Войти
Искусственный интеллект, определяемый как интеллект, проявляемый машинами, находит множество применений в современном обществе. В частности, это Слабый ИИ, форма ИИ, в которой программы разрабатываются для выполнения конкретных задач, которые используются для широкого спектра действий, включая медицинская диагностика, электронные торговые площадки, управление роботами и дистанционное зондирование. Искусственный интеллект используется для развития и развития различных областей, включая финансы, здравоохранение, образование, транспорт и многое другое.
Исследователи искусственного интеллекта создали набор инструментов для решения самых сложных проблем в компьютерных науках. Многие из их изобретений были приняты основной информатикой и больше не считаются ИИ. (См. AI-эффект.) Согласно Russell Norvig (2003, стр. 15) ошибка harvtxt: нет цели: CITEREFRussellNorvig2003 (help ), все в лаборатории искусственного интеллекта установлены следующие продукты: разделение времени, интерактивные интерпретаторы, графические пользовательские интерфейсы и компьютерная мышь, Rapid среда разработки приложений, связанный список структура данных, автоматическое управление хранением, символическое программирование, функциональное программирование, динамическое программирование и объектно-ориентированное программирование.
ИИ может найти программу для потенциального разработчика анонимных двоичных партнеров.
ИИ может Роман для другого ИИ. Например, примерно в ноябре 2017 года в проекте Google AutoML по развитию новых топологий нейронных сетей была создана NASNet, система, оптимизированная для ImageNet и POCO F1. По данным Google, производительность NASNet превзошла все ранее опубликованные показатели ImageNet.
ИИ для блага - это инициатива МСЭ, поддерживающая учреждения, использующие ИИ для решения некоторых экономических и социальных задач в мире. проблемы. Например, Университет Южной Калифорнии открыл Центр искусственного интеллекта в обществе с целью использования социальных значимых проблем, таких как бездомность. В Стэнфорде исследователи используют ИИ для анализа спутниковых снимков, чтобы определить, в каких районах самый высокий уровень бедности.
В сельском хозяйстве новые достижения ИИ показывают улучшение урожайности и увеличения объема исследований и развития выращивания сельскохозяйственных культур. Новый искусственный интеллект теперь предсказывает время, необходимое для того, чтобы такой урожай, как помидор, созрел и был готов к сбору, увеличивает эффективность земледелия. Эти достижения продолжаются, включая мониторинг сельскохозяйственных культур и почвы, сельскохозяйственных роботов и прогнозирующую аналитику. Мониторинг сельскохозяйственных культур и сельскохозяйственных культур использует новые алгоритмы и данные сельскохозяйственных культур, что упрощает и делает его более устойчивым для фермеров.
ИИ в сельском хозяйстве специализируется на более широкой специализации, например, теплицы автоматизация, моделирование, моделирование и методы оптимизации.
Из-за увеличения населения и роста спроса на продукты питания в будущем увеличение урожайности сельского хозяйства как минимум на 70%, чтобы поддерживать этот новый спрос. Все больше и больше людей понимают, что адаптация этих новых методов и использование искусственного интеллекта достичь этой цели.
Арена кибербезопасности сталкивается со значительными проблемами в виде крупномасштабных хакерских атак различного типа, которые наносят вред организации любого типа и наносят ущерб бизнесу на миллиарды долларов. Искусственный интеллект и обработка естественного языка (НЛП) начали использовать охранные компании - например, решения SIEM (управление информацией о безопасности и событиями). Более совершенные из этих методов используют AI и NLP для автоматической сортировки данных в сетях с высоким уровнем риска. Это позволяет группам безопасности сосредоточиться на атаках, которые могут нанести реальные вредоносные организации, и не стать жертвами таких атак, как отказ в обслуживании (DoS), вредоносное ПО и другие.
Репетиторы ИИ могут студентам получить дополнительную индивидуальную помощь. Они могут также вызвать беспокойство и стресс у некоторых студентов, которые могут быть вызваны репетиторскими лабораториями или людьми-репетиторами. В будущих классах информатика окружающей среды может сыграть полезную роль. Окружающая информатика - это идея о том, что информация находится повсюду в окружающей среде и технологии автоматически подстраиваются под ваши личные предпочтения. Учебные устройства могут создавать уроки, задачи и игры, адаптированные к потребностям конкретного ученика, давать обратную связь.
Но ИИ может также негативно воздействовать на среду с эффектомоми, если технологии мешают продвижению вперед и вызывают негативные, непреднамеренные последствия для общества. Примером эффекта мести является то, что расширенное использование технологий может мешать учащимся сосредоточиться и сосредоточиться на задаче, вместо того, чтобы помогать им учиться и расти. Кроме того, известно, что ИИ приводит к потере как человеческого фактора, так и одновременности.
Финансовые учреждения уже давно используют системы искусственных нейронных сетей для обнаружения платежей или претензии за пределами нормы, помечая их для человеческих исследований. Использование ИИ в банковском деле можно проследить до 1987 года, когда Security Pacific National Bank в США создал целевую группу по предотвращению мошенничества для борьбы с несанкционированным использованием дебетовых карт. Такие, как Kasisto и Moneystream, используют ИИ в финансовых программах услуг.
Сегодня банки используют системы искусственного интеллекта для организации операций, ведения бухгалтерского учета, инвестирования в и управления недвижимостью. ИИ может реагировать на изменения в мгновение ока или когда бизнес не ведется. В августе 2001 года роботы победили людей в симулированном соревновании по финансовой торговле. ИИ также сократил количество случаев мошенничества и финансовых преступлений, отслеживая поведенческие модели пользователей на предмет каких-либо аномальных изменений или аномалий.
ИИ все чаще используется корпорациями. Джек Ма имеет спорное предсказали, что AI генеральный директор 'ы 30 лет.
Использование машинного искусственного интеллекта на рынке торговли и решения проблем экономической теории. Например, платформы и продажи на основе искусственного интеллекта изменили закон спроса и предложения в том смысле, что теперь можно легко оценивать индивидуализированные кривые спроса и предложения и, таким образом, индивидуализированное ценообразование. Кроме того, машины искусственного интеллекта уменьшают информационную асимметрию на рынке и, таким образом, делают рынки более эффективными, сокращая при этом объем торгов. Кроме того, ИИ на рынках ограничивает поведение на рынках, снова делает рынки более эффективными. Другие теории, в которых ИИ оказал влияние, включая в себя рациональный выбор, рациональные ожидания, теория игр, поворотный момент Льюиса, портфолио. оптимизация и контрфактическое мышление.. В августе 2019 года AICPA представил курс обучения искусственному интеллекту для бухгалтеров.
Алгоритмическая торговля предполагает использование программных систем ИИ для принятия торговых решений со скоростью, на несколько порядков большей, чем способен любой человек часто совершая совершение сделок в день без какого-либо вмешательства человека. Такая называется высокочастотной торговлей и представляет собой один из наиболее быстрорастущих секторов торговли. Многие банки, фонды и собственные торговые фирмы имеют целые портфели, которые управляются исключительно системами ИИ. Автоматические торговые системы обычно используются крупными институциональными инвесторами, но в последние также приток более мелких частных фирм, торгующих своими собственными системами ИИ.
Несколько крупных финансовых организаций инвестировали в Механизмы искусственного интеллекта для помощи в их инвестиционной практике. Механизм искусственного интеллекта BlackRock, Aladdin, используется как внутри компании, так и для клиентов, чтобы помочь в принятии инвестиционных решений. Его широкий спектр функций включает использование естественного языка для чтения текста, такие как новости, отчеты брокеров и социальные сети. Затем он оценивает настроения в отношении упомянутых компаний и присваивает им оценку. Такие банки, как UBS и Deutsche Bank, используют механизм искусственного интеллекта под названием Sqreem (модель последовательного квантового сокращения и извлечения), который может добывать данные для разработки профилей потребителей и сопоставлять их с продуктами управления капиталом, которые они, скорее всего, захотят.
Онлайн-кредитор, Upstart, анализирует огромные объемы данных потребителя и использует алгоритмы машинного обучения для разработки моделей кредитного риска, которые предсказывают вероятность дефолта потребителя. Банкам будет предоставлена лицензия на их технологии, чтобы они могли использовать их для своих процессов андеррайтинга.
ZestFinance разработала платформу Zest Automated Machine Learning (ZAML) специально для кредитного андеррайтинга. Эта платформа использует машинное обучение для анализа десятков тысяч и нетрадиционных чисел (от транзакций покупки до того, как клиент использует формулу), используется в кредитной индустрии для оценки заемщиков. Платформа особенно полезна для присвоения кредитных баллов тем, у кого ограниченная кредитная история, например, миллениалам.
Для аудита финансовой отчетности ИИ делает возможным непрерывный аудит. Инструменты искусственного интеллекта могут немедленно анализировать набор наборов различной информации. Потенциальная выгода будет заключаться в том, что общий аудиторский риск будет снижен, уровень уверенности будет увеличен, а продолжительность аудита будет сокращена.
На самом деле 1980-е годы - это когда ИИ начал заметным в финансовом мире. Именно тогда экспертные системы стали больше коммерческим продуктом в финансовой сфере. «Например, Dupont построила 100 экспертных систем, которые помогли им сэкономить около 10 миллионов долларов в год». Одной из первой системной экспертной системы Protrader, разработанная К.С. Чен и Тин-пэн Лиан смогли спрогнозировать падение индекса DOW Jones на 87 пунктов в 1986 году. «Основными звеньями системы мониторинга транзакций, когда это необходимо, и основанием знаний с помощью механизма».
Одна из первых экспертных систем, которые помогли с финансовыми планами, была создана Applied Expert Systems (APEX) под названием PlanPower. Впервые он был запущен на продажу в 1986 году. Функция его заключалась в том, чтобы помогать составлять финансовые планы для людей с доходом более 75 000 долларов в год. Это привело к созданию Системы профилирования клиентов, использовалась для получения доходов от 25 000 до 200 000 в год.
1990-е годы гораздо больше для мошенничества. Одной из систем, запущенных в 1993 году, была система искусственного интеллекта FinCEN (FAIS). Он смог проверить более 200 000 транзакций в неделю и за два года помог выявить 400 случаев отмывания денег, которые были бы равны 1 миллиарду долларов. Хотя в финансовом мире экспертные системы просуществовали недолго, они помогли дать толчок использованию ИИ и помочь сделать его тем, чем он является сегодня.
Искусственный интеллект в правительстве состоит из приложений и регулирование. Искусственный интеллект в совокупности с системами распознавания лиц массовый инет для ого наблюдения. Это уже имеет место в некоторых частях Китая. Искусственный интеллект также участвовал в выборах мэра города Тама в 2018 году.
В 2019 году технологический город Бангалор в Индии намерен развернуть управляемые системы AI системы светофоров на 387 светофорах. в городе. Эта система будет использовать камеру для определения плотности движения и соответственно, расчет времени, необходимого для очистки проезжей части, что определит продолжительность сигнала для транспортных средств по улицам.
США и другие страны находятся в приложении ИИ для военных функций. Основными военными приложениями искусственного интеллекта и машинного обучения улучшение C2, связи, датчиков, интеграции и взаимодействия. Исследования ИИ ведутся в областях сбора и анализа разведданных, логистики, киберопераций, информационных операций, командования и управления, а также в различных полуавтономных и автономных транспортных средствах. Технологии искусственного интеллекта обеспечивают координацию датчиков и исполнительных механизмов, обнаружение и идентификацию, маркировку контактов, взаимодействие целей, координацию и устранение конфликтов распределенных объединенных огней между объединенными в сети боевыми машинами и танками, а также пилотируемых и беспилотных команд (MUM-T). ИИ был использован в военных операциях в Ираке и Сирии.
Ежегодные мировые военные расходы на робототехнику выросли с 5,1 млрд долларов США в 2010 году до 7,5 млрд долларов США в 2015 году. Военные дроны, способные к автономным действиям, широко используемым активом.. Многие исследователи искусственного интеллекта стремятся дистанцироваться от применения ИИ в военных целях.
Рентген руки с автоматическим вычислением костного возраста с помощью компьютерного программного обеспечения 
Хирургическое отделение на стороне пациента Хирургической системы Да Винчи ИИ в здравоохранении часто используется для классификации, будь то автоматизация начальной оценки КТ или ЭКГ или идентификация пациентов с высоким риском для здоровья населения. Спектр приложений быстро увеличивается. В качестве примера, можно использовать для решения дорогостоящей проблемы дозировки, результаты которой показывают, что ИИ может сэкономить 16 миллиардов долларов. В 2016 году революционное исследование, проведенное в Калифорнии, показало, что математическая формула, разработанная с помощью ИИ, правильно определяет точную дозу иммунодепрессантов.
Искусственный интеллект помогает врачам. По данным Bloomberg Technology, Microsoft, чтобы помочь врачам найти правильные методы лечения рака. Существует множество исследований и разработок лекарств от рака. В частности, существует более 800 лекарств и вакцин для лечения рака. Это наркозно сказывается на врача, потому что существует много вариантов выбора, что затрудняет выбор правильных лекарств для пациентов. Microsoft работает над проектом по разработке машины под названием «Ганновер». Его цель - запомнить все документы, необходимые для лечения рака, помочь предсказать, какие комбинации лекарств будут наиболее эффективными для каждого пациента. Один из проектов, над которым в настоящее время ведется работа, направлен на борьбу с миелоидным лейкозом, смертельным раком, лечение которого не улучшалось десятилетиями. Сообщалось, что в другом исследовании было обнаружено, что искусственный интеллект не хуже обученных врачей в выявлении рака кожи. Другое исследование использует искусственный интеллект, чтобы попытаться контролировать нескольких пациентов с высоким риском, и это делается путем задания каждому пациенту множества вопросов, основанных на данных, полученных от живого врача при взаимодействии с пациентом. Одно исследование было проведено с трансферным обучением, машина поставила диагноз так же, как и хорошо обученный офтальмолог, и в течение 30 секунд могла принять решение о том, следует ли направить пациента на лечение, с точностью более 95%.
Согласно CNN, недавнее исследование, проведенное хирургами Детского национального медицинского центра в Вашингтоне, успешно продемонстрировало операцию с использованием автономного робота. Команда наблюдала за роботом, когда он выполнял операцию на мягких тканях, сшивая кишечник свиньи во время открытой операции, и делал это лучше, чем хирург-человек. IBM создала свой собственный компьютер с искусственным интеллектом, IBM Watson, который превзошел человеческий интеллект (на некоторых уровнях). Компания Watson изо всех сил пыталась добиться успеха и применения в здравоохранении.
Искусственные нейронные сети используются в качестве систем поддержки принятия клинических решений для медицинской диагностики, например, в Concept Обработка технологии в программном обеспечении EMR.
Другие задачи в медицине, которые потенциально могут быть выполнены с помощью искусственного интеллекта и которые начинают разрабатываться, включают:
ИИ может увеличить объем рабочих задач, если работник может быть удалены из ситуации, которая несет опасность, такие как стресс, переутомление, травмы опорно-двигательного аппарата, при наличии ИИ выполнять задачи, вместо этого. Это может расширить круг затронутых рабочих мест за пределы традиционной автоматизации до рабочих мест белыхворотничков и сектор услуг, таких как медицина, финансы и информационные технологии. Например, сотрудники колл-центра сталкиваются с серьезными рисками для здоровья и безопасности из-за его повторяющегося характера и показателей показателей микронаблюдения. чат-боты с ИИ снижение потребности людей в выполнении базовых задач центра обработки вызовов.
Машинное обучение, используемое для аналитики персонала для прогнозирования поведения сотрудников, может использоваться для улучшения здоровья рабочих. Например, анализ настроений может познакомить вас с утомляемости и предотвращения переутомления. Системы поддержки решений принятия решений имеют аналогичную способность, которая может установить, например, для предотвращения промышленные катастрофы или сделать реагирование на стихийные бедствия более эффективным. Для ручного погрузочных рабочих, прогностическая аналитика и искусственный интеллект может быть использован для уменьшения костно-мышечная травма. Носимых датчиков также может раннее вмешательство против воздействия токсичных веществ и данные большие наборы данных могут улучшить наблюдение за здоровьем на рабочем месте, оценка рисков и исследования.
ИИ также может быть использован для улучшения безопасность и здоровье на рабочем месте более эффективный рабочий процесс. Одним из примеров является кодирование требований компенсации рабочих. Системы реальности реальности с поддержкой ИИ могут быть полезны для обучения технике безопасности при распознавании опасностей. Искусственный интеллект можно использовать для обнаружения обнаружения промахов, которые важны для снижения количества аварий, но о них часто неается.
Искусственный интеллект (ИИ) становится основным компонентом юридических профессий. В некоторых случаях эта аналитическая технология использует алгоритмы и машинное обучение для выполнения работы, которая ранее выполнялась юристами начального уровня.
В Electronic Discovery (eDiscovery) отрасль имеет были сосредоточены на машинном обучении (прогнозирующее кодирование / обзор с использованием технологий), которое является подмножеством ИИ. Чтобы добавить к супу приложений, обработку естественного языка (НЛП) и автоматическое распознавание речи (ASR) также очень популярны в отрасли.
Алгоритмы уже имеют множество приложений в правовых системах. Примером этого является COMPAS, коммерческая программа, широко используемая США. суды для оценки вероятности того, что ответчик станет рецидивистом.
Изменены алгоритмической предвзятостью, что программы ИИ могут непреднамеренно стать предвзятыми после обработки данных, которые представляют собой предвзятость. ProPublica утверждает, что средний уровень риска рецидивов, присвоенный КОМПАС чернокожим обвиняемым, значительно выше, чем средний уровень риска белых обвиняемых, установленный Компасом.
Еще одно применение ИИ - это человеческие ресурсы и рекрутинг. Для прогнозирования успеха в определенных ролях с помощью методов подбора кадров и развертывания-ботов для набора персонала, которые могут автоматизировать повторяющееся общение. задачи. Как правило, проверка включает в себя сканирование кадровым агентом или другим специалистом по персоналу через базу данных резюме.
На рынке труда произошли заметные изменения из-за внедрения искусственного интеллекта. Это упростило процесс для рекрутеров, так и для соискателей (например, Google для вакансий и подачи заявок онлайн). По данным Раджа Мукерджи с сайта Indeed.com, 65% людей снова начинают поиск работы в течение 91 дня после приема на работу. Механизм на базе искусственного интеллекта упрощает процесс поиска работы, предоставляя информацию о профессиональных навыках, заработной плате и предпочтениях пользователей, подбирая людей на наиболее подходящие должности. Машинный интеллект вычисляет, какая заработная плата подходит для конкретной работы, извлекает и выделяет информацию для рекрутеров с помощью обработки естественного языка, извлекает соответствующие слова и фразы из текста с помощью специализированного программного обеспечения. Еще одно приложение - это конструктор резюме на основе ИИ, которому требуется 5 минут для составления резюме вместо того, чтобы часами выполнять ту же работу. В эпоху искусственного интеллекта чат-боты предоставляет посетителям веб-сайтов и решают повседневные рабочие процессы. Революционные инструменты ИИ дополняют навыки людей и позволяют менеджерам по персоналу сосредоточиться на задачах более высокого уровня. Однако влияние искусственного интеллекта на исследования рабочих мест показывает, что к 2030 году интеллектуальные агенты и роботы могут сократить на 30% человеческий труд в мире. Более того, исследование доказывает, что автоматизация к сокращению от 400 до 800 миллионов сотрудников. В исследовательском отчете Glassdoor говорится, что ожидает более широкого распространения ИИ на рынке труда в 2018 году и в последующий период.
Можно использовать ИИ для прогнозирования или обобщения поведения по их цифровым следам, чтобы нацеливать их на персонализированные рекламные акции или автоматически создавать портреты клиентов. В сообщении сообщается, что компании занимаются азартными играми в Интернете, используются ИИ для улучшения таргетинга на клиентов.
Более того, применение личностных вычислений моделей ИИ может помочь снизить стоимость рекламных кампаний, добавив психологическое таргетинг более типично социально-демографический или поведенческий таргетинг.
автоматический онлайн-помощник, обеспечивающий обслуживание клиентов на веб-странице. Искусственный интеллект реализован в автоматических онлайн-помощниках, которые можно увидеть на веб-страницах аватары. Это может помочь предприятиям сократить свои эксплуатационные расходы и затраты на обучение. Основной технологией, лежащей в основе таких систем, является обработка естественного языка. Pypestream использует автоматизированное обслуживание клиентов для своего мобильного приложения, разработанного для упрощения взаимодействия с клиентами.
Крупные компании вкладывают средства. в искусственном интеллекте, чтобы справиться с трудным клиентом в будущем. Последняя разработка Google анализирует язык и преобразует речь в текст. Платформа может идентифицировать рассерженных клиентов на их языке и реагировать соответствующим образом.
В индустрии гостеприимства решения на основе искусственного интеллекта используются для снижения нагрузки и повышения эффективности за счет сокращения повторяющихся задач, анализа тенденций, взаимодействия с гостями и прогнозирования клиентов. Гостиничные услуги, поддерживаемые искусственным интеллектом, представлены в виде чат-бота, приложения, виртуального голосового помощника и сервисных роботов.
Восстановление изображений с использованием искусственного интеллекта Некоторые приложения ИИ предназначены для анализа аудиовизуального медиа-контента, такого как фильмы, телепрограммы, рекламные видеоролики или пользовательский контент. Решения часто включают компьютерное зрение, которое является основной областью применения ИИ.
Типичные сценарии вариантов использования включают в себя анализ изображений с использованием методов распознавания лиц или распознавания лиц или анализ видео для распознавания соответствующих сцен, объектов или лица. Мотивация для использования медиаанализа на основе ИИ может быть, среди прочего, облегчение поиска в медиа, создание набора описательных слов для элемента медиа, мониторинг медиа-контента (например, проверка пригодности контента для конкретного Время просмотра ТВ), преобразование речи в тексте для архивных или других целей, а также обнаружение логотипов, продуктов или знаменитостей для размещения рекламы.
Медиа-анализ. Компании, занимающиеся ИИ, часто используются свои услуги через REST API, который обеспечивает автоматический доступ к технологиям на машинех и позволяет машинное считывание результатов. Например, IBM, Microsoft и Amazon разрешают доступ к технологиям своего распознавания мультимедиа с помощью RESTful API.
В июне 2016 года исследовательская группа из группы визуальных вычислений Мюнхенского технического университета и Стэнфордского университета разработала Face2Face, которая оживляет лицо целевого человека, транспонируя выражения лица внешнего источника. Былаана технология анимации губ людей, в том числе Барака Обамы и Владимира Путина. С тех пор используются другие методы на основе глубокой нейронной сети, от которого было взято «deepfake ».
В сентябре 2018 года сенатор США Марк Уорнер использует наказать компании в социальных сетях, которые позволяют публиковать дипфейк-документы на его платформе.
Винсент Нозик, исследователь из Institut Gaspard Monge, нашел способ обнаруживать фальсифицированные документы, анализируя движения века. DARPA (исследовательская группа, связанная с министерством обороны США ) выделила 68 миллионов долларов на работу по обнаружению дипфейков. В Европе программа Horizon 2020 финансировала InVid, программное обеспечение, предназначенное для помощи журналистам в обнаружении фальшивых документов.
Deepfake может известить в комедийных целях, но более известны тем, что используются для фейковых новостей и мистификации. Также существуют звуковые дипфейки и программное обеспечение искусственного интеллекта, способное обнаруживать дипфейки и клонировать человеческие голоса после 5 секунд прослушивания.
Хотя на развитие музыки всегда влияли технологии, искусственный интеллект благодаря научным достижениям позволил в некоторой степени имитировать человеческую композицию.
Среди заметных ранних усилий Дэвид Коуп создал ИИ по имени Эмили Хауэлл, которому удалось стать известным в области алгоритмической компьютерной музыки. Алгоритм Эмили Хауэлл зарегистрирован как патент США.
AI Ямус создал в 2012 году первый классический альбом, полностью написанный на компьютере.
Другие усилия, такие как AIVA (Виртуальный художник с искусственным интеллектом), сосредоточены на сочинении симфонической музыки, в основном классической музыки для музыки к фильмам. Искусственный интеллект может создать музыку, пригодную для использования в медицинских учреждениях, благодаря усилиям Melomics использовать генерируемую компьютером музыка для снятия. стресса и боли.
Более того, такие инициативы, как, например, проводимые командой Google Brain, чтобы узнать, может ли искусственный интеллект создать привлекательные произведения искусства.
В исследовательской лаборатории Sony CSL их программное обеспечение Flow Machines поп-песни, изучая музыкальные стили из огромной базы данных песен. Анализируя уникальные сочетания стилей и приемов оптимизации, он может сочинять любой стиль.
Другой проект музыкальной композиции с искусственным интеллектом, написанный IBM Research, не требует таких проектов Google Magenta и Flow Machines, поскольку он использует Reinforcement Learning и Deep Belief Networks для создания музыки на основе простой исходной входной мелодии и выбранного стиля. Программное обеспечение было открытым исходным кодом, музыканты, такие как Тарин Саузерн, сотрудничали с проектом для создания музыки.
Дебютная песня южнокорейского певца Хэона "Eyes on You" была написана с использованием искусственного интеллекта, за которым также руководили настоящие композиторы, включая NUVO.
Компания Narrative Science выпускает компьютерные новости и отчеты, в том числе обобщающие командные спортивные события, основанные на статистических данных игры на английском языке. Он также финансовые отчеты и анализ недвижимости. Точно так же компания Automated Insights создает персонализированные обзоры и превью для Yahoo Sports Fantasy Football. По прогнозам, в 2014 году компания создаст один миллиард историй по сравнению с 350 миллионами в 2013 году. Организация OpenAI также создала ИИ, способный писать текст.
Echobox - это компания-разработчик программного обеспечения, которая помогает издателям увеличивать посещаемость за счет «разумного» размещения статей в социальных сетях, таких как Facebook и Twitter. Анализируя большие объемы данных, он узнает, как определенные аудитории реагируют на разные статьи в разное время дня. Затем он выбирает лучшие истории для публикации и лучшее время для их публикации. Он использует как исторические данные, так и данные в реальном времени, чтобы понять, что работало хорошо в прошлом, что сейчас популярно в Интернете.
Другая компания, известная как Yseop, использует искусственный интеллект для преобразования структурированных данных в интеллектуальные комментарии и рекомендации на естественном языке. Исеоп может писать финансовые отчеты, резюме, персонализированные коммерческие или маркетинговые документы и многое другое со скоростью тысячи страниц в секунду и на нескольких языках, включая английский, испанский, французский и немецкий.
Boomtrain - еще один пример ИИ, который разработан, чтобы узнать, как лучше всего заинтересовать каждого отдельного читателя конкретных стать, отправленных по правильному каналу в нужное время, которые наиболее актуальны для читателей. Это все равно, что нанимать личного редактора для каждого отдельного читателя, чтобы обеспечить идеальный опыт чтения.
IRIS.TV помогает медиакомпании предлагать платформу персонализации и программирования на базе искусственного интеллекта. Он позволяет издателям и владельцам контента предлагать аудиторию контекстно релевантный контент на основе моделей потребителей.
Помимо написания задач при вводе данных, И продемонстрировал значительный потенциал компьютеров для участия в творческой работе более высокого уровня. AI Storytelling был активной областью исследований с момента разработки Джеймсом Миханом TALESPIN, который составлял истории, похожие на басни Эзопа. Программа начиналась с набора персонажей, которые были достигнуты определенные цели, с попытками выполнить планы для достижения этих целей. Начиная с Михана, другие исследователи работали над ИИ, рассказывая истории, используя аналогичные или разные подходы. Марк Ридл и Вадим Булитко утверждали, что суть повествования - это проблема управления опытом или «как уравновесить необходимость последовательного развития сюжета с пользовательским агентством, часто противоречит друг другу».
Большинство исследований посвящено Повествование историй с помощью ИИ сосредоточено на создании историй (например, персонажей и сюжетов). В 2002 году исследователи из Государственного университета Северной Каролины разработали архитектурную основу для создания повествовательной прозы. Их конкретная реализация точно воспроизвести текстовое разнообразие и сложность ряда историй, таких как красная шапочка, с ловкостью. Именно эта область продолжает вызывать интерес. В 2016 году японский ИИ написал в соавторстве рассказ и почти выиграл литературный приз.
Hanteo Global, организация, которая управляет единственной таблицей рекордов в реальном времени в Южной Корее, также использует автоматизированного журналистского бота, что пишет статьи.
В видеорах искусственный интеллект обычно используется для создания динамического целевого поведения в неигровых персонажей (NPC). Кроме того, для поиска пути обычно используются хорошо изученные методы искусственного интеллекта. Некоторые исследователи считают, что ИИ NPC является «решенной проблемой» для промышленных задач. Игры с более нетипичным ИИ включают директора по ИИ в Left 4 Dead (2008) и нейроэволюционную подготовку взводов в Supreme Commander 2 (2010).
Искусственный интеллект вдохновил множество творческих приложений, в том числе его использование для создания визуального искусства. Выставка «Мыслительные машины: искусство и дизайн в компьютерную эпоху, 1959–1989» в МоМА дает хороший обзор исторического применения ИИ в искусстве, архитектуре и дизайне. Недавние выставки, демонстрирующие использование ИИ для создания произведений искусства, включают спонсируемые Google преимущества и аукцион в Фонд серой зоны в Сан-Франциско, где художники экспериментировали с алгоритмом DeepDream и выставкой «Нечеловечество: искусство в эпоху искусственного» интеллекта », которая прошла в Лос-Анджелесе и Франкфурте осенью 2017 года. Весной 2018 года Ассоциация вычислительной техники посвятила специальный выпуск журнала теме компьютеров и искусства, подчеркнув роль машинного обучения в искусстве. В июне 2018 года в Beall Center for Art + Technology состоялась премьера художественного произведения «Дуэт человека и машины», позволяющего зрителям взаимодействовать с искусственным интеллектом. Австрийский Ars Electronica и Музей прикладного искусства, Вена открыли выставки по искусственному интеллекту в 2019 году. Фестиваль Ars Electronica 2019 "Не из коробки" подробно тематизировал роль искусства для устойчивого развития. преобразование общества с помощью ИИ.
Силовая электроника преобразователи - это технология, обеспечивающая возобновляемую энергию, накопление энергии, электромобили и системы передачи постоянного высокого напряжения в пределах электрической сети. Эти преобразователи подвержены сбоям, и такие отказы могут вызвать простои, которые могут потребовать дорогостоящего обслуживания или даже иметь катастрофические последствия для критически важных приложений. Исследователи используют ИИ для автоматизированного проектирования надежных преобразователей посредством расчета точных проектных служб, обеспечивающих желаемый срок преобразователя в соответствии с заданным профилем.
Многие телекоммуникационные компании используют эвристический поиск в управлении своими кадрами, например BT Group развернут эвристический поиск в приложении для планирования, которое использует графики работы 20 000 инженеров.
Роботы стали обычным явлением во многих отраслях промышленности, и им часто поручают работу, которая считается опасной для человека. Роботы доказали свою эффективность при выполнении повторяющихся работ, которые приводят к ошибкам или случаям из-за ошибок, а также на других работах, которые люди могут счесть унизительными.
В 2014 г. Китай, Япония, США, Республика Корея и Германия вместе составляет 70% от общего объема продаж роботов. В автомобильной промышленности, сектор с особенно высокой степенью, в Японии самая высокая плотность промышленных роботов в мире: 1414 на 10 000 сотрудников.
Искусственный интеллект был объединен со многими технологиями датчиков, такими как цифровая спектрометрия от IdeaCuria Inc., которая позволяет использовать множество приложений, например, мониторинг качества воды в домашних условиях.
В 1990-х годах были предприняты первые из первых попыток массового производства ориентированных на внутренних базовых типах искусственного интеллекта для образования или отдыха. Это преуспело с цифровой революцией и помогло познакомить людей, особенно детей, с жизнью, включая различные типы искусственного интеллекта, особенно в форме тамагочи и Giga Pets, iPod Touch, Интернет и первый широко распространенный робот Furby. Всего через год был выпущен усовершенствованный тип домашнего робота в виде Aibo, робота-собаки с интеллектуальными функциями и автономией.
Такие компании, как Mattel, создавали ассортимент игрушек с поддержкой ИИ для детей в возрасте от трех лет. Используя проприетарные ответы искусственного интеллекта и инструменты распознавания речи, они могут понимать разговоры, разумные и быстро учиться.
ИИ также применял в видеоиграх, например видео игровые боты, которые созданы, чтобы выступать в качестве противников там, где люди недоступны или нежелательны.
Контроллеры с нечеткой логикой были разработаны для автоматических коробок передач в автомобилях. Например, модели Audi TT, VW Touareg и VW Caravell 2006 года выпуска системы DSP-передачей, использующей Fuzzy Logic. Ряд вариантов Škoda (Škoda Fabia ) в настоящее время также включает контроллер на основе нечеткой логики.
Сегодняшние автомобили теперь используются функции помощи водителю на такого интеллекта, как самостоятельная парковка и расширенный круиз-контроль. Используется для оптимизации приложений управления дорожным движением, в свою очередь, сокращает время ожидания, потребление энергии и выбросы на целых 25 процентов. В будущем будут разработаны полностью беспилотные автомобили. Ожидается, что ИИ в транспорте безопасный, эффективный и надежный транспорт, минимизируя воздействие на среду и сообщества. Основная проблема при разработке этого ИИ заключается в том, что транспортные системы по своей сути являются сложными системами, включающими очень большое количество компонентов и разных сторон, каждое из разных и противоречивых целей. Из-за такой высокой степени сложности транспортного средства, и в частности автомобильного, приложения в большинстве случаев невозможно обучить алгоритмИ в реальных условиях вождения. Чтобы решить проблему обучения нейронных сетей для автоматизированного вождения, методологии, основанные на предлагаемой разработке, соотв. были предложены инструменты тестирования.
Достижения в области искусственного интеллекта возможности роста автомобильной промышленности создание и развитие беспилотных транспортных средств. По состоянию на 2016 год более 30 компаний использовали ИИ для создания беспилотных автомобилей. Несколько компаний, занимающихся ИИ, включают Tesla, Google и Apple.
. Многие компоненты способствуют функционированию беспилотных автомобилей. Эти автомобили оснащены такими системами, как торможение, смена полосы движения, предотвращение столкновений, навигация и картография. Вместе эти системы, а также высокопроизводительные интегрированные системы в одно сложное транспортное средство.
Недавние разработки в области автономных автомобилей сделали возможными инновации беспилотных грузовиков, хотя они все еще находятся на стадии тестирования.. Правительство Великобритании приняло закон о начале испытаний взводов беспилотных грузовиков в 2018 году. Взводы беспилотных грузовиков - это парк беспилотных грузовиков, следующих за одним неавтоматическим грузовиком, поэтому взводы грузовиков не пока полностью автономный. Тем временем немецкая автомобильная корпорация Daimler тестирует Freightliner Inspiration, полуавтономный грузовик, который будет работать только на шоссе.
Один из основных факторов, влияющих на способность беспилотного автомобиля функционировать дисплей. Как правило, в автомобиле должна быть заранее запрограммирована карта проезжей части. Эта карта будет информация о приблизительной высоте уличного освещения и бордюров, чтобы транспортное средство узнало о своем окружении. Тем не менее, Google работает над алгоритмом, который является устранением необходимости в создании системы запрограммированных картах, а вместо этого устройства могло бы адаптироваться к множеству новых условий. Обеспечивает безопасную среду для транспортных средств средстве за счет осведомленности о скорости и движении.
Еще одним фактором, влияющим на способность беспилотного автомобиля, является безопасность пассажира. Чтобы создать беспилотный автомобиль, инженеры должны запрограммировать его на работу в опасных ситуациях. Эти ситуации могут происходить лобовое столкновение с пешеходами. Основная цель автомобиля - принять решение, которое позволит избежать столкновения с пешеходами и спасти пассажиров в машине. Но есть вероятность, что машине придется принять решение, подвергнетесь кого-то опасность. Другими словами, автомобилю нужно будет решить спасти пешеходов или пассажиров. Программирование автомобиля в таких ситуациях имеет решающее значение для успешного беспилотного автомобиля.
Подразделение воздушных операций (AOD) использует ИИ для основанных на правилах экспертных систем. AOD используется для искусственного интеллекта для суррогатных операторов для боевых и учебных симуляторов, средств управления задачами, вспомогательных систем для принятия тактических решений и обработки симулятора в символические сводки.
Использование искусственного интеллекта в симуляторах оказалось очень полезным для AOD. В симуляторах самолетов используется искусственный интеллект для обработки данных, полученных при моделировании полетов. Помимо имитации полета, есть также моделирование боевых действий самолетов. В таких ситуациях компьютеры могут предложить наилучшие сценарии успеха. Компьютеры также могут создавать стратегии, основанные на размещении, размере и силе сил и противодействующих сил. Пилоты могут получать помощь в воздухе во время боя с помощью компьютеров. Программы искусственного интеллекта могут сортировать информацию и функции пилоту наилучшие маневры, не говоря уже об устранении этих параметров маневров, которые невозможно выполнить для человека. Чтобы получить хорошие приближения для некоторых расчетов, необходимо несколько самолетов, поэтому для сбора данных смоделированные на компьютере пилоты. Эти смоделированные на компьютере пилоты также используются для обучения будущих авиадиспетчеров.
. Система, используемая AOD для измерения производительности, была интерактивной системой диагностики и устранения неисправностей или IFDIS. Это основанная на правилах экспертная система, составленная на основе сбора документов TF-30 и экспертных рекомендаций механиков, работающих с TF-30. Эта система была исправлена для использования при разработке TF-30 для F-111C RAAF. Система производительности также использовалась для замены предложенных рабочих. Система позволяет обычным сотрудникам общаться с системой и избежать ошибок, просчетов или необходимости разговаривать с одним из сотрудников сотрудников.
AOD также использует искусственный интеллект в программе распознавания речи. Диспетчеры воздушного движения направляют пилотам-искусственным пилотам, чтобы пилоты отвечали на диспетчеры УВД простыми ответами. Программы, включающие речевое программное обеспечение, должны быть обучены, что означает, что они используют нейронные сети. Используемая программа, Verbex 7000, все еще является очень ранней программой, и ей есть куда дорабатывать. Улучшения необходимы, потому что диспетчеры УВД используют очень специфический диалог, программное обеспечение должно иметь возможность правильно и быстро общаться каждый раз.
Проект самолетов, поддерживаемый искусственным интеллектом, или AIDA, используется для помощи конструктора в процессе создания концептуальных проектов самолетов. Эта программа позволяет дизайнерам больше сосредоточиться на самом дизайне, а не в процессе проектирования. Программное обеспечение также позволяет вам сосредотачиваться на программных инструментах. AIDA использует систему на основе правил для своих данных. Это схема расположения модулей AIDA. Несмотря на простоту, программа оказывается эффективной.
В 2003 году НАСА Центр летных исследований Драйдена и многие другие компании создали программное обеспечение, которое могло вызвать поврежденному самолету полет до безопасной зоны приземления. может быть достигнуто. Программное обеспечение компенсирует все поврежденные компоненты, полагаясь на неповрежденные компоненты. Нейронная сеть, используемая в программном Периоде, работала и ознамен триумф искусственного интеллекта.
Интегрированная система управления состоянием транспортных средств, также используемая НАСА на борту самолета, должна обрабатывать и интерпретировать данные, полученные от различных датчиков самолета. Система должна иметь возможность определять структурную целостность самолета. Система также должна реализовывать протоколы в случае повреждения транспортных средств.
Хайтам Баомар и Питер Бентли команды из Университетского Лондона по разработке интеллектуальной системы автопилота (IAS) на основе искусственного интеллекта. научить систему автопилота вести себя как опытный пилот, который сталкивается с чрезвычайной ситуацией, такой как суровая погода, турбулентность или отказ системы. Обучение автопилота основывается на концепции управляемого машинного обучения, «которое рассматривает молодого автопилота как человека-ученика, идущего в летную школу». Автопилот записывает действия пилота-человека, генерирующего модели обучения, с использованием искусственных нейронных сетей. После этого автопилот получает полный контроль и наблюдает за пилотом во время выполнения тренировочного упражнения.
Интеллектуальная система автопилота сочетает в себе принципы профессионального обучения и поведенческого клонирования, при этом автопилот наблюдает низкий -уровневый эффект, необходимые для маневрирования самолета, и стратегия высокого уровня, используемая для применения этих действий. Внедрение по МСФО состоит из трех этапов; сбор пилотных данных, обучение и автономный контроль. Цель Baomar и Bentley - создать более автономный автопилот, чтобы помочь пилотам реагировать на чрезвычайные ситуации.
.
