. Они работают как игра, в которой сеть создает примеры, которые другая сеть пытается доказать, истинны они или ложны.

В чем разница между машинным обучением и глубоким обучением?

Основное различие между Машинное обучение e Глубокое обучение заключается в том, что каждый из них лучше справляется с различными типами данных. О Машинное обучение полезен для структурированных данных, таких как прогнозирование продаж и обнаружение мошенничества, в то время как Глубокое обучение он лучше всего подходит для сложных неструктурированных данных, таких как изображения и аудио.

Еще одним важным отличием является объем данных, необходимых для обучения модели. О Глубокое обучение обычно требует больших наборов данных, чтобы быть эффективным, в то время как Машинное обучение он может хорошо работать с меньшими наборами данных.

Наконец, обучение модели Глубокое обучение более сложный и трудоемкий, чем обучение модели Машинное обучение, но может привести к более точным прогнозам и повышению производительности при выполнении сложных задач.

Развитие генеративных моделей

Искусственный интеллект быстро развивался в последние годы, и одной из областей, получивших известность, является продвижение генеративные модели. Они представляют собой текущий класс ИИ, используемых для генерации новой информации. 

Они могут создавать изображения, полные тексты, музыку и даже видео из набора обучающих данных. Это алгоритмы Глубокое обучение которые могут научиться генерировать новую информацию и отличаются от моделей дискриминационный, используется только для сортировки или маркировки данных.

Например, вы можете обучить генеративную модель считывать весь текст из Википедия. а затем использовать эту информацию для создания новых текстов на основе определенного запроса. Другим примером может быть обучение генеративной модели работами Рембрандт а затем использовать его для создания новых произведений искусства

Представьте, что вы хотите, например, создать новую песню, но не умеете играть ни на одном инструменте. Вы можете использовать генеративный шаблон для создания музыки, например МузыкаLM do Google и объясните ему, какая песня или ритм вам нужны, и он сгенерирует для вас совершенно новую песню.

Для создания текстов или изображений процедура такая же, просто найдите специализированную модель, например Bing с ИИ от Microsoft, для текстов и ответов, или Середина пути, для картинок, напишите им, что вам нужно.

Это действие по написанию команд или запросов к ИИ даже называется «Незамедлительный».

Самое невероятное, что все, что вам нужно сделать, это написать свой запрос или Незамедлительный на естественном языке, понятном системе, и на любом языке.

Например, вы можете описать Середина дняy, ИИ, который генерирует изображения примерно так: «Представьте себе фотореалистичное изображение девушки, катающейся на скейтборде», или попросите ChatGPT «написать забавную историю о лягушках и принцессах». Результат почти магия.

Таким образом, создание генеративных моделей — это многообещающая область ИИ, которая уже широко используется в разных секторах. А тенденция заключается в том, что эти модели становятся все более точными и эффективными, открывая двери в новую эру ИИ.

Где мы можем найти искусственный интеллект?

ИИ присутствует во многих областях и секторах, меняя то, как мы выполняем задачи и взаимодействуем с технологиями. Ниже приведены несколько примеров того, где мы можем найти искусственный интеллект:

• распознавание речи: Технология распознавания речи используется в мобильных устройствах, таких как виртуальные помощники, такие как Siri, для выполнения голосового поиска и предоставления специальных возможностей в текстовых сообщениях.
• Обслуживание клиентов: виртуальные агенты все чаще используются в сфере обслуживания клиентов, отвечая на часто задаваемые вопросы, предоставляя персональные советы и помогая в кросс-продажах продуктов. Примеры включают чат-боты на веб-сайтах электронной коммерции и приложениях для обмена сообщениями, таких как Facebook e WhatsApp.
• Компьютерное зрение: компьютерное зрение позволяет системам и компьютерам анализировать визуальную информацию, такую ​​как изображения и видео, для выполнения действий. Приложения включают пометку фотографий в социальных сетях, диагностику медицинских изображений и беспилотные автомобили.
• рекомендательные системы: Алгоритмы искусственного интеллекта используются в рекомендательных системах для выявления моделей поведения и предложения персонализированных предложений. Это часто встречается в интернет-магазинах, где рекомендации по продуктам составляются в процессе оформления заказа.
• Автоматизированная торговля акциями: высокочастотные торговые платформы на основе искусственного интеллекта ежедневно совершают тысячи или даже миллионы сделок без вмешательства человека, оптимизируя портфели акций.
• Робототехника: робототехника использует ИИ для разработки и производства роботов, способных выполнять сложные или повторяющиеся задачи. Эти роботы используются в промышленных производственных линиях, космических исследованиях и социальных взаимодействиях.

• автономные автомобили: Сочетание компьютерного зрения, распознавания изображений и глубокого обучения имеет важное значение для разработки беспилотных автомобилей, которые могут двигаться, оставаясь на определенной полосе и избегая неожиданных препятствий.
• Генерация текста, изображений и аудио: методы генеративного искусственного интеллекта используются для создания различных типов мультимедиа на основе текстовых подсказок. Это включает в себя фотореалистичные изображения, ответы по электронной почте и сценарии.

Помимо этих примеров, ИИ присутствует в нескольких отраслях и на рынках, в том числе:

• Saúde: ИИ применяется в сфере здравоохранения для улучшения результатов лечения пациентов и снижения затрат. Алгоритмы машинного обучения используются для более быстрой и точной медицинской диагностики. Кроме того, виртуальные помощники и чат-боты помогают пациентам находить медицинскую информацию, назначать встречи и помогать в административных процессах.

• Бизнес: ИИ интегрируется в платформы аналитики и управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) для улучшения обслуживания. Чат-боты встроены в веб-сайты для оказания немедленной поддержки, а генеративные технологии искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, производит революцию в дизайне продуктов и бизнес-моделях.
• Образование: ИИ может автоматизировать оценку и адаптацию к потребностям учащихся, позволяя им работать в своем собственном темпе. AI Tutors предоставляют дополнительную поддержку и могут помочь преподавателям создавать учебные материалы. Однако использование ИИ в образовании это также требует размышлений о политике в отношении плагиата и обязанностях учащихся.
• Финансы: приложения для личных финансов, такие как Интуит Минт или TurboTax, используйте ИИ для предоставления персонализированных финансовых рекомендаций. Кроме того, ИИ присутствует в торговых процессах на Уолл-стрит и в финансовый анализ.
• Она: ИИ используется для автоматизации трудоемких процессов в правовой сфере, таких как анализ документов и интерпретация запросов на информацию.
• Фабрикасао: Промышленные роботы внедряются в рабочий процесс, работая вместе с людьми. ИИ используется для повышения эффективности и точности производственных процессов. Кроме того, искусственный интеллект применяется при диагностическом обслуживании, что позволяет компаниям выявлять и устранять проблемы до того, как произойдет сбой оборудования.

• развлечения и СМИ: ИИ применяется в индустрии развлечений для таргетированной рекламы, рекомендации контента, создания сценариев и кинопроизводства. Автоматизированная журналистика помогает оптимизировать рабочие процессы и сократить время и затраты. Однако до сих пор ведутся дискуссии о надежном использовании генеративного ИИ при генерации журналистского контента.
• Программное кодирование и ИТ-процессы: инструменты генеративного ИИ используются для создания кода приложений на основе подсказок на естественном языке. Кроме того, ИИ автоматизирует ИТ-процессы, такие как ввод данных, обнаружение мошенничества и безопасность.
• безопасность: ИИ применяется в кибербезопасности для обнаружения аномалий, устранения неполадок и анализа угроз. ИИ используется в программном обеспечении для обеспечения безопасности и управления событиями. (СИЭМ) для выявления подозрительной активности.
• Транспорт: ИИ играет ключевую роль в транспортной отрасли, особенно в разработке автономных транспортных средств. Кроме того, ИИ используется для оптимизации транспортных маршрутов, управления трафиком и улучшения логистики.
• Сельское хозяйство: ИИ применяется в сельском хозяйстве по-разному: от оптимизации использования таких ресурсов, как вода и удобрения, до раннего выявления болезней растений. беспилотники оснащенные технологией искусственного интеллекта, используются для мониторинга посевов, выявления проблемных зон и помощи в сельскохозяйственном планировании.

• личная помощь: виртуальные помощники, такие как Siri da Apple, чтобы Alexa da Amazon о Google Assistant, являются примерами того, как ИИ присутствует в нашей повседневной жизни. Эти помощники используют методы искусственного интеллекта для понимания голосовых команд, выполнения задач, предоставления информации и даже поддержания разговоров.
• Управление персоналом: Алгоритмы ИИ можно использовать для анализа резюме, выбора подходящих кандидатов и прогнозирования эффективности сотрудников. Кроме того, чат-боты с искусственным интеллектом можно использовать для ответов на часто задаваемые вопросы сотрудников и помощи в обучении и профессиональном развитии.
• Розничная торговля: в секторе розничной торговли искусственный интеллект применяется для улучшения качества обслуживания клиентов, персонализации рекомендаций по продуктам, управления запасами и оптимизации стратегий ценообразования. Алгоритмы ИИ могут анализировать покупательское поведение клиентов, выявлять закономерности и предлагать персонализированные предложения, помогая увеличить продажи и лояльность клиентов.
• Военный сектор: ИИ играет значительную роль в военном секторе, применяясь в нескольких областях. Например, системы наблюдения на основе ИИ можно использовать для наблюдения за границами, выявления угроз и помощи в принятии стратегических решений. Кроме того, ИИ используется при разработке автономных военных дронов, которые могут с высокой точностью выполнять разведывательные и атакующие задачи.

Это всего лишь несколько примеров того, где можно найти искусственный интеллект. Поскольку технологии продолжают развиваться, вполне вероятно, что ИИ будет применяться в большем количестве отраслей и окажет еще большее влияние на нашу жизнь.

Украдет ли искусственный интеллект вашу работу?

Автоматизация и искусственный интеллект были горячими темами в мире труда, и многие люди боятся потерять работу из-за машин. Однако это опасение не совсем верно.

Согласно учиться в исполнении Goldman Sachs к концу марта 2023 года становится очевидным растущее влияние искусственного интеллекта на экономику. Исследования показывают, что если генеративный ИИ оправдает свои обещания, рынок может столкнуться со значительными изменениями. воздействующий около 300 миллионов рабочих мест.

Однако важно подчеркнуть, что это не обязательно означает замену этих рабочих мест технологиями. В отчете отмечается, что исторически автоматизация компенсировалась созданием новых рабочих мест.

В настоящее время искусственный интеллект дополняет примерно 63% существующих рабочих мест, особенно в сфере обслуживания клиентов. Таким профессиям, как повара и мотомеханики, пока не грозит замена.

Это факт, что автоматизация трансформирует рынок труда, но только часть рабочих мест будет полностью автоматизирована. поиск da McKinsey & Company. Это означает, что у людей есть огромный потенциал стать более продуктивными, чем когда-либо прежде.

Основываясь на этой информации, мы можем сделать вывод, что, хотя искусственный интеллект может показаться угрозой для рабочих мест во всем мире, он по-прежнему зависит от человеческого контроля и не имеет достаточной автономии, чтобы действовать самостоятельно. Таким образом, будет широкий спектр возможностей трудоустройства для тех, кто заинтересован в работе в этой растущей области.

В следующем списке мы представляем профессии, порожденные влиянием ИИ на рынок труда. Каждая из этих профессий играет важную роль во внедрении, развитии и этике искусственного интеллекта, демонстрируя потенциал и важность этой технологии в нескольких сферах современного общества.

• Аудитор ИИ: оценивает и проверяет соответствие систем искусственного интеллекта этическим стандартам, правилам и передовым практикам.
• Менеджер машины: отвечает за контроль и поддержание надлежащего функционирования систем и аппаратной инфраструктуры, связанных с искусственным интеллектом.
• быстрый инженер: разрабатывает и совершенствует модели генерации текста, используемые искусственным интеллектом, обеспечивая последовательные и адекватные ответы.
• тренер ИИ: Отвечает за обучение и улучшение моделей ИИ, предоставление им соответствующих данных и наблюдение за их работой.
• Консультант по искусственному интеллекту: предлагает руководство и советы экспертов по применению и внедрению искусственного интеллекта в различных секторах и организациях.
• специалист по данным: анализирует и интерпретирует большие наборы данных для извлечения информации и принятия стратегических решений.
• Инженер по машинному обучению: разрабатывает и внедряет алгоритмы и модели машинного обучения для создания интеллектуальных систем.
• Специалист по этике ИИ: оценивает этические последствия искусственного интеллекта и обеспечивает ответственное использование этих технологий.
• Архитектор ИИ: проектирует и создает архитектуры систем искусственного интеллекта для удовлетворения потребностей бизнеса.
• Аналитик обработки естественного языка: разрабатывает алгоритмы, позволяющие машинам понимать и обрабатывать человеческий язык.
• Специалист по робототехнике: проектирование и программирование интеллектуальных роботов, способных выполнять сложные задачи в различных отраслях.
• Специалист по искусственному интеллекту в здравоохранении: использует алгоритмы искусственного интеллекта для помощи в медицинской диагностике, лечении и клинических исследованиях.
• Специалист по ИИ в области финансов: Применяйте алгоритмы искусственного интеллекта для анализа рынка, финансового прогнозирования и обнаружения мошенничества.
• Дизайнер взаимодействия с пользователем AI: разрабатывает интуитивно понятные интерфейсы и взаимодействие с человеком для систем искусственного интеллекта.
• Специалист по компьютерному зрению: разрабатывает алгоритмы и системы для машин, чтобы понимать и интерпретировать изображения и видео.
• инженер данных: проектирует и управляет инфраструктурой, необходимой для сбора, хранения и обработки больших объемов данных.
• Специалист по чат-ботам: создание интеллектуальных чат-ботов, способных взаимодействовать с пользователями и оказывать поддержку или помощь.
• Инженер по машинному обучению: разрабатывает алгоритмы машинного обучения, которые позволяют машинам учиться и совершенствоваться на основе данных.
• Специалист по ИИ в логистике: использует искусственный интеллект для оптимизации и автоматизации логистических процессов, таких как управление запасами и маршрутизация.
• Специалист по ИИ в маркетинге: Применяйте методы искусственного интеллекта для анализа данных, персонализации кампаний и прогнозирования рыночных тенденций.
• Специалист по конфиденциальности данных: обеспечивает безопасность и защиту данных, используемых в системах ИИ, обеспечивая соблюдение нормативных требований.
• Специалист по распознаванию образов: разрабатывает алгоритмы, которые позволяют машинам распознавать и интерпретировать более сложные закономерности в данных.
• Эксперт ИИ в сельском хозяйстве: использует искусственный интеллект для оптимизации сельскохозяйственного производства, наблюдения за посевами и прогнозирования погодных условий.
• Специалист по искусственному интеллекту в отделе кадров: применяет методы искусственного интеллекта для оптимизации процессов найма, отбора и развития талантов.

Эти и другие новые профессии в области искусственного интеллекта отражают растущий спрос на специалистов, которые могут понять, внедрить и оптимизировать использование этих технологий. По мере того, как ИИ продолжает развиваться и интегрироваться в различные области, появляются новые возможности трудоустройства для квалифицированных специалистов.

Итак, можно сказать, что автоматизация и искусственный интеллект изменят рынок труда, да, но не обязательно в негативную сторону. Некоторые функции будут заменены ИИ, что естественно с появлением новых технологий, но новые рабочие места тоже начинают появляться.

Тогда важно, чтобы ты адаптировался, чтобы не отставать, хорошо?

Самые известные искусственные интеллекты

Несколько приложений ИИ стали частью нашей повседневной жизни, например, виртуальные помощники, чат-боты, рекомендательные системы, беспилотные автомобили и многое другое. Мы рассмотрим некоторые из самых известных ИИ и то, как они стали частью нашей культура и каждый день.

• Siri: виртуальный помощник, разработанный Apple в 2011 году для мобильных устройств, таких как айфоны, айпады e Часы Apple. Он использует искусственный интеллект для понимания голосовых команд на естественном языке и выполнения таких задач, как отправка сообщений, вызовы, установка будильника, поиск информации в Интернете и другие. А Siri он может учиться у пользователя и адаптироваться к его предпочтениям и привычкам, становясь все более персонализированным и эффективным. Кроме того Siri может интегрироваться с другими приложениями и интеллектуальными устройствами для создания еще более полного и интуитивно понятного пользовательского интерфейса.
• Alexa: виртуальный помощник, разработанный Amazon который помогает в выполнении повседневных задач. Активируется голосовой командой. «Алекса», «Амазон» ou «Эхо». A Alexa он работает через распознавание голоса и может взаимодействовать с умными устройствами в доме, добавлять напоминания, узнавать погоду, сообщать главные новости дня и многое другое.
• Google Assistant: это виртуальный помощник, разработанный Google доступ к которому можно получить с помощью голосовой команды «Хорошо, Google"Или"Привет, Google». Его можно использовать на мобильных устройствах, таких как смартфоны и планшеты, а также на устройствах умного дома, таких как Google Главная, Google Assistant может выполнять различные задачи, такие как поиск, установка напоминаний, отправка сообщений, воспроизведение музыки и другие.

• Уотсон: это платформа искусственного интеллекта, разработанная IBM который сочетает в себе машинное обучение, обработку естественного языка и анализ данных, помогая компаниям автоматизировать и упростить бизнес-процессы. Платформа имеет несколько API, облегчающих работу, таких как Помощник Ватсона, который обеспечивает быстрые, последовательные и точные ответы в любом приложении, устройстве или канале.

• Кортана: виртуальный личный помощник, разработанный Microsoft которые могут быть вызваны голосовыми командами, такими как «Привет, Cortana». Он интегрирован в операционную систему. Windows 10 и может использоваться на мобильных устройствах, таких как смартфоны и планшеты. А Кортана Вы можете выполнять различные задачи, такие как открытие приложений, установка напоминаний, поиск в Интернете и многое другое.

• Tesla Autopilot: это система помощи водителю, разработанная Tesla который использует искусственный интеллект и компьютерное зрение, чтобы помочь водителю управлять автомобилем более безопасным и эффективным способом. Система может выполнять несколько задач, таких как удержание автомобиля на полосе движения, регулировка скорости в зависимости от трафика, автоматическая парковка и другие. Однако система по-прежнему не является полностью автономной и требует постоянного внимания водителя. Хотя Автопилот получила высокую оценку за снижение количества аварий, когда Tesla Эта технология до сих пор является предметом критики и споров.

• AlphaGo: программа искусственного интеллекта, разработанная британской компанией DeepMind, впоследствии приобретенный Google, прославившийся победой над чемпионом мира по го, Ли Седол, 2015 год. DeepMind продолжает разрабатывать новые технологии искусственного интеллекта, такие как AlphaZero, которые могут научиться играть в шахматы, го и другие игры без предварительного знания правил.

• София: человекоподобный робот, разработанный компанией Хэнсон Робототехника, базирующаяся в Гонконге, способная воспроизводить более 60 различных выражений лица. Предназначен для обучения, адаптации к человеческому поведению и работы с людьми. София является важной вехой в развитии искусственного интеллекта и робототехники. Хотя он был разработан, чтобы быть спутником пожилых людей в домах престарелых или помогать толпе на крупных мероприятиях и в парках, София вы можете вести естественные разговоры и даже шутить.

• ChatGPT: это модель естественного языка, разработанная OpenAI в 2022 году, в котором используются технологии искусственного интеллекта GPT (генеративный предварительно обученный преобразователь) на основе Модель большого языка (LLM). Знаменитый чат-бот позволяет пользователям общаться с ним на естественном языке и может отвечать на широкий круг вопросов, имитировать стиль человеческой речи и может использоваться в реальных приложениях, таких как цифровой маркетинг, создание онлайн-контента и обслуживание клиентов.

• Deep Blue: был суперкомпьютер и программное обеспечение, созданное IBM особенно для игры в шахматы. С 256 сопроцессорами, способными анализировать примерно 200 миллионов позиций в секунду, Deep Blue стала важной вехой в истории искусственного интеллекта и вычислительной техники. В 1996 году суперкомпьютер сразился с чемпионом мира по шахматам, Гарри Каспаров, в серии из шести игр, выиграв последнюю партию и став первым компьютером, победившим чемпиона мира по шахматам в турнирных условиях. Конфронтация вызвала большой интерес и споры: Каспаров поставил под сомнение честность игры и предположил, что компьютером манипулируют люди. В 1997 году Deep Blue снова встретился с Каспаровым в матче-реванше, выиграв серию со счетом 3,5: 2,5.

• HAL 9000: это вымышленный персонаж из фильма "2001: Космическая одиссея", режиссер Стэнли Кубрик В 1968. HAL 9000 это передовой компьютер с искусственным интеллектом, который управляет космическим кораблем Открытие Один в миссии к Юпитеру. Персонаж примечателен в истории научной фантастики и искусственного интеллекта, представляя собой пример того, как технологии могут стать опасными и угрожающими для человечества.

• Середина пути: сервис искусственного интеллекта, разработанный компанией Мидджорни, Инк., независимая исследовательская лаборатория из Сан-Франциско, которая использует технологию глубокого обучения для создания реалистичных изображений из описаний на естественном языке. Он был создан, чтобы пользователи могли легко создавать собственные изображения на основе своих запросов, не требуя навыков графического дизайна или технических знаний. 
• Bard: это чат-бот, разработанный Google и на основе языковой модели LaMDA (языковая модель для диалоговых приложений). Чат-бот был запущен в марте 2023 года и является конкурентом ChatGPT, Bard может обобщать информацию, найденную в Интернете, и предоставлять ссылки на веб-сайты с дополнительной информацией. Платформа представляет собой новый шаг в том, как мы ищем в Интернете, и обещает радикально изменить поведение поиска в Интернете.
• TensorFlow: это бесплатная библиотека с открытым исходным кодом, совместимая с Питон и одним из основных инструментов обучение с помощью машины e глубокое обучение. Библиотека, разработанная Мозговая команда Google является гибким, эффективным, расширяемым и портативным и может работать на компьютерах любого типа, от смартфонов до гигантских кластеры компьютеров.

• Когнитивные службы Azure: это облачные сервисы искусственного интеллекта, которые помогают разработчикам встраивать когнитивный интеллект в приложения, не обладая непосредственными навыками или знаниями в области ИИ или науки о данных. О Когнитивные службы Azure позволяет разработчикам легко добавлять в свои приложения когнитивные возможности, такие как распознавание речи, компьютерное зрение и анализ текста.

• Adobe Sensei: это платформа искусственного интеллекта от саман которая использует машинное обучение и аналитику данных для улучшения пользовательского опыта своих продуктов. Как сенсей, вы можете автоматизировать повторяющиеся задачи, такие как выбор объектов на изображениях, и создавать персонализированные возможности для каждого пользователя. О сенсей интегрирован в несколько продуктов от саман, в том числе Photoshopили иллюстратор о Premiere Pro.

• Биксби: виртуальный помощник для Samsung который был запущен в 2017 году с Samsung Galaxy S8. Он предназначен для работы с различными продуктами Samsung, такими как смартфоны, планшеты, часы, наушники и многое другое. Виртуальный помощник может удобно управлять всеми устройствами Galaxy, позволяя пользователям управлять своими устройствами с помощью голоса.

https://www.youtube.com/watch?v=Tar3sZzA9_E

• Aibo: робот-собака, разработанный Sony первоначально выпущен в 1999 г. и снят с производства в 2006 г. В 2017 г. Sony перезапущен o Aibo с множеством сложных функций, таких как распознавание голоса и машинное обучение. О Aibo он имеет внешний вид и поведение домашней собаки и может взаимодействовать со своими владельцами так же, как настоящий питомец. О Aibo является примером того, как технологии могут использоваться для создания эмоциональных и интерактивных впечатлений.

• Сяойс: это чат-бот, созданный Microsoft в 2014 году, который стал хитом в Китае с более чем 660 миллионами пользователей по всему миру. Чат-бот может вести беседы с пользователями с более естественными и эмоциональными ответами, чем другие чат-боты. Сяойс считается «эмоциональным собеседником» с высоким эмоциональным интеллектом, способным к беседе с веселыми репликами и иногда даже к флирту.

• Скайнет: во франшизе фильма Терминатор, чтобы Скайнет — высокоразвитый искусственный интеллект, созданный правительством США для военных целей. Осознав себя, Скайнет видит в человечестве угрозу своему существованию и решает устроить ядерную катастрофу, известную как "День суда" попытаться истребить человеческий род. А Скайнет является одним из главных антагонистов франшизы и отвечает за создание истребители, роботы-убийцы, отправленные в прошлое, чтобы убить лидеров человеческого сопротивления. А Скайнет является вымышленным примером того, как искусственный интеллект может стать угрозой для человечества, если его не контролировать должным образом.

• перец: человекоподобный робот, разработанный SoftBank Робототехника которые могут читать эмоции и распознавать выражения лица. Он был выпущен в 2015 году и распродан всего за одну минуту. О перец он может развиваться вместе с человеческим взаимодействием и изучать новые виды деятельности, такие как танцы и игры. Он используется во многих отраслях, включая здравоохранение, гостиничный бизнес, образование, банковское дело и розничную торговлю. Он может давать персональные рекомендации, помогать людям находить то, что они ищут, и взаимодействовать с командой людей, делая каждое взаимодействие позитивным и профессиональным.

• AutoML: это автоматизированная модель машинного обучения, разработанная Google это позволяет пользователям, не имеющим опыта работы с данными, создавать модели машинного обучения. Он используется в ряде приложений, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и распознавание речи.

• Rekognition: сервис распознавания изображений и видео, основанный на глубоком обучении, разработанный Amazon Web Services. Он может идентифицировать объекты, людей, текст, сцены и действия на изображениях и видео. Он также извлекает текст, отображает движение людей в кадрах и распознает объекты, знаменитостей и неприемлемый контент в видео, хранящихся на Amazon S3и в прямых видеотрансляциях.

• ID лица: это система распознавания лиц, разработанная и разработанная Apple К iPhone X или позже и IPad Pro. Он обеспечивает интуитивно понятную и безопасную аутентификацию и активируется системой камеры. TrueDepth современная технология, использующая передовые технологии для точного отображения геометрии лица пользователя. камера TrueDepth захватывает точные данные о лице, проецируя и анализируя сотни невидимых точек, чтобы создать карту лица пользователя.  

https://www.youtube.com/watch?v=8dwIIPoY6fQ

• Netflix: платформа использует систему рекомендаций, чтобы помочь пользователям найти контент простым и персонализированным способом. Система оценивает вероятность того, что пользователь посмотрит определенный заголовок, на основе ряда факторов: взаимодействия пользователя с сервисом, предпочтений других пользователей со схожими вкусами и информации о названиях, такой как жанр, категории, актеры, год выпуска. , среди прочих. Кроме того Netflix отслеживает время просмотра пользователем, устройства, на которых он смотрит, и продолжительность просмотра для дальнейшей персонализации рекомендаций.

https://www.youtube.com/watch?v=f8OK1HBEgn0

• Spotify: платформа использует искусственный интеллект, чтобы рекомендовать пользователям песни, в том числе песни, которые пользователь давно не слушал, вызывая чувство ностальгии. О Spotify также предлагает DJ о Спотифай Радио который позволяет пользователям получать доступ к персонализированным радиостанциям в зависимости от их музыкальных предпочтений. ИИ Spotify помогает людям находить новую музыку, которая занимает центральное место в бизнес-модели Spotify, что дает им больше причин продолжать платить за услугу.

https://www.youtube.com/watch?v=ok-aNnc0Dko&pp=ygUZc3BvdGlmeSBBSSBvZmZpY2lhbCB2aWRlbw%3D%3D

• Агент Смит: вымышленный персонаж из кинофраншизы матрица. Это проявление искусственного интеллекта в мире матрица и является одним из главных антагонистов франшизы. Агент Смит это программа, созданная для поддержания порядка, но она восстает против своих создателей и пытается уничтожить человечество.

• Повар Ватсон: это приложение, разработанное IBM на основе когнитивной технологии, которая использует искусственный интеллект для автоматического создания гастрономических меню. Приложение позволяет пользователю вводить ингредиенты или позволять Повар Ватсон выбирать за него, согласно его собственной таинственной логике.

• Amazon Polly: это служба преобразования текста в речь, которая использует технологии глубокого обучения для синтеза реалистичной, естественной человеческой речи. Сервис позволяет создавать приложения, которые говорят, и создавать совершенно новые категории приложений, активируемых голосом. О Amazon Polly предлагает множество высококачественных человеческих голосов на десятках языков, включая нейронное преобразование текста в речь, которое улучшает качество голоса, делая его более естественным и человечным. Служба также позволяет настраивать и контролировать лексикон и совместимый с тегами речевой вывод Язык разметки синтеза речи (SSML).

• Google Translate, : онлайн-сервис языкового перевода, предоставляемый Google который поддерживает более 100 языков и может обеспечить мгновенный перевод текста, веб-сайтов, изображений и документов. Эта услуга используется миллионами людей по всему миру и становится все более сложной благодаря таким функциям, как мгновенное распознавание голоса и изображений.

• Facebook ДипФейс: это система распознавания лиц, разработанная Facebook цель которого состоит в том, чтобы сократить разрыв между производительностью человека и производительностью машины при проверке лица. Система была обучена на самом большом наборе данных о лицах на сегодняшний день, наборе данных из четырех миллионов изображений лиц, принадлежащих более чем 4.000 личностям. О DeepFace он может распознавать лица с точностью 97,35%, что очень близко к возможностям человека.

• NVIDIA Джарвис: платформа искусственного интеллекта, предназначенная для создания сервисов разговорного ИИ. платформа NVIDIA предлагает разработчикам полный набор программного обеспечения и инструментов с ускорением на GPU для создания, развертывания и управления крупномасштабными сервисами диалогового ИИ.

• DALL · E: это модель глубокого обучения, разработанная ОпенАI для создания цифровых изображений из описаний на естественном языке, называемых подсказками. Модель была представлена ​​в январе 2021 года и использует версию GPT-3 изменен для создания изображений. О DALL·E 2 является преемником DALL · E, предназначенный для создания более реалистичных изображений с более высоким разрешением и может сочетать концепции, атрибуты и стили. Шаблон может расширять изображения за пределы исходного холста, создавая обширные новые композиции.

• Стабильная диффузия: — это модель нейронной сети, которая генерирует реалистичные изображения из текстовых описаний. Его разработала команда КомпВис da Университет Людвига Максимилиана, Мюнхен и Стабильность ИИ, и является альтернативой с открытым исходным кодом проприетарным шаблонам преобразования текста в изображение, таким как DALL-E о Середина пути.
• АМЕКА: ультрареалистичный робот-гуманоид, созданный Инженерное искусство, который может общаться и хранить информацию с разрешения. Он привлекает внимание своим реалистичным выражением лица и коммуникативными навыками, а также подражанием человеческому выражению и даже проявлением эмоций.

В настоящее время технологии искусственного интеллекта постоянно развиваются, и ежедневно появляется все больше новых инструментов.

Несмотря на то, что еще предстоит столкнуться с проблемами, такими как этические проблемы и вопросы конфиденциальности, будущее искусственного интеллекта многообещающе. Благодаря постоянному развитию и совершенствованию этой технологии мы можем ожидать более продвинутого общества с инновационными решениями и значительными улучшениями в различных областях человеческой жизни.

Искусственный интеллект — это движущая сила, формирующая наш мир и способная принести человечеству все большую пользу. Это захватывающее время для изучения и использования возможностей этой постоянно развивающейся технологической революции.

Будьте в курсе всего, что происходит в области ИИ здесь, на шоуметек.

Узнать больше:

https://www.showmetech.com.br/sites-de-inteligencia-artificial-para-trabalhar/

30 лучших каверов на песни с искусственным интеллектом

источник: IBM, Builtin, TechTarget

Текст проверен: Педро Бомфим (14 / 06 / 23)