Топ-10 фреймворков для искусственного интеллекта: часть первая
Машинное обучение и искусственный интеллект определённо являются технологическим прорывом. Приложения для подстановки лиц и их состаривания. Голосовые помощники, способные забронировать столик или заказать билет.
Решения, распознающие мерцательную аритмию и сердечный приступ. И это лишь то, что произошло буквально недавно. Популярность ИИ-технологий растёт, а значит, растёт и спрос на них. Это приводит к увеличению всего сообщества разработчиков и к появлению фреймворков ИИ, упрощающих обучение и работу.
Давайте разберёмся, что такое фреймворк.
Если перейти во вселенную метафор, то фреймворк — это как мастерская, в которой вы можете сесть и, например, собрать автомобиль или стул. Тогда с этой точки зрения библиотека — молоток.
Мы в Hey Machine Learning работаем с ИИ-фреймворками ежедневно, поэтому решили написать для вас статью о десяти самых известных из них. На основе собственного использования выделили их положительные и отрицательные стороны, а также добавили информацию о самом эффективном их применении.
В первую часть обзора вошли Tensorflow, PyTorch, Keras, Darknet и XGBoost.
TensorFlow
TensorFlow — это комплексная платформа для машинного обучения с открытым исходным кодом. Она была разработана командой Google Brain как продолжение закрытой системы машинного обучения DistBelief, однако в ноябре 2015 года компания передумала и открыла фреймворк для свободного доступа.
TensorFlow имеет гибкую экосистему инструментов, библиотек и ресурсов сообщества. Это позволяет исследователям использовать самые современные МО-технологии, а разработчикам — создавать и развёртывать приложения на базе машинного обучения.
Если вам необходимо запустить модель машинного обучения на смартфоне или IoT-устройстве, то вам пригодится среда глубокого обучения с открытым исходным кодом TensorFlow Lite.
Стоит отметить, что фреймворк постоянно развивается за счёт открытого исходного кода и огромного сообщества энтузиастов. Также за счёт
5 отечественных ИИ- сервисов, за которые не стыдно — Трибуна на vc.ru
Эта статья тому пример. В подборку вошли проекты российских команд, которые пытаются сделать нашу жизнь проще с помощью искусственного интеллекта.- Кому польза? Блогерам, бизнесу и новостным агрегаторам.
- Какая польза? Увеличение среднего CTR до 18% и глубины просмотра контента.
Сервис помогает блогам и СМИ создавать персональную выдачу контента. В зависимости от поведения пользователя ИИ подбирает статьи, которые соответствуют его интересам. Выглядит это как блок «Читать также» или «Вам будет интересно». Под капотом сервиса нейросеть, которая перекочевала из другого проекта команды — surfingbird.
Сервис предлагает два варианта установки: из коробки
4 примера использования искусственного интеллекта в онлайн-обучении
Трудно писать об искусственном интеллекте (ИИ) в онлайн или дистанционном обучении, не чувствуя, что вы участвуете в тех домыслах, которые обычно оставляют авторам научной фантастики, тем более что мы привыкли думать об этом, как о чем-то потенциально зловещем или пугающем.
Однако, осознаем мы это или нет, ИИ стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни.
Отчасти несоответствие, для многих из нас, заключается в том, что существующий ИИ просто не похож на самосознающих, проходящих мимо людей андроидов, которых авторы вроде Айзека Азимова, Филипа К. Дика или Артура Кларка заставили нас ожидать.
Вместо этого у нас есть сложные программы, которые очень хорошо умеют находить шаблоны, а затем корректировать поведение в соответствии с этими шаблонами для получения довольно ограниченного диапазона результатов.
Это не звучит так захватывающе (или так страшно), как в типично научно-фантастическом романе, но открывает двери для некоторых очень интересных вариантов использования, которые сегодня применяются в мире онлайн-образования.
Давайте посмотрим на несколько компаний, которые их уже используют.
Duolingo, вероятно, является наиболее ярким примером использов
помощь с образованием, работой и планированием / Блог компании Mail.ru Group / Хабр
На фоне новостей в области ИИ обычные стартапы как-то теряются. На arxiv.org в геометрической прогрессии растут исследования по machine learning (computer vision, natural language processing, etc.). AlphaGo Zero порабощает Землю разгромно обыгрывает прошлые версии сети и не требует человеческого участия в процессе тренировки.
Нейросеть NVIDIA меняет на фото время года и погодные условия, а умельцы с помощью выложенного алгоритма меняют в фильмах актрис на… других актрис.
Как на фоне роста новостей по ИИ остаться жизнеспособным проектом? Когда-то Рэй Курцвейл предсказывал: «В 2029-м году программа не только сможет полностью пройти тест Тьюринга, а сделает это лучше многих реальных собеседников. Компьютер за тысячу долларов будет на порядки превосходить мозг среднего человека в большинстве областей». Однако сейчас эксперты говорят, что есть шансы получить сильный ИИ «в течение 5 лет с вероятностью 80 % и в течение 10 лет с вероятностью 99 %».
Вероятно, в ближайшие 5-10 лет может решиться судьба человечества. Стоит ли в таких условиях вообще заниматься проектом, связанным с ИИ, если его цель не заключается в создании разумных роботов? Точного ответа на этот вопрос нет. Но бум проектов, решающих прикладные задачи, продолжается. Сегодня мы посмотрим на три сферы применения ИИ, где уже достигнуты интересные результаты.
Образование
Woogie. Интерактивный робот, который делает обучение интересным для детей
Робот Woogie учит детей в возрасте 6-12 лет, общаясь с помощью голосового интерфейса. Робот развлекает, учит, дает ответы на некоторые вопросы, и стоит при этом всего 76 долларов. Woogie обращается к базе данных сервиса, чтобы отвечать на любой вопрос ребенка: от «Почему исчезли динозавры?» и до «Почему мне нужно есть брокколи?».
Учится не только ребенок. Сам робот постоянно обучается индивидуальному взаимодействию, адаптируется к привычкам и интересам каждого ребенка. Он способен рассказать анекдот, загадать загадку, привлечь внимание ребенка сказкой. Родители имеют доступ к системе через мобильное приложение и могут загружать в базу новый контент, например книги и обучающие игры.
Во многих отношениях проект необычный. У него нет своего токена, он не выходит на ICO, а деньги на развитие получает от краудфандинговой программы на Indiegogo. В настоящий момент подготовлено уже 30 протитопов устройства.
AltSchool. Платформа новых методов обучения
В 2014 году новый проект в сфере образования привлек $33 млн. В 2015 году AltSchool привлекла еще $100 млн. Стартап заинтересовал инвесторов необычным подходом: AltSchool — это серия микро-школ, в которых основное внимание уделяется индивидуальному обучению. Учащиеся получают собственные еженедельные «плейлисты», списки отдельных и групповых занятий, адаптированные к конкретным сильным и слабым сторонам каждого ребенка. AltSchool отслеживает прогресс и неудачи каждого ученика — каждый шаг на его пути, все сильные и слабые стороны. Программное обеспечение дает рекомендации, влияющие на образовательный процесс каждого ребенка.
В исследовательском проекте, организованном Фондом Гейтса, изучалось влияние персонализированной практики обучения в 23 государственных школах. Через два года исследование показало, что учащиеся в этих школах добились больших успехов, чем студенты из сопоставимых школ, в которых не было персонализированной программы обучения.
Более того, исследование показало, что ученики, чьи оценки выросли больше всего, были теми, кто ранее сильно отставал по многим предметам.
Добавьте к персонализации возможности программного обеспечения, адаптирующего учебный план для каждого конкретного ученика, и вы поймете, как будет выглядеть образование в будущем.
Hugh. Помогает посетителям библиотеки быстро найти любую книгу
Студенты, которые ищут библиотечные книги в Университете Аберистуита (Великобритания), могут обратиться за помощью к роботу-библиотекарю. Hugh — первый в мире робот, предназначенный для работы в библиотеке. Он может рассказать, где хранится книга, и показать студенту соответствующую книжную полку.
Получая информацию из PRIMO, онлайн-библиотеки университета, Hugh имеет доступ к 800 000 книг. Hugh реагирует на голосовые команды и способен заниматься не только книгами. Подобные роботы смогут выполнять конкретные задачи больницах, супермаркетах или гостиницах.
Knewton.
Адаптивное обучение
Адаптивное обучениеСобравшая $157 млн инвестиций компания Knewton разработала адаптивную образовательную платформу, основанную на технологиях анализа данных в сфере образования, и предлагает интегрировать свое решение с любой системой управления учебным процессом. Адаптивная платформа дает рекомендации для обучения студентов, основанные на успеваемости учащихся, а также предлагает анализ цифрового контента. С помощью софта учитель оценивает знания студента по своему предмету в любой момент времени. Если студент плохо справляется с предметом, Knewton может предложить контент, который повышает уровень понимания сложных вопросов. Knewton будет предлагать разные варианты образовательного контента до тех пор, пока не найдет способ научить студента.
Хотя многие обучающие платформы могут похвастаться тем, что они корректируют тестовые вопросы на занятиях, основываясь на предыдущих ответах, процесс управления данными Knewton принципиально отличается, потому что предлагает гипер-персонализированный вариант обучения, создаваемый «на лету» для каждого конкретного пользователя.
Сегодня с Knewton работают более 13 миллионов студентов по всему миру, а база данных платформы содержит более 100 000 образовательных материалов, включая видео-лекции и учебные пособия.
Персональные помощники
Fin. Личный помощник по всем вопросам
Fin — это круглосуточная служба помощи, во всем похожая на Siri, Echo или Google Now… кроме того, что действительно работает. Fin использует комбинацию машинного и человеческого интеллекта (за обработкой запросов следят нанятые ассистенты), чтобы находить ответы, отправлять сообщения, обрабатывать заказы и делать всё, что вы ожидаете от личного помощника.
Fin принимает поручения в мобильном приложении, по электронной почте, через SMS или в интернет-чате. Вы можете попросить Fin позвонить, сделать покупки, отправить по электронной почте текст, уведомление о встрече или книгу. Вы можете использовать Fin, чтобы сделать транскрибацию аудио или видео в текст, или просто находить ответы на заданные вами вопросы.
Gatebox. Голографическая аниме-помощница
Gatebox — это устройство, обеспечивающие демонстрацию изображения девушки с голубыми волосами по имени Азума Хикари. У Gatebox есть сенсоры и камера, помогающие системе идентифицировать лицо и движения владельца. Управлять устройством можно с помощью голоса, автоматизируя дом различными способами: включая и выключая свет, устанавливая будильник или просто общаясь с Азумой, которая приветствует вас и напоминает о различных делах.
Азума может даже отправлять хозяину гневные сообщения, если он задерживается, объясняя это тем, что она «чувствует себя одиноко». Однако за возможность общаться с виртуальной девушкой придется немало заплатить — стоимость Gatebox составляет около $2580.
Hound. Повседневный помощник
Приложение Hound, доступное как на iOS, так и на Android, распознает голосовые команды (включая поисковые запросы), делает перевод предложений на другие языки в реальном времени и даже понимает контекстную связь между несколькими запросами.
О последнем стоит рассказать подробнее, потому что в этом пункте обычной спотыкаются Siri и Cortana. Любой из ваших поисковых запросов может быть легко уточнен последующими вопросами, поэтому вам не нужно повторять заново. Если вы ищите подходящий отель, то для сужения поиска из всех найденных вариантов спрашиваете «номер с Wi-Fi» или «с тренажерным залом».
Hound находит кафе с бесплатным Wi-Fi в нескольких минутах ходьбы от вас, показывает все отели стоимостью от 200 до 400 долларов за ночь в определенном районе города, и отражает время восхода Солнца за два дня до Нового года. А если спросить у Hound, сколько калорий содержится в 16 яблоках и 4 бананах, он назовет общее количество калорий для всех фруктов. Hound также может рассказать вам, сколько будет стоить самая дешевая поездка на Uber до нужной вам точки.
По заверениям разработчиков из компании SoundHound, которая за 10 лет получила 75 миллионов долларов инвестиций, все прочие цифровые помощники переводят то, что вы говорите в текст, а лишь затем анализируют смысл информации, в то время как Hound пропускает этот шаг и сразу расшифровывает вашу речь.
Hound не использует Google поиск, поэтому иногда странным образом ошибается на простых запросах. По большей части приложение заточено сейчас под поиск заведений, ответы на «странные запросы» и для переводов «на лету».
Mycroft. Первый в мире роботизированный помощник с открытым исходным кодом
Перед вами хаб-устройство на основе Raspberry Pi 3 и Arduino, вдохновленное дизайном роботов из научно-фантастических фильмов. Проект Mycroft на Kickstarter собрал более 127 000 долларов и еще 160 000 долларов на Indiegogo. Система спроектирована на платформе Snappy Core Ubuntu (предназначена для систем домашней автоматизации, дронов и автономных роботов) и способна обрабатывать команды пользователя на естественном языке. Идея Mycroft заключается в том, чтобы дать возможность пользователям использовать любой тип устройств — настольные компьютеры, мобильные устройства, динамики, роботы — всего, что может пригодиться при обработке естественного языка.
Mycroft может сообщать новости, говорить о погоде, а также управлять другими устройствами по всему дому или в офисе — например, включать кофеварку или играть определенный музыкальный плейлист.
Благодаря открытой платформе Mycroft в системе постоянно появляются новые фичи. Нововведения ограничены только воображением разработчика и могут включать в себя что угодно: от контроля беспилотного летательного аппарата до ответов на вопросы о покемонах.
Remi. Siri с приятным интерфейсом
Виртуальный помощник Remi может однажды стать настоящим ИИ — в этом уверены разработчики, которые ставят перед собой амбициозную задачу не просто сделать личного помощника, а построить полномасштабный ИИ, который говорит, думает и, самое главное, учится. Сейчас Remi нельзя назвать особенно умным — он даже не добрался до уровня собаки.
Viv. Помощник со связями
Viv не просто отсылает к веб-поиску, а сам связан с множеством сервисов, что позволяет приложению быстрее и точнее находить ответы на запросы пользователя. Viv может покупать товары, с помощью службы x.ai планировать встречи и даже отправлять запросы для бронирования гостиничного номера или заказа цветов.
Viv может понимать намерение пользователя и создавать алгоритм для обработки задачи «на лету», даже если с подобной задачей никогда не сталкивался раньше. Приложение может демонстрировать код обработки каждого запроса. Это гипотетически даст возможность сторонним разработчикам создавать надежный диалоговый интерфейс для своих сервисов, просто пообщавшись с Viv.
Создатели Viv — Даг Киттлаус, Адам Чейер и Крис Бригам — уже более десяти лет работают над проблемой изучения естественного языка, участвовали в создании Siri, а также в проекте разработки ИИ под патронажем DARPA в начале 2000-х годов. Не удивительно, что с таким бэкграундом Samsung согласилась приобрести этого виртуального помощника. Viv продолжает работать как независимая компания, но теперь предоставляет все свои услуги Samsung.
Профессиональные помощники
Clara. Планирование встреч
Clara Labs получили $7 млн инвестиций для создания интеллектуального помощника, удовлетворяющего запросы бизнес-пользователей.
Clara может автоматически планировать встречи, самостоятельное выбирая наиболее подходящие для вас места и время. Хотя задача по бронированию конференц-зала кажется очень простой, Clara принимает множество решений — например, старается не попасть на даты, когда вы обычно берете отпуск. Clara не только организует встречи, но и планирует звонки, обеды, время для перерыва на кофе.
Clara, интегрируясь со Slack, CRM и другими системами, меняет модель планирования на предприятии от отдела к отделу. Очевидно, что разработчикам и продавцам нужно разное количество встреч (и, возможно, в разное время) — помощник учитывает эти нюансы.
Julie Desk. Помощник для планирования событий
Интерфейс Julie Desk — это ваша электронная почта. Julie получает от вас письма, а далее, как обычный секретарь, заглядывает в вашу учетную запись Google, Microsoft Exchange или iCloud, чтобы выбрать наиболее оптимальное время и место. Подтверждает у вас данные, добавляет встречу в свое расписание и отправляет всем участникам приглашение.
Французский стартап привлек 2,5 миллиона евро, однако нельзя сказать, что компании удалось создать полноценную умную систему. Каждый шаг ИИ подкрепляется непрерывным наблюдением человека-ассистента. Как утверждает основатель Julie Desk, наблюдение необходимо для обеспечения качества, что особенно важно для крупных корпоративных клиентов.
Kono. Бот-планировщик
Не у всех есть личная секретарша, чтобы управлять своим графиком и организовывать встречи в самое подходящее время. Но смарт-бот Kono, разработанный южнокорейским технологическим стартапом Konolabs, может для каждого пользователя заносить встречи в календарь. Kono извлекает ключевые слова, связанные с планированием, из вашего электронного письма, чтобы понять, когда вы хотите провести встречу. Причем бот анализирует даже такие неопределенные высказывания как «мы можем встретиться когда-нибудь на следующей неделе» или «давайте проведем конференцию во вторник или четверг».
Затем бот организует встречу в то время, которое оптимально подходит для вас, а также для человека, с которым вы хотите провести встречу.
Даже при планировании встречи с участием нескольких людей, в том числе живущих в разных часовых поясах, Kono будет оповещать о времени, которое наилучшим образом подходит для всех.
Официальная пробная версия предоставляется бесплатно всем, кто использует календарь Google, G-Suite и Microsoft Office 365.
Evie. Премиум-помощник
Сингапурский стартап (ранее назывался Mimetic) запустил помощника Evie, который, по заверениям разработчиков, экономит более 4 писем, необходимых среднему менеджеру для согласования встречи. Evie также предлагает премиум-функции для бизнеса. К ним относятся возможность работы в корпоративном домене, просмотр доступности сотрудников и координация логистики бронирования конференц-залов.
«Под капотом» у Evie технология с открытым исходным кодом SyntaxNet, созданная на основе нейронной сети Google TensorFlow, а также Stanford CoreNLP — открытая библиотека, предоставляющая набор инструментов для обработки текста (на естественном языке).
X.ai. Виртуальный помощник, самостоятельно согласующий встречи с партнерами
Персонального помощника X.ai нужно всего лишь указать в копии письма своему собеседнику, чтобы бот начал самостоятельно заниматься планированием встречи. Бот узнаёт у собеседника, когда удобно встретиться ему, и назначает встречу на удобное обеим сторонам время.
Базовая версия сервиса, позволяющая запланировать пять совещаний в месяц, предоставляется бесплатно. Стоимость компании X.ai сейчас оценивают в $100 млн.
Zoom.ai. Помощь в работе
Zoom.ai предлагает комплексный подход, который отличается от стандартных чат-ботов: планирование, поиск контактных данных, принятие решения о том, где попить кофе, поиск какой-либо справочной информации о потенциальном подрядчике — список вещей, который может делать сервис в автоматическом режиме. Zoom.ai может понимать смысл написанного на естественном языке и распознавать даже эмоджи, используемые вместо слов.
В настоящее время у стартапа 60 000 индивидуальных пользователей и несколько десятков корпоративных клиентов.
Конкуренция в сфере применения ИИ усиливается. Все чаще стартапы появляются в одной и той же нише — стоит возникнуть одной удачной идеи, как следом идут клоны и копии. Но именно в такой конкурентной среде рождаются и выживают самые ценные проекты. В декабре 2017 года IBM опубликовала больше 120 шаблонов кода для быстрого запуска проектов, связанных с искусственным интеллектом, блокчейном, облачными данными и другими сферами. А это значит, что создать собственный ИИ-проект становится как никогда просто.
Каждый шаблон содержит подробное описание инструментов и ссылку на репозиторий на GitHub, где можно посмотреть коды и ознакомиться с документацией. В следующем году можно ожидать экспоненциального роста разнообразных проектов — от планирования встреч до глобальных революций в биотехе и финтехе.
имитация интеллекта, обман и реальные достижения / Блог компании Mail.ru Group / Хабр
С каких пор программы научились выдавать себя за людей? Каким образом понять, искусная ли перед нами обманка или по-настоящему сильный ИИ? Когда программа справится с машинным переводом или напишет свой первый роман? Сергей oulenspiegel Марков, автор материала «Играть на уровне бога: как ИИ научился побеждать человека», возвращается к теме умных машин в нашей новой нейронной статье.
В конце 30-х годов прошлого века, когда еще не были созданы первые электронные вычислительные машины, вопросами «разумности» машин стали задаваться специалисты по computer science. Если нечто выглядит как кошка, мяукает как кошка, ведет себя как кошка, в любом эксперименте проявляет себя как кошка, то, наверное, это кошка. Эту идею сформулировал Альфред Айер — английский философ-неопозитивист, представитель аналитической философии.
Всеми нами любимый Алан Тьюринг был более социализирован, чем Айер. Тьюринг любил ходить на вечеринки, а в то время среди интеллектуальной публики была распространена интересная забава — «Игра в имитацию». Заключалась игра в том, что девушку и парня запирали в две разные комнаты, оставляя под дверью широкую щель, в которую участники игры могли просовывать записки с вопросами. Человек, который находился в комнате, писал на вопросы какие-то ответы. Задачей игры было угадать, в какой комнате находится парень, а в какой — девушка. Тьюринг предположил следующее: «А давайте мы будем похожую процедуру использовать для того, чтобы понять, создали ли мы тот самый универсальный ИИ».
Первая программа, которая могла общаться с человеком путем определенной переписки — это ELIZA, созданная в 1966 году. Программа пыталась выдать себя в эксперименте не просто за человека, а за психиатра. Ее стиль общения носит пародийный характер. То есть она говорит на специфическом психиатрическом жаргоне, задает соответствующие типовые вопросы. В принципе, эта программа представляет собой большой набор правил, по которому она находила определенные паттерны в речи человека. В ответ на наличие соответствующего паттерна входной информации, ELIZA определенным образом трансформировала его и выдавала информацию на выход.
Программа могла в некоторых ситуациях людей одурачить. Был проведен эксперимент «AOLiza», когда программа общалась через сеть America Online со случайно выбранными пользователями, и многие из них не догадывались, что в данном случае с ними общалась машина. Понятно, что этот эксперимент нельзя считать хоть каким-то серьезным приближением к прохождению теста Тьюринга.
Cамо название программы ELIZA произошло от имени героини Бернарда Шоу из пьесы «Пигмалион», повествующей о том, как лондонский профессор фонетики Генри Хиггинс пытается из девушки, представительницы общественных низов, сделать настоящую леди, обучая ее правилам поведения и языку высшего общества.
Интересно, что вторая программа такого рода (чат-бот), созданная в 1972 году Кеннетом Колбаем из Стэнфордского университета, была в своем роде шуточной дискуссией с авторами программы ELIZA. Она называлась PARRY. Если ELIZA пыталась выдать себя за врача, то программа PARRY пыталась выдать себя за пациента. PARRY считала себя параноидальным шизофреником.
Интересно, что программа хорошо обманывала профессиональных психиатров. В экспериментах оказалось, что 48% психиатров не в состоянии понять, имеют ли они дело с человеком или с программой. Но здесь, опять же, никакой чистоты эксперимента не было. Если у человека существуют определенные дисфункции, то его поведение может в некоторых ситуациях быть достаточно автоматическим.
Интересная разработка тех времен, которая произвела очень большое впечатление – это программа SHRDLU. Название SHRDLU образовано от ETAOIN SHRDLU — так расположены алфавитные клавиши на линотипах (в соответствии с убыванием частоты появления букв в английском языке). Как, к примеру, сейчас ЙЦУКЕН и ФЫВАПРОЛДЖ.
У SHRDLU был небольшой мир, в котором было представлено ограниченное количество объектов. Это были пирамидки, различные кубики, коробка. И SHRDLU умела общаться на естественном языке с человеком, обсуждая то, что происходит в этом мире, и умела выполнять команды, которые отдавал на естественном языке человек. При этом лексика никак не была ограничена, то есть человек говорить что угодно, а программа могла достаточно свободно отвечать. Вот пример работы SHRDLU:
Человек: Что лежит в коробке?
Компьютер: Синяя пирамидка и синий блок.
Человек: На чем лежит пирамидка?
Компьютер: На коробке.
Человек: Как много блоков находится не в коробке?
Компьютер: Четыре.
Человек: Хотя бы один из них более тонкий, чем тот, про который я тебе говорил? На чем-то он стоит?
Компьютер: Да, стоит на столе.
Человек: Может ли стол собирать блоки?
Компьютер: Нет.
Человек: Может ли пирамидка стоять на блоке?
Компьютер: Да.
Человек: Может ли пирамидка стоять на пирамидке?
Компьютер: Не знаю.
Человек: Хорошо. Поставь пирамидку одну на другую.
Компьютер: Не получается.
Человек: Поставь, пожалуйста, два красных блока друг на друга. Либо зеленый куб, либо пирамидку. Сможешь?» И SHRDLU берет эти блоки, начинает ими оперировать.
Даже сейчас такого рода демонстрация выглядит впечатляющей. Интересно, что исходники SHRDLU можно скачать, программа написана на LISP, есть даже какой-то современный визуализатор под Windows. Если вы откроете ее исходники, то вы увидите, что программа состоит из огромного количества хитроумных правил.
Когда читаешь эти правила, то понимаешь, насколько изощренная логика заложена в программу.
Терри Виноград, по всей видимости, проводил много экспериментов, давая возможность разным людям общаться с этой системой. Мирок SHRDLU очень маленький: он может быть описан примерно 50 разными словами. И в рамках такого маленького пространства можно создать впечатление интеллектуального поведения у системы.
Однажды Тьюринга приперли к стене и прямо спросили: «Когда программы пройдут тесты?». Тьюринг предположил, что в 2000 году появятся машины, использующие 109 бит памяти, способные обманывать человека в 30% случаев.
Интересно проверить, сбылся ли прогноз Тьюринга в 2016 году. Программа «Eugene Goostman» изображает из себя мальчика из Одессы. В первом тесте, состоявшемся в 2012 году, программа смогла обмануть судей в 20,2% случаев. В 2014 году в тесте эта же программа, уже модернизированная, в тестах, организованных Университетом Рединга, смогла обмануть судей в 33% случаев. Грубо говоря, с ошибкой плюс-минус 10 лет Тьюринг примерно попал в прогноз.
Потом появилась программа «Соня Гусева», и она в 2015 году смогла обмануть судей в 47% случаев.
Стоит отметить, что процедура тестирования предполагает ограничение времени общения экспертов с программой (обычно около 5 минут), и в свете данного ограничения результаты уже не выглядят столь однозначными. Однако для решения многих практических задач, скажем, в области автоматизации SMM, этого более чем достаточно. Отличить продвинутого рекламного бота от человека на практике, скорее всего, не сможет большинство пользователей социальных сетей.
Наверное, самым известным и серьезным возражением на эти успехи является ответ философа Джона Сёрля, который предложил умственный эксперимент, названный «Китайская комната». Представим себе, что есть закрытая комната, в ней сидит человек. Мы знаем, что человек не понимает китайского языка, не сможет прочитать то, что написано китайскими иероглифами на бумаге. Но у нашего подопытного есть книга с правилами, в которой записано следующее: «Если у тебя на входе такие-то иероглифы, то ты должен взять вот такие иероглифы, и составить их в таком порядке».
Он открывает эту книгу, она написана на английском, смотрит, что ему подали на вход, а дальше в соответствии с этими правилами формирует ответ, и скидывает его на выход. В определенной ситуации может показаться, что внутри комнаты находится человек, на самом деле понимающай китайский язык. Но ведь индивид внутри комнаты не знает китайского языка по постановке задачи. Получается, что когда эксперимент поставлен по канонам Тьюринга, он, на самом деле, не свидетельствует о том, что внутри сидит некто, понимающий китайский язык. Вокруг этого аргумента развернулась большая полемика. На него есть типовые возражения. Например, аргумент, что если сам Джон не понимает китайский язык, то вся система в целом, составленная из Джона и набора правил, уже обладает этим самым пониманием. До сих пор пишутся статьи в научной прессе на эту тему. Однако бо́льшая часть специалистов по computer science считают, что эксперимент Тьюринга достаточен для того, чтобы сделать определенные выводы.
От машин, которые лишь притворяются ИИ, перейдем к программам, реально превосходящим возможности человека.
Одна из задач, напрямую связанная с созданием ИИ — это задача автоматизированного перевода. В принципе, автоматизированный перевод появился задолго до появления первых электронных машин. Уже в 1920-е годы были построены первые механические машины, основанные на фототехнике и причудливой электромеханике, которые были предназначены для ускорения поиска слов в словарях.
Мысль использовать ЭВМ для перевода была высказана в 1946 году, сразу после появления первых подобных машин. Первая публичная демонстрация машинного перевода (так называемый Джорджтаунский эксперимент) состоялась в 1954 году. Первый серьезный заход с серьезными деньгами под решение этой задачи был осуществлен в начале 1960-х годов, когда в США были созданы системы, предназначенные для перевода с русского языка на английский. Это были программы MARK и GAT. И в 1966 году был опубликован интересный документ, посвященный оценке существующих технологий машинного перевода и перспектив. Содержание этого документа можно свести к следующему: всё очень-очень-очень плохо. Но, тем не менее, бросать не надо, надо продолжать гранит грызть.
В Советском Союзе тоже были такие исследования, например группа «Статистика речи», возглавляемая Раймундом Пиотровским. Сотрудниками его лаборатории была основана известная фирма ПРОМТ, разработавшая первую отечественную коммерческую программу машинного перевода, базирующуюся в том числе на идеях Пиотровского. Еще где-то к 1989 году была выведена оценка, что система автоматизированного перевода позволяет примерно в 8 раз ускорить работу переводчика. Сейчас эти показатели, наверное, еще немножко улучшились. Конечно, сравниться с переводчиком ни одна система не может, но многократно ускорить его работу в состоянии. И с каждым годом показатель влияния на работу переводчиков растет.
Самой важной вехой, случившейся за последние десятилетия, стал приход на сцену систем, делающих упор на чисто статистические методы. Еще в 1960—1970 годы было понятно, что подходы, основанные на составлении ручных семантических карт языка и синтаксических структур, по всей видимости, ведут в тупик, поскольку масштаб работы невероятно велик. Как считалось, невозможно в принципе поспеть за изменяющимся живым языком.
Сорок лет назад лингвисты имели дело с достаточно маленькими языковыми корпусами. Лингвисты могли либо вручную обрабатывать данные — взять и посчитать количество таких-то слов в «Войне и мире», составить частотные таблицы, проделать первичный статистический анализ, но трудозатраты на выполнение таких операций были колоссальны. И здесь ситуация кардинально изменилась ровно тогда, когда появился Интернет, потому что вместе с Интернетом появилось огромное количество корпусов на естественных языках. Возник вопрос, как бы так сделать систему, которая в идеале не будет знать про язык ничего или почти ничего, но при этом будет на вход получать гигантские корпуса? Анализируя эти корпуса, система автоматически будет достаточно хорошо переводить тексты с одного языка на другой. Этот подход реализован, например, в Google Translate, то есть это система, за работой которой стоит очень мало работы лингвистов. Пока что качество перевода у систем предыдущего поколения — LEC, Babylon, PROMT — выше, чем у Google Translate.
Здесь проблема упирается в то, какой нам нужен препроцессинг для естественного языка, чтобы результаты можно было бы загнать в хорошие предиктивные модели типа сверточных нейронных сетей, и на выходе получить то, что нам нужно. Как препроцессинг должен быть построен, какие специфические знания о естественном языке должны в нем быть, чтобы решить дальнейшую задачу обучения системы?
Вспомним историю «сосиски в тесте» (sausage in the father-in-law). То есть существует сосиска в тесте, но «в тесте» означает не тесто, а тестя. ИИ должен понимать целый ряд человеческих культурных особенностей. Он должен понимать, что, скорее всего, в этом контексте предполагается практика обволакивания тестом при приготовлении сосисок, а не практика помещения сосисок в тестя. Это не значит, что вторая практика не существует. Может быть, в каком-то контексте адекватным переводом будет как раз вставить сосиску в тестя. И здесь только пониманием этих самых cultural references, которые присутствуют в естественном языке на каждом шаге, можно добиться успешного перевода. Либо, может быть, это какая-то статистика, связанная с тем, что на основе статистического анализа корпусов мы просто видим, что в текстах такой тематики чаще всего используется перевод про «сосиску, помещенную в тесто».
Другой пример связан с котом, который родил трех котят: двух белых, одного афроамериканца. Опять же, какой огромный культурный пласт выплывает здесь под переводом. На самом деле, то, что сюда попал афроамериканец — это некий заход в сторону понимания культурных особенностей современного общества. Пока эти проблемы решаются разными костылями типа задания тематики текста. То есть мы можем сказать, что переводим текст по алгебре. И тогда программа должна понимать, что «Lie algebra» — это «Алгебра Ли», а не «алгебра Лжи». Так или иначе, это может работать, но в универсальном плане нам пока очень далеко до системы, которая будет действительно сравнима по качеству с человеком-переводчиком.
В последние годы в сферу машинного перевода активно приходят нейросетевые технологии. Специфическая топология рекуррентных нейронных сетей — так называемая долгосрочно-краковременная архитектура (LSTM — Long short-term memory), применяемая для анализа высказываний, оказалась хорошо применимой для решения задач перевода. Современные тесты показывают, что применение LSTM-сетей позволяет с небольшими трудозатратами достичь качества перевода сопоставимого с уровнем качества конвенциональных технологий.
Еще одна забавная задачка — это сочинение стихов. Если посмотреть на чисто техническую сторону вопроса, как зарифмовать слова и положить их в определенный стихотворный размер, то эта задача была очень простой еще в 1970-е годы, когда Пиотровский начинал ею заниматься. У нас есть словарь слов с ударениями, есть ритмические карты стихотворных размеров — взяли и положили слова в этот размер. Но тут хотелось бы писать что-то осмысленное. В качестве первой мушки-дрозофилы была взята поэзия скальдов, поскольку в ней существует очень простой и четко формулируемый канон.
Гудрун из мести
Гор деве вместе
Хар был умелый
Хамдир был смелый
Сынов убила.
С Ньердом не мило.
Конесмиритель.
Копьегубитель.
— Торд сын Сьярека, перевод С.В. Петрова
Стихотворение скальдов состоит из так называемых кеннингов, и каждый кеннинг — это просто сочетание нескольких слов, имеющее абсолютно четкую эмоционально-смысловую окраску. Все стихотворение составляется из последовательности кеннингов. Задача для программы, сочиняющей стихи, может быть сформулирована таким образом: напиши ругательное стихотворение о вороне. Соответственно, программа по этим критериям из своей библиотеки кеннингов выбирает подходящие, а затем складывает из них стихотворение. Этот эксперимент похож на эксперимент Терри Винограда с SHRDLU, потому что здесь тоже очень простое модельное пространство, и в нем примитивные подходы могут работать, помогая получать неплохие результаты.
Это машинный корчеватель. Сейчас мы объясним, зачем он тут нужен. Программа SCIgen генерирует наукоподобный бред. Вообще, она это делает на английском языке, но тут можно сделать комбо — взять программу-переводчик и наукоподобный бред с правильными словарями перевести на русский язык. Получится уже бред второго порядка.
К чему мы ведем? Есть такая проблема: обязательное требование для человека, собирающегося защищать диссертацию, иметь несколько публикаций по тематике своей диссертации в журналах из списка Высшей аттестационной комиссии (ВАК). Соответственно, вокруг этого требования развернулся определенный поточный бизнес, а именно появились журналы, принимающие что угодно к публикации. Формально в ВАКовском журнале должен быть рецензент, который должен прочитать ваш текст, и сказать «да, мы принимаем к публикации эту статью» или «нет, не принимаем». Если рецензент говорит «мы принимаем», то вам условно говорят «вы платите суму денег X, и мы вашу статью публикуем». Давно уже у ученых закралось подозрение, что не всегда присутствует человек в процессе оценки.
Известный биоинформатик Михаил Гельфанд при помощи SCIgen сгенерировал наукоподобный бред, перевел его с помощью программы на русский язык, и разослал в целый ряд ваковских изданий статью, которая называлась «Корчеватель: алгоритм типичной унификации точек доступа и избыточности». Людям, которые занимаются алгоритмами или корчевателями, более-менее понятно, что это нечто очень странное, но оказалось, что в России нашелся как минимум один ВАКовский журнал, который принял эту статью к публикации.
В 2013 году Дариус Казими запустил проект «Национальный месяц создания романов», в рамках которого программа генерировала текст. Было использовано некоторое количество чат-ботов, которые были помещены в некое условное модельное пространство, где они взаимодействовали. В 2016 году разработчики из японского университета Хакодате написали программу, которая написала роман «День, когда компьютер пишет роман». Работа вышла в финал японского литературного конкурса и обогнала 1450 других произведений, написанных людьми. Совсем недавно стартовал проект, в рамках которого программа прочтет 2865 романов на английском языке и затем попробует написать свой собственный роман. По идее, к концу 2016 года у нас будет какая-то обратная связь про этот проект. Или не будет, если всё закончится ничем.
Есть и другие задачи. Например, достаточно рутинная задача, связанная с написанием информационных текстов для коммерческого сектора. Грубо говоря, для какого-нибудь сайта компании вы пишете рассказ о том, какая это компания, чем занимается. Или вы пишете новости путем рерайта. И есть инструменты, помогающие человеку провести анализ того, что он написал (например сайт Главред.ру, осуществляющий поиск недостатков в текстах, написанных в информационном стиле).
Есть инструменты, которые сейчас активно используются писателями. Помимо анализа орфографии, синтаксиса, стилистики текста, они помогают работать над сюжетом. Писатель может расписывать, что и где происходит в сюжете, иметь карту событий в романе, хранить отношения между героями, трансформирующиеся определенным образом во времени.
А вот приложение Summly, которое позволяет любую длинную статью ужать до нескольких предложений. Summly читает за вас новости, отжимает из них воду, делает из них такое summary, содержащее максимум 400 слов, и вы читаете уже «выжимку». Это нужно тем, кто хочет читать много новостей, но не хочет читать «воду». Интересно, что эту систему разработал простой английский школьник, который затем продал её за 30 млн долларов Yahoo.
Большой сегмент научной деятельности называется Civil Science, то есть это гражданская наука, когда не ученых, а обычных людей привлекают к решению различных научных задач. В этом сегменте большой проект сделал Массачусетский технологический институт.
Жил-был мышонок Гарольд. Его, как водится у ученых, убили, мозг заморозили, нарезали тонкими микронными слоями, засунули эти срезы в сканирующий электронный микроскоп, и получили кучу сканов этих срезов. Сканов этих было так много, что всему научному коллективу, который работает над этим проектом, чтобы расшифровать структуру одной только зрительной коры мышонка, нужно было бы потратить примерно 200 лет. Поэтому ученые из Массачусетского технологического придумали следующий коварный план. Они сделали онлайн-игру, в которой раздают пользователям случайным образом эти самые срезы, и дают задание пользователям срезы по определенным правилам раскрашивать. У вас есть цветные маркеры, и вы с их помощью раскрашиваете свой срез. Если вы сделали это правильно, то вам дают много очков, а если вы сделали неправильно, то очков мало. Вы можете мериться количеством очков с другими участниками этой игры. Почти также увлекательно, как ловить покемонов, но гораздо полезнее.
Ученые из Массачусетского технологического — не простые ребята. На самом деле, у них есть нейронная сеть, в которую дальше пихают все обработанные игроками картинки, там делается свертка, нейронная сеть обучается, и дальше получается нейронная сеть, которая сама, используя срезы, восстанавливает трехмерную структуру синоптических связей.
Эти нейробиологические исследования имеют большое прикладное значение. Те самые сверточные нейронные сети, которые сейчас активно используются в обработке изображений, например в Prisma, были построены на результатах изучения зрительной коры.
Знаменитый футуролог Рэй Курцвейл раньше говорил, что универсальный искусственный интеллект будет создан в 2045 году, а сейчас он сбросил оценку до 2029 года.
В начале этого года случилась маленькая сенсация. Нейробиологи нашли вторичный контур связи между нейронами через астроциты глиальной ткани. Даже команда проекта компьютерного моделирования неокортекса человека Blue Brain заявила, что в новой модели, которую они собираются презентовать, уже включен этот контур. У них по таймлайну к 2022 году нужно показать модель мозга человека. Они считают, что мозг человека — это примерный эквивалент 1000 мозгов крыс. Возможно, в этом году нас ожидает ещё одно важное открытие в этой области — группа исследователей из Университета Калгари и Университета Алберты (Канада) предположили, что в мозге могут существовать и фотонные связи. Оптические сигналы могут распространяться через миелиновые оболочки. Соответствующее исследование опубликовано на биологическом сервере препринтов BioRXiv.
Везде, где мы используем нейронные сети, мы сталкиваемся с ограниченным числом вычислительных ядер в машине. Если бы число вычислительных ядер было примерно равно числу синапсов, мы бы достигли максимальной производительности за счет распараллеливания. Но ядер маловато. Поэтому сейчас в разных задачах, связанных с нейропроцессингом, где мы пытаемся скопировать то решение, которое предложила природа, идет поиск в направлении создания либо специализированного железа (нейроморфические процессоры), либо использования каких-то устройств, которые лучше подходят для эмуляции нейронных сетей. Например, Microsoft в прошлом году опубликовала статью, посвящённую использованию FPGA как раз для моделирования нейронной сети. Существующие нейросетевые фреймворки, например CNTK, TensorFlow, Caffe, способы использовать для нейросетевых вычислений процессоры видеокарт.
Другой известный проект TrueNorth, создаваемый IBM в рамках государственной программы DARPA SyNapse, остается пока единичным процессором для военных и стоит несколько миллионов долларов. При этом IBM создала целый институт, который разработал специальный язык программирования для этой железки. В открытом доступе результаты этой работы мы, скорее всего, увидим только через N лет. Именно поэтому про TrueNorth в научных новостях говорят, а какого-то движения в community вокруг него нет.
Альтернативным образом развивается направление прямого улучшения мозга. Например, была создана радиоуправляемая крыса. Есть истории, когда берут тележку, к ней подключают мозг крысы, и эта тележка катается по лабиринту. Более того, подобные проекты есть и с мозгом приматов. А это очень интересно, ведь обезьяны типа бонобо или шимпанзе демонстрируют уровень развития интеллекта, сопоставимый с уровнем трехлетнего ребенка.
В связи с успехами в области искусственного интеллекта, возникает вопрос: что же будет дальше, куда мы идем как вид и как технологическая цивилизация? С этим связана одна интересная история, уходящая в истоки человеческой эволюции: наш интеллект это не более чем продукт эволюционного компромисса. Неограниченное увеличение объёма мозга и его сложности невозможно. Во-первых, мозг потребляет очень много энергии, около 20% от общего потребления, хотя его собственная масса около 2% от массы тела. Кроме того, чем больше голова, тем сложнее роды у обезьян. Смертность, травмы при родах сильно возрастают с увеличением головы. Сейчас же, если мы создаем искусственную копию мозга, то мы в известной мере свободны от этих ограничений. Мы можем заведомо обеспечить такой мозг бо́льшим количеством энергии, можем построить бо́льшую нейронную сеть. Такая система по уровню своего интеллектуального развития будет обходить человека по всем направлениям. Мы уже затрагивали тему, к чему в итоге может привести развитие ИИ, но стоит коснуться еще одного варианта развития событий. Вариант на самом деле очень старый и в фантастических произведениях не раз уже появлялся.
В романе Герберта Франке «Клетка для орхидей» земляне используют систему типа «аватар» и с ее помощью исследуют далекую звездную систему. Они оказываются на планете, где находят руины древней цивилизации. На окраинах давно покинутого города они видят, грубо говоря, уровень технологий а-ля наш XX век. Дальше они продвигаются к центру, периметр города сокращается, все более высокие технологии попадаются им. Они приближаются к самому ядру города, и встречаются наконец-то с машинами, которые говорят: «Слушайте, ребята, дальше всё, нельзя пройти. Наши создатели там живут, им хорошо, вы их можете потревожить. Идите отсюда». Люди всё же как-то пробиваются, где-то уговорами, где-то силой. И что они видят? Они видят гигантские чаны, в которых плавают дальние-дальние потомки создателей этих машин, у которых к тому моменту мозг атрофировался, остались одни центры удовольствия, в которые внедрены электроды, по которым ритмически проходят электрические импульсы. Потомки некогда великой цивилизации живут в абсолютном счастье, расслабленности, гармонии с собой и с природой.
Вместо заключения коснемся темы отставания от Запада в направлении исследований ИИ. На самом деле наука сейчас носит во многом интернациональный характер. Просто наши хорошие исследователи, нейрофизиологи, специалисты по computer science публикуются в международной прессе и мало публикуются в прессе российской. Вообще говоря, зачастую публикация в российском журнале с точки зрения научной репутации зачисляется не в «плюс», а в «минус» учёному, потому что обычно это означает, что результаты работы «не дотянули» до уровня стандартов международных научных изданий. Но это не значит, что никаких интересных проектов у нас нет. Например, в России было проведено значимое исследование с reverse engineering нервной системы червя. Плюс есть комьюнити, которое абсолютно интернационально, в него входят энтузиасты, которые обсуждают алгоритмы, делают opensource-проекты. А о некоторых крупных проектах еще только предстоит рассказать. До встречи в следующем посте!
Платформа искусственного интеллекта | Microsoft Azure
- Продажи: : Найти местный номер
- Моя учетная запись
- Портал
- Вход
- Бесплатная учетная запись
- Обзор
- Решения
-
Продукты
-
- Избранные Избранные Ознакомьтесь с наиболее популярными продуктами Azure
- ИИ + машинное обучение ИИ + машинное обучение Создавайте приложения нового поколения, используя возможности искусственного интеллекта для любых разработчиков и любых сценариев.
- Аналитика Аналитика Получите такие преимущества, как сбор, хранение, обработка, анализ и визуализация данных любого типа и объема и с любой скоростью.
- Блокчейн Блокчейн Создавайте приложения на базе блокчейна и управляйте ими с помощью набора интегрированных средств
- Среда выполнения приложений Среда выполнения приложений Воспользуйтесь возможностями облачных вычислений и масштабирования по требованию. При этом вы платите только за те ресурсы, которые используете.
- Контейнеры Контейнеры Разрабатывайте и администрируйте контейнерные приложения быстрее благодаря встроенным средствам
-
Топ-10 приложений искусственного интеллекта в реальном мире | AI Applications
Одно лишь упоминание об ИИ и в мозгу вызывает изображения машин Терминатора, разрушающих мир. К счастью, нынешняя картина значительно более позитивна. Итак, давайте посмотрим, как ИИ помогает нашей планете и, наконец, приносит пользу человечеству. В этом блоге, посвященном приложениям искусственного интеллекта, я буду обсуждать, как ИИ повлиял на различные области, такие как маркетинг, финансы, банковское дело и так далее.
Если вы новичок в искусственном интеллекте, обязательно загляните в этот блог на , что такое AI .
Для чего используется искусственный интеллект?
- AI в маркетинге
- AI в банковском деле
- AI в финансах
- AI в сельском хозяйстве
- AI в здравоохранении
- AI в играх
- AI в исследовании космоса
- AI в автономных транспортных средствах
- AI в чат-ботах
- AI в искусственном творчестве
Приложения искусственного интеллекта: маркетинг
Маркетинг — это способ приукрасить ваши продукты, чтобы привлечь больше клиентов.Мы, люди, неплохо умеем покрывать сахаром, но что, если алгоритм или бот существуют исключительно с целью маркетинга бренда или компании? Это будет отличная работа!
В начале 2000-х, если бы мы искали в интернет-магазине продукт, не зная его точного названия, найти этот продукт стало бы кошмаром. Но теперь, когда мы ищем товар в любом магазине электронной коммерции, мы получаем все возможные результаты, связанные с этим товаром. Как будто эти поисковые системы читают наши мысли! За считанные секунды мы получаем список всех актуальных предметов.Примером этого является поиск подходящих фильмов на Netflix.
Приложения искусственного интеллекта — ИИ в маркетинге
Одна из причин, по которой мы все одержимы Netflix и расслабляемся, заключается в том, что Netflix предоставляет высокоточную технологию прогнозирования, основанную на реакции клиентов на фильмы. Он проверяет миллионы записей, чтобы предложить шоу и фильмы, которые могут вам понравиться, на основе ваших предыдущих действий и выбора фильмов. По мере роста набора данных эта технология с каждым днем становится все умнее и умнее.
С ростом прогресса в области искусственного интеллекта в ближайшем будущем потребители в Интернете смогут покупать товары, делая их снимки. Такие компании, как CamFind и их конкуренты, уже экспериментируют с этим.
Искусственный интеллект Приложения: Банковское дело
Искусственный интеллект в банковском деле растет быстрее, чем вы думали! Многие банки уже внедрили системы на основе ИИ для поддержки клиентов, выявления аномалий и мошенничества с кредитными картами.Примером этого является банк HDFC.
HDFC Bank разработал чат-бота на основе искусственного интеллекта под названием EVA (электронный виртуальный помощник), созданного компанией Senseforth AI Research из Бангалора.
С момента своего запуска Eva обработала более 3 миллионов запросов клиентов, взаимодействовала с более чем полумиллионом уникальных пользователей и провела более миллиона бесед. Ева может собирать информацию из тысяч источников и давать простые ответы менее чем за 0,4 секунды.
Приложения искусственного интеллекта — ИИ в банковской сфере
Использование ИИ для предотвращения мошенничества — не новая концепция.Фактически, решения AI предназначены для повышения безопасности в ряде секторов бизнеса, включая розничную торговлю и финансы.
Отслеживая использование карт и доступ к конечным точкам, специалисты по безопасности более эффективно предотвращают мошенничество. Организации полагаются на ИИ, чтобы отслеживать эти шаги, анализируя поведение транзакций.
Такие компании, как MasterCard и RBS WorldPay, уже много лет полагаются на ИИ и Deep Learning для обнаружения мошеннических транзакций и предотвращения мошенничества с картами.Это сэкономило миллионы долларов.
Искусственный интеллект Приложения: Финансы
Венчурные компании полагались на компьютеры и специалистов по данным для определения будущих моделей рынка. Торговля в основном зависит от способности точно предсказывать будущее.
Машины отлично справляются с этим, потому что они могут обрабатывать огромное количество данных за короткий промежуток времени. Машины также могут научиться наблюдать закономерности в прошлых данных и предсказывать, как эти закономерности могут повториться в будущем.
В эпоху сверхвысокочастотной торговли финансовые организации обращаются к искусственному интеллекту, чтобы улучшить свои показатели торговли акциями и увеличить прибыль.
Приложения искусственного интеллекта — ИИ в финансах
Одной из таких организаций является ведущая брокерская компания Японии Nomura Securities. Компания неохотно преследовала одну цель — анализировать идеи опытных биржевых трейдеров с помощью компьютеров. После многих лет исследований Nomura собирается представить новую систему торговли акциями.
Новая система хранит на своем компьютере огромное количество ценовых и торговых данных. Обращаясь к этому резервуару информации, он будет делать оценки, например, он может определить, что текущие рыночные условия аналогичны условиям двухнедельной давности, и спрогнозировать, как цены на акции будут меняться через несколько минут. Это поможет принимать лучшие торговые решения на основе прогнозируемых рыночных цен.
Искусственный интеллект Приложения: сельское хозяйство
Тревожный факт: к 2050 году миру нужно будет производить на 50 процентов больше продуктов питания, потому что мы буквально все съедаем! Это возможно только в том случае, если мы будем более осторожно использовать наши ресурсы.При этом ИИ может помочь фермерам получить больше от земли, при этом используя ресурсы более рационально.
Проблемы, такие как изменение климата, рост населения и продовольственная безопасность, подтолкнули отрасль к поиску более инновационных подходов к повышению урожайности.
Организации используют автоматизацию и робототехнику, чтобы помочь фермерам найти более эффективные способы защиты урожая от сорняков.
Приложения искусственного интеллекта — ИИ в сельском хозяйстве
Компания Blue River Technology разработала робота под названием See & Spray, в котором используются технологии компьютерного зрения, такие как , обнаружение объектов для мониторинга и точного распыления гербицидов на хлопчатнике.Прецизионное распыление может помочь предотвратить устойчивость к гербицидам.
Кроме того, берлинский стартап в области сельскохозяйственных технологий PEAT разработал приложение под названием Plantix, которое с помощью изображений определяет потенциальные дефекты и дефицит питательных веществ в почве.
Приложение для распознавания изображений определяет возможные дефекты по изображениям, снятым камерой смартфона пользователя. Затем пользователям предоставляются методы восстановления почвы, советы и другие возможные решения. Компания утверждает, что ее программное обеспечение может обнаруживать образы с расчетной точностью до 95%.
Искусственный интеллект Приложения: Здравоохранение
Когда дело доходит до спасения нашей жизни, многие организации и медицинские центры полагаются на ИИ. Существует множество примеров того, как ИИ в здравоохранении помог пациентам во всем мире.
Организация под названием Cambio Health Care разработала систему поддержки принятия клинических решений для предотвращения инсульта, которая может предупреждать врача, когда у пациента есть риск сердечного приступа.
Приложения искусственного интеллекта — ИИ в здравоохранении
Другим примером является Coala life, компания, у которой есть цифровое устройство, которое может обнаруживать сердечные заболевания.
Точно так же Aifloo разрабатывает систему для отслеживания того, как люди делают это в домах престарелых, на дому и т. Д. Лучшее в ИИ в здравоохранении — это то, что вам даже не нужно разрабатывать новое лекарство. Просто правильно используя существующие лекарства, вы также можете спасти жизни.
Приложения искусственного интеллекта: игры
За последние несколько лет искусственный интеллект стал неотъемлемой частью игровой индустрии. Фактически, одно из самых больших достижений ИИ — в игровой индустрии.
Программное обеспечение DeepMind AlphaGo на базе искусственного интеллекта, известное своей победой над Ли Седолом, чемпионом мира по игре GO, является одним из самых значительных достижений в области искусственного интеллекта.
Вскоре после победы DeepMind создала усовершенствованную версию AlphaGo под названием AlphaGo Zero , которая победила своего предшественника в противостоянии AI-AI.В отличие от оригинальной AlphaGo, которую DeepMind обучал с течением времени, используя большой объем данных и наблюдение, продвинутая система AlphaGo Zero научилась овладевать игрой.
Другие примеры искусственного интеллекта в играх включают First Encounter Assault Recon, широко известную как F.E.A.R, которая представляет собой шутер от первого лица.
Но что делает эту игру такой особенной?
Действия, предпринимаемые искусственным интеллектом противника, непредсказуемы, потому что игра построена таким образом, что противники обучаются на протяжении всей игры и никогда не повторяют одни и те же ошибки.По мере усложнения игры они становятся лучше. Это делает игру очень сложной и побуждает игроков постоянно менять стратегии и никогда не сидеть в одном положении.
Приложения искусственного интеллекта: освоение космоса
Космические экспедиции и открытия всегда требуют анализа огромных объемов данных. Искусственный интеллект и машинное обучение — лучший способ обрабатывать данные в таком масштабе. После тщательных исследований астрономы использовали искусственный интеллект, чтобы проанализировать данные, полученные за годы телескопа Кеплера, с целью определения далекой солнечной системы из восьми планет.
Искусственный интеллект также используется для следующей миссии НАСА на Марс — марсохода Mars 2020. Марсоход AEGIS на базе искусственного интеллекта уже находится на красной планете. Марсоход отвечает за автономное наведение камер для проведения исследований на Марсе.
Приложения искусственного интеллекта: автономные транспортные средства
В течение долгого времени беспилотные автомобили были модным словом в индустрии искусственного интеллекта. Развитие автономных транспортных средств, безусловно, произведет революцию в транспортной системе.
Такие компании, как Waymo, провели несколько тест-драйвов в Фениксе, прежде чем развернуть свою первую общедоступную службу вызова пассажиров на основе искусственного интеллекта. Система искусственного интеллекта собирает данные с автомобильных радаров, камер, GPS и облачных сервисов для создания управляющих сигналов, управляющих транспортным средством.
Расширенные алгоритмы глубокого обучения могут точно предсказать, какие объекты в непосредственной близости от транспортного средства могут делать. Это делает автомобили Waymo более эффективными и безопасными.
Другой известный пример автономного транспортного средства — это беспилотный автомобиль Tesla.Искусственный интеллект реализует компьютерное зрение, обнаружение изображений и глубокое обучение для создания автомобилей, которые могут автоматически обнаруживать объекты и ездить без вмешательства человека.
Илон Маск много рассказывает о том, как ИИ реализован в беспилотных автомобилях Tesla и функциях автопилота. Он процитировал, что
«Tesla будет иметь полностью автономные автомобили, готовые к концу года, и версию« роботакси », которая может перевозить пассажиров без никого за рулем, — готовую к выходу на улицы в следующем году».
Приложения искусственного интеллекта: чат-боты
В наши дни виртуальные помощники стали очень распространенной технологией. Практически в каждом доме есть виртуальный помощник, который управляет домашней техникой. Несколько примеров включают Siri и Cortana, которые набирают популярность из-за удобного взаимодействия с пользователем.
Amazon’s Echo — это пример того, как искусственный интеллект может быть использован для перевода человеческого языка в желаемые действия. Это устройство использует распознавание речи и NLP для выполнения широкого круга задач по вашей команде.Он может не только воспроизводить ваши любимые песни. С его помощью можно управлять устройствами в вашем доме, заказывать такси, совершать телефонные звонки, заказывать любимую еду, проверять погодные условия и т. Д.
Другой пример — виртуальный помощник Google под названием Google Duplex, который поразил миллионы людей. Он не только может отвечать на звонки и записывать для вас встречи, но и добавляет человеческое взаимодействие.
Устройство использует алгоритмы обработки естественного языка и машинного обучения для обработки человеческого языка и выполнения таких задач, как управление расписанием, управление умным домом, резервирование мест и т. Д.
Приложения искусственного интеллекта: социальные сети
С тех пор, как социальные сети стали нашей идентичностью, мы генерируем неизмеримые объемы данных через чаты, твиты, публикации и так далее. И везде, где есть изобилие данных, всегда присутствуют искусственный интеллект и машинное обучение.
В социальных сетях, таких как Facebook, ИИ используется для проверки лица, а концепции машинного обучения и глубокого обучения используются для обнаружения черт лица и тегирования ваших друзей.Глубокое обучение используется для извлечения мельчайших деталей из изображения с помощью набора глубоких нейронных сетей. С другой стороны, алгоритмы машинного обучения используются для создания вашей ленты с учетом ваших интересов.
Другим примером является искусственный интеллект Твиттера, который используется для выявления языка ненависти и террористической лексики в твитах. Он использует машинное обучение, глубокое обучение и обработку естественного языка для фильтрации оскорбительного контента. Компания обнаружила и заблокировала 300 000 аккаунтов, связанных с террористами, 95% из которых были обнаружены нечеловеческими машинами с искусственным интеллектом.
Приложения искусственного интеллекта: искусственное творчество
Вы когда-нибудь задумывались, что произойдет, если машина с искусственным интеллектом попытается создавать музыку и искусство?
Система MuseNet на основе ИИ теперь может сочинять классическую музыку, которая перекликается с классическими легендами Баха и Моцарта.
MuseNet — это глубокая нейронная сеть, которая способна генерировать 4-минутные музыкальные композиции с использованием 10 различных инструментов и может сочетать стили от кантри до Моцарта и Битлз.
MuseNet не был явно запрограммирован на понимание музыки, но вместо этого обнаружил образцы гармонии, ритма и стиля, обучаясь самостоятельно.
Еще один творческий продукт искусственного интеллекта — это инструмент автоматизации контента — Wordsmith. Wordsmith — это платформа для создания естественного языка, которая может преобразовывать ваши данные в содержательные повествования.
Технические гиганты, такие как Yahoo, Microsoft, Tableau, используют WordSmith для создания около 1.5 миллиардов единиц контента каждый год.
Введение в искусственный интеллект | Edureka
Это видео Edureka об искусственном интеллекте дает вам краткое введение в AI и то, как AI может изменить мир.
В заключение я хотел бы спросить вас, какую пользу, по вашему мнению, ИИ принесет нам в будущем?
Что такое искусственный интеллект? Как работает ИИ, приложения и будущее?
Интеллект, демонстрируемый машинами, известен как искусственный интеллект.Искусственный интеллект стал очень популярным в современном мире. Это моделирование естественного интеллекта в машинах, которые запрограммированы на обучение и имитацию действий людей. Эти машины способны учиться с опытом и выполнять задачи, подобные людям. Поскольку такие технологии, как ИИ, продолжают развиваться, они будут иметь большое влияние на качество нашей жизни.
Содержание
- Введение в искусственный интеллект?
- Как работает искусственный интеллект?
- Какие бывают типы искусственного интеллекта?
- Где используется AI?
- Каковы предпосылки для искусственного интеллекта?
- Применение искусственного интеллекта в бизнесе?
- Повседневные приложения искусственного интеллекта
- Работа в области искусственного интеллекта
- Тенденции в карьере в области искусственного интеллекта
- Будущее искусственного интеллекта
- Фильмы об искусственном интеллекте
Введение в искусственный интеллект
Краткий ответ на вопрос «Что такое искусственный интеллект» состоит в том, что это зависит от того, кого вы спрашиваете.
Непрофессионал с мимолетным пониманием технологий связал бы их с роботами. Они сказали бы, что искусственный интеллект — это терминатор, который может действовать и думать сам по себе.
Если вы спросите об искусственном интеллекте исследователя ИИ, он (и) ответит, что это набор алгоритмов, которые могут давать результаты без явных указаний на это. И все они будут правы. Подводя итог, можно сказать, что значение искусственного интеллекта:
Определение искусственного интеллекта
- Интеллектуальная сущность, созданная людьми.
- Способен грамотно выполнять задачи без явных инструкций.
- Способен мыслить и действовать рационально и гуманно.
Как мы можем измерить, действует ли искусственный интеллект как человек?
Даже если мы достигнем того состояния, когда ИИ может вести себя как человек, как мы можем быть уверены, что он может продолжать вести себя таким же образом? Мы можем обосновать человеческое подобие ИИ-сущности с помощью:
- Тест Тьюринга
- Подход к когнитивному моделированию
- Подход закона мышления
- Подход рационального агента
Давайте подробно рассмотрим, как эти подходы выполнить:
Что такое тест Тьюринга в искусственном интеллекте?
Основа теста Тьюринга заключается в том, что объект искусственного интеллекта должен иметь возможность поддерживать разговор с агентом-человеком. В идеале агент-человек не должен заключать, что он разговаривает с искусственным интеллектом . Для достижения этих целей ИИ должен обладать следующими качествами:
- Обработка естественного языка для успешного общения.
- Представление знаний в качестве его памяти.
- Automated Reasoning, чтобы использовать сохраненную информацию, чтобы отвечать на вопросы и делать новые выводы.
- Машинное обучение для выявления закономерностей и адаптации к новым обстоятельствам.
Подход к когнитивному моделированию
Как следует из названия, этот подход пытается построить модель искусственного интеллекта, основанную на человеческом познании. Существует 3 подхода к раскрытию сущности человеческого разума:
- Самоанализ : наблюдение за своими мыслями и построение модели на основе этого
- Психологические эксперименты : проведение экспериментов на людях и наблюдение за их поведением
- Brain Imaging : Использование МРТ для наблюдения за работой мозга в различных сценариях и воспроизведения этого с помощью кода.
Законы мышления Подход
Законы мышления — это большой список логических утверждений, которые управляют работой нашего разума. Те же законы можно кодифицировать и применить к алгоритмам искусственного интеллекта. Проблемы с этим подходом, потому что решение проблемы в принципе (строго в соответствии с законами мышления) и решение их на практике могут быть совершенно разными, требуя применения контекстных нюансов. Кроме того, есть некоторые действия, которые мы предпринимаем, не будучи на 100% уверенными в результате, который алгоритм может не воспроизвести, если параметров слишком много.
Подход рационального агента
Рациональный агент действует для достижения наилучшего возможного результата в своих нынешних обстоятельствах.
Согласно подходу, основанному на Законах Мысли, сущность должна вести себя в соответствии с логическими утверждениями. Но бывают случаи, когда нет логически правильного решения, когда несколько результатов предполагают разные исходы и соответствующие компромиссы. Подход рационального агента пытается сделать наилучший выбор в текущих обстоятельствах.Это означает, что это гораздо более динамичный и адаптируемый агент.
Теперь, когда мы понимаем, как искусственный интеллект может действовать как человек, давайте посмотрим, как построены эти системы.
Как работает искусственный интеллект (ИИ)?
Создание системы искусственного интеллекта — это тщательный процесс обратного проектирования человеческих черт и способностей в машине и использования ее вычислительных возможностей для того, чтобы превзойти наши возможности.
Чтобы понять, как на самом деле работает искусственный интеллект, нужно глубоко погрузиться в различные поддомены искусственного интеллекта и понять, как эти области могут быть применены в различных областях отрасли.
- Машинное обучение : ML учит машину делать выводы и решения на основе прошлого опыта. Он выявляет закономерности, анализирует прошлые данные, чтобы сделать вывод о значении этих точек данных, чтобы прийти к возможному выводу без необходимости привлечения человеческого опыта. Эта автоматизация, позволяющая делать выводы путем оценки данных, экономит человеческое время для предприятий и помогает им принимать более правильные решения.
- Глубокое обучение : Глубокое обучение — метод машинного обучения.Он учит машину обрабатывать входные данные через слои, чтобы классифицировать, делать выводы и предсказывать результат.
- Нейронные сети : Нейронные сети работают по тем же принципам, что и нейронные клетки человека. Это серия алгоритмов, которые фиксируют взаимосвязь между различными лежащими в основе переменными и обрабатывают данные, как это делает человеческий мозг.
- Обработка естественного языка c: НЛП — это наука о чтении, понимании и интерпретации языка с помощью машины.Как только машина понимает, что пользователь намеревается сообщить, она реагирует соответствующим образом.
- Компьютерное зрение : Алгоритмы компьютерного зрения пытаются понять изображение, разбивая изображение и изучая различные части объектов. Это помогает машине классифицировать и извлекать уроки из набора изображений, чтобы принять лучшее решение о выходе на основе предыдущих наблюдений.
- Когнитивные вычисления : Алгоритмы когнитивных вычислений пытаются имитировать человеческий мозг, анализируя текст / речь / изображения / объекты так, как это делает человек, и стараясь дать желаемый результат.
Искусственный интеллект может быть построен из разнообразного набора компонентов и будет функционировать как объединение:
- Философия
- Математика
- Экономика
- Нейробиология
- Психология
- Компьютерная инженерия
- Теория управления и кибернетика
- Языкознание
Давайте подробно рассмотрим каждый из этих компонентов.
Цель философии для людей — помочь нам понять наши действия, их последствия и то, как мы можем принимать лучшие решения.Современные интеллектуальные системы могут быть построены, следуя различным философским подходам, которые позволят этим системам принимать правильные решения, отражая образ мышления и поведения идеального человека. Философия поможет этим машинам задуматься и понять природу самого знания. Это также поможет им установить связь между знаниями и действиями посредством анализа на основе целей для достижения желаемых результатов.
Также читайте: Искусственный интеллект против человеческого интеллекта
Математика — это язык Вселенной, и система, построенная для решения универсальных задач, должна владеть им.Чтобы машины понимали логику, необходимы вычисления и вероятность.
Самые ранние алгоритмы были просто математическими путями для упрощения вычислений, вскоре за ними последовали теоремы, гипотезы и многое другое, которые следовали заранее определенной логике для достижения вычислительного результата. Третье математическое приложение, вероятность, позволяет точно предсказывать будущие результаты, на которых алгоритмы искусственного интеллекта будут основывать свои решения.
Экономика — это исследование того, как люди делают выбор в соответствии с их предпочтительными результатами.Речь идет не только о деньгах, хотя деньги — это средство выражения предпочтений людей в реальном мире. В экономике существует множество важных концепций, таких как теория проектирования, исследование операций и марковские процессы принятия решений. Все они внесли свой вклад в наше понимание «рациональных агентов» и законов мышления, используя математику, чтобы показать, как эти решения принимаются в больших масштабах вместе с их коллективными результатами. Эти типы методов теории принятия решений помогают создавать эти интеллектуальные системы.
NeuroscienceПоскольку нейробиология изучает, как функционирует мозг, а искусственный интеллект пытается воспроизвести то же самое, здесь есть очевидное совпадение. Самая большая разница между человеческим мозгом и машиной заключается в том, что компьютеры в миллионы раз быстрее человеческого мозга, но человеческий мозг по-прежнему имеет преимущество с точки зрения емкости памяти и взаимосвязей. Это преимущество постепенно закрывается с развитием компьютерного оборудования и более сложного программного обеспечения, но все еще остается большая проблема, которую нужно преодолеть, поскольку они все еще не знают, как использовать ресурсы компьютера для достижения уровня интеллекта мозга.
Психология Психологию можно рассматривать как промежуточное звено между нейробиологией и философией. Он пытается понять, как наш специально сконфигурированный и развитый мозг реагирует на стимулы и реагирует на окружающую среду, и то и другое важно для построения интеллектуальной системы. Когнитивная психология рассматривает мозг как устройство обработки информации, работающее на основе убеждений, целей и убеждений, подобно тому, как мы бы построили собственную интеллектуальную машину.
Многие когнитивные теории уже систематизированы для построения алгоритмов, которые работают сегодня на чат-ботах.
Наиболее очевидное приложение, но мы положили ему конец, чтобы помочь вам понять, на чем будет основана вся эта компьютерная инженерия. Компьютерная инженерия переведет все наши теории и концепции на машиночитаемый язык, чтобы он мог производить свои вычисления для получения вывода, который мы можем понять. Каждый прогресс в компьютерной инженерии открывал все больше возможностей для создания еще более мощных систем искусственного интеллекта, основанных на передовых операционных системах, языках программирования, системах управления информацией, инструментах и новейшем оборудовании.
Теория управления и кибернетикаЧтобы быть действительно интеллектуальной, система должна иметь возможность контролировать и изменять свои действия для получения желаемого результата. Рассматриваемый желаемый результат определяется как целевая функция, к которой система будет пытаться двигаться, постоянно изменяя свои действия на основе изменений в окружающей среде, используя математические вычисления и логику для измерения и оптимизации своего поведения.
Лингвистика Всякая мысль основана на каком-то языке и является наиболее понятным представлением мыслей.Лингвистика привела к формированию обработки естественного языка, которая помогает машинам понимать наш синтаксический язык, а также производить вывод в манере, понятной почти каждому. Понимание языка — это больше, чем просто изучение структуры предложений, оно также требует знания предмета и контекста, что привело к развитию отрасли представления знаний в лингвистике.
Читайте также: Топ-10 технологий искусственного интеллекта в 2020 году
Какие типы искусственного интеллекта?
Не все типы ИИ все вышеперечисленные поля одновременно.Различные объекты искусственного интеллекта созданы для разных целей, и поэтому они различаются. ИИ можно классифицировать по типу 1 и типу 2 (в зависимости от функциональности). Вот краткое введение первого типа.
3 типа искусственного интеллекта
- Искусственный узкий интеллект (ANI)
- Искусственный общий интеллект (AGI)
- Искусственный супер-интеллект (ASI)
Давайте рассмотрим подробнее.
Что такое искусственный узкий интеллект (ANI)?
Это наиболее распространенная форма ИИ, которую вы сейчас найдете на рынке. Эти системы искусственного интеллекта предназначены для решения одной-единственной проблемы и могут действительно хорошо выполнять единственную задачу. По определению, у них есть узкие возможности, например, рекомендовать продукт для пользователя электронной коммерции или предсказывать погоду. Это единственный существующий сегодня вид искусственного интеллекта. Они способны приблизиться к человеческому функционированию в очень специфических контекстах и даже превосходить их во многих случаях, но превосходят их только в строго контролируемой среде с ограниченным набором параметров.
Что такое общий искусственный интеллект (AGI)?
AGI остается теоретической концепцией. Он определяется как ИИ, который обладает когнитивными функциями человеческого уровня в самых разных областях, таких как языковая обработка, обработка изображений, вычислительные функции и рассуждения и т. Д.
Мы все еще далеки от создания системы AGI. Система AGI должна будет состоять из тысяч систем искусственного узкого интеллекта, работающих в тандеме, взаимодействуя друг с другом, чтобы имитировать человеческие рассуждения.Даже с самыми передовыми вычислительными системами и инфраструктурами, такими как Fujitsu K или IBM Watson, им потребовалось 40 минут, чтобы смоделировать одну секунду нейронной активности. Это говорит как об огромной сложности и взаимосвязанности человеческого мозга, так и о масштабах проблемы создания ОИИ с нашими текущими ресурсами.
Что такое искусственный суперинтеллект (ИСИ)?
Здесь мы почти входим в область научной фантастики, но ASI рассматривается как логическое продолжение AGI. Система искусственного суперинтеллекта (ASI) сможет превзойти все человеческие возможности. Это будет включать в себя принятие решений, принятие рациональных решений и даже такие вещи, как улучшение искусства и построение эмоциональных отношений.
Как только мы достигнем уровня общего искусственного интеллекта, системы ИИ смогут быстро улучшить свои возможности и продвинуться в области, о которых мы, возможно, даже не мечтали. Хотя разрыв между AGI и ASI будет относительно небольшим (некоторые говорят, что это всего лишь наносекунда, потому что именно так быстро научится искусственный интеллект), долгий путь впереди нас к самому AGI заставляет это казаться концепцией, которая уходит далеко в будущее. .
Сильный и слабый искусственный интеллект
Обширные исследования в области искусственного интеллекта также делят его еще на две категории, а именно: сильный искусственный интеллект и слабый искусственный интеллект. Эти термины были придуманы Джоном Сирлом, чтобы различать уровни производительности в различных типах машин ИИ. Вот некоторые из основных различий между ними.
| Слабый AI | Сильный AI |
| Это узкое приложение с ограниченными возможностями. | Это более широкое приложение с более обширной областью применения. |
| Это приложение хорошо справляется с конкретными задачами. | Это приложение обладает невероятным интеллектом человеческого уровня. |
| Он использует контролируемое и неконтролируемое обучение для обработки данных. | Он использует кластеризацию и ассоциацию для обработки данных. |
| Пример: Siri, Alexa. | Пример: Advanced Robotics |
Тип 2 (в зависимости от функциональности)
Реактивные машины
Одна из самых основных форм ИИ, она не имеет предварительной памяти и не использует информация о прошлом для будущих действий.Это одна из самых старых форм ИИ, но ее возможности ограничены. У него нет функций на основе памяти. Они также не могут учиться и могут автоматически реагировать на ограниченный набор входных данных. Нельзя полагаться на этот тип ИИ для улучшения его операций на основе памяти. Популярным примером реактивной машины ИИ является IBM Deep Blue, машина, которая победила Гарри Каспарова, гроссмейстера по шахматам в 1997 году.
Ограниченная память
Системы ИИ, которые могут использовать опыт для влияния на будущие решения, известна как ограниченная память.Под эту категорию попадают почти все приложения AI. Системы ИИ обучаются с помощью больших объемов данных, которые хранятся в их памяти в качестве справочной информации для будущих проблем. Возьмем пример распознавания изображений. ИИ обучается с помощью тысяч изображений и ярлыков к ним. Теперь, когда изображение отсканировано, оно будет использовать обучающие изображения в качестве справки и понимать содержание представленного изображения на основе «опыта обучения». Его точность со временем увеличивается.
Теория разума
Этот тип ИИ — всего лишь концепция или незавершенная работа, и для ее завершения потребуется некоторое количество улучшений. В настоящее время он исследуется и будет использоваться для лучшего понимания эмоций, потребностей, убеждений и мыслей людей. Искусственный эмоциональный интеллект — это перспективная отрасль и сфера интересов, но для достижения такого уровня понимания потребуются время и усилия. Чтобы по-настоящему понять человеческие потребности, ИИ-машина должна будет воспринимать людей как людей, чей разум определяется множеством факторов.
Самосознание
Тип ИИ, обладающий собственным сознанием, сверхразум и самосознанием. Такого типа ИИ еще не существует, но если он будет достигнут, это станет одной из важнейших вех, достигнутых в области искусственного интеллекта. Его можно рассматривать как завершающую стадию развития и существует только гипотетически. Самосознающий ИИ будет настолько развит, что станет похож на человеческий мозг. Создание такого уровня ИИ, который продвинулся до этого уровня, может быть чрезвычайно опасным, поскольку он может обладать собственными идеями и мыслями и легко может перехитрить интеллект людей.
Рассуждение в AI
Рассуждение определяется как процесс логических выводов и предсказаний, основанных на имеющихся знаниях, фактах и убеждениях. Это общий процесс рационального мышления, позволяющий делать выводы и делать выводы из имеющихся данных. Это важно и важно для искусственного интеллекта, чтобы машины могли учиться и мыслить рационально, как человеческий мозг. Развитие рассуждений в рамках ИИ приводит к тому, что машина работает как человек.
Различные типы рассуждений в ИИ:
- Здравый смысл Рассуждения
- Дедуктивные рассуждения
- Индуктивные рассуждения
- Отводящие рассуждения
- Немонотонные рассуждения
- Монотонные рассуждения
Что такое искусственная цель Интеллект?
Цель искусственного интеллекта — помочь человеческим возможностям и помочь нам принимать сложные решения с далеко идущими последствиями.Это ответ с технической точки зрения. С философской точки зрения, искусственный интеллект может помочь людям жить более осмысленной жизнью, лишенной тяжелого труда, и помочь управлять сложной сетью взаимосвязанных людей, компаний, государств и наций, чтобы они функционировали таким образом, который приносит пользу всему человечеству.
В настоящее время цель искусственного интеллекта разделяется всеми различными инструментами и методами, которые мы изобрели за последнюю тысячу лет, — чтобы упростить человеческие усилия и помочь нам принимать лучшие решения.Искусственный интеллект также преподносился как наше последнее изобретение, творение, которое позволит изобрести новаторские инструменты и услуги, которые в геометрической прогрессии изменят наш образ жизни, устраняя раздоры, неравенство и человеческие страдания.
Но это все в далеком будущем — мы все еще далеки от таких результатов. В настоящее время искусственный интеллект используется в основном компаниями для повышения эффективности своих процессов, автоматизации ресурсоемких задач и для составления бизнес-прогнозов, основанных на достоверных данных, а не на интуиции.Как и все предшествующие технологии, затраты на исследования и разработки должны быть субсидированы корпорациями и государственными учреждениями, прежде чем они станут доступными для обычных неспециалистов.
Где используется искусственный интеллект (ИИ)?
Искусственный интеллект используется в разных областях, чтобы давать представление о поведении пользователей и давать рекомендации на основе данных. Например, алгоритм прогнозирующего поиска Google использует прошлые данные пользователя, чтобы предсказать, что пользователь наберет в строке поиска дальше.Netflix использует прошлые пользовательские данные, чтобы порекомендовать, какой фильм пользователь может захотеть посмотреть следующим, заставляя пользователя подключиться к платформе и увеличивая время просмотра. Facebook использует прошлые данные пользователей, чтобы автоматически предлагать пометить ваших друзей, основываясь на их чертах лица на изображениях. ИИ повсеместно используется крупными организациями, чтобы упростить жизнь конечному пользователю. Использование искусственного интеллекта в целом попадает в категорию обработки данных, которая включает в себя следующее:
- Поиск в данных и оптимизация поиска для получения наиболее релевантных результатов
- Логические цепочки для рассуждений «если-то», которые могут применяться для выполнения строки команд на основе параметров
- Обнаружение паттернов для выявления значимых паттернов в большом наборе данных для уникального понимания
- Прикладные вероятностные модели для прогнозирования будущих результатов
Каковы преимущества искусственного интеллекта?
Нет сомнений в том, что технологии сделали нашу жизнь лучше.От музыкальных рекомендаций, направлений на карте, мобильного банкинга до предотвращения мошенничества — все взяли на вооружение ИИ и другие технологии. Есть тонкая грань между продвижением и разрушением. У медали всегда две стороны, и это тоже касается ИИ. Давайте посмотрим на некоторые преимущества искусственного интеллекта —
Преимущества искусственного интеллекта (AI)
- Снижение человеческих ошибок
- Доступно 24 × 7
- Помогает в повторяющейся работе
- Цифровая помощь
- Более быстрые решения
- Rational Decision Maker
- Медицинские приложения
- Повышает безопасность
- Эффективная связь
Давайте подробнее рассмотрим
Сокращение человеческих ошибок
В модели искусственного интеллекта все решения принимаются из ранее собранных информация после применения определенного набора алгоритмов.Следовательно, количество ошибок уменьшается, а шансы на точность только увеличиваются с большей степенью точности. В случае, если человек выполняет какую-либо задачу, всегда есть вероятность ошибки. Мы не пользуемся алгоритмами и программами, поэтому ИИ можно использовать, чтобы избежать человеческих ошибок.
Доступно 24 × 7
В то время как средний человек работает 6-8 часов в день, ИИ удается заставить машины работать 24 × 7 без перерывов и скуки. Как известно, у человека нет возможности работать длительное время, нашему организму нужен отдых.Система с искусственным интеллектом не требует перерывов между ними и лучше всего подходит для задач, требующих концентрации 24/7.
Помогает в повторяющейся работе
Искусственный интеллект может продуктивно автоматизировать рутинные человеческие задачи и дать им свободу творчества — прямо от отправки благодарственного письма или проверки документов до расчистки мусора или ответов на запросы. Повторяющаяся задача, такая как приготовление еды в ресторане или на фабрике, может быть испорчена, потому что люди устали или не проявляют интереса в течение длительного времени.Такие задачи легко можно эффективно выполнять с помощью ИИ.
Цифровая помощь
Многие высокоразвитые организации используют цифровых помощников для взаимодействия с пользователями в целях экономии человеческих ресурсов. Эти цифровые помощники также используются на многих веб-сайтах для ответа на запросы пользователей и обеспечения бесперебойного функционирования интерфейса. Чат-боты — отличный тому пример. Прочтите здесь, чтобы узнать больше о том, как создать чат-бота с ИИ.
Более быстрые решения
AI, наряду с другими технологиями, может заставить машины принимать решения быстрее, чем средний человек, чтобы быстрее выполнять действия.Это связано с тем, что при принятии решения люди склонны анализировать многие факторы как эмоционально, так и практически, в отличие от машин с искусственным интеллектом, которые быстро выдают запрограммированные результаты.
Rational Decision Maker
Мы, люди, возможно, в значительной степени технологически эволюционировали, но когда дело доходит до принятия решений, мы по-прежнему позволяем эмоциям брать верх. В определенных ситуациях становится важным принимать быстрые, эффективные и логичные решения, не позволяя эмоциям влиять на то, как мы думаем.Принятие решений на основе искусственного интеллекта будет контролироваться с помощью алгоритмов, что исключает возможность принятия эмоциональных решений. Это гарантирует, что эффективность не пострадает, и увеличивает производительность.
Медицинские приложения
Одним из самых больших преимуществ искусственного интеллекта является его использование в медицинской промышленности. Теперь врачи могут оценивать риски для здоровья своих пациентов с помощью медицинских приложений, созданных для ИИ. Радиохирургия используется для оперирования опухолями таким образом, чтобы не повредить окружающие ткани и не вызвать каких-либо дальнейших повреждений.Медицинские работники обучены использованию ИИ в хирургии. Они также могут помочь в эффективном обнаружении и мониторинге различных неврологических расстройств и стимулировать функции мозга.
Повышает безопасность
С развитием технологий есть вероятность того, что они будут использоваться по неправильным причинам, например, для мошенничества или кражи личных данных. Но при правильном использовании ИИ может очень помочь в сохранении нашей безопасности. Он разработан для защиты нашей жизни и имущества.Одна из основных областей, в которой мы уже видим применение ИИ в сфере безопасности — это кибербезопасность. ИИ полностью изменил способ защиты от любых киберугроз.
Прочтите здесь, чтобы узнать об искусственном интеллекте в кибербезопасности и о том, как он помогает.
Эффективное общение
Когда мы смотрим на жизнь всего пару лет назад, люди, которые не говорили на одном языке, не могли общаться друг с другом без помощи человека-переводчика, который мог понимать и говорить оба языка.С помощью ИИ такой проблемы не существует. Обработка естественного языка или NLP позволяет системам переводить слова с одного языка на другой, устраняя посредников. Google Translate значительно продвинулся вперед и даже предоставляет аудио-пример того, как следует произносить слово / предложение на другом языке.
В чем недостатки искусственного интеллекта?
Недостатки искусственного интеллекта (AI)
- Перерасход средств
- Нехватка талантов
- Отсутствие практических продуктов
- Отсутствие стандартов при разработке программного обеспечения
- Сильно зависит от машин
- Требуется надзор
Давайте рассмотрим их поближе
Перерасход средствИИ от обычной разработки программного обеспечения отличает масштаб, в котором они работают.В результате такого масштаба требуемые вычислительные ресурсы будут экспоненциально увеличиваться, увеличивая стоимость операции, что подводит нас к следующему пункту.
Нехватка талантовПоскольку эта область все еще находится в стадии становления, не хватает опытных профессионалов, и лучшие из них быстро раскупаются корпорациями и исследовательскими институтами. Это увеличивает стоимость талантов, что еще больше увеличивает цены на внедрение искусственного интеллекта.
Отсутствие практичных продуктовНесмотря на всю шумиху вокруг искусственного интеллекта, кажется, что ему нечего показать.Допустим, что такие приложения, как чат-боты и системы рекомендаций, действительно существуют, но, похоже, они не выходят за рамки этого. Это затрудняет необходимость вливания дополнительных денег для улучшения возможностей ИИ.
Отсутствие стандартов в разработке программного обеспеченияИстинная ценность искусственного интеллекта заключается в сотрудничестве, когда различные системы искусственного интеллекта объединяются в более крупное и более ценное приложение. Но отсутствие стандартов в разработке программного обеспечения AI означает, что разным системам сложно «общаться» друг с другом.Сама разработка программного обеспечения для искусственного интеллекта идет медленно и дорого из-за этого, что также является препятствием для разработки искусственного интеллекта.
Возможность неправильного использованияИскусственный интеллект огромен, и у него есть потенциал для достижения великих целей. К сожалению, он также может быть использован неправильно. Искусственный интеллект сам по себе является нейтральным инструментом, который можно использовать для чего угодно, но если он попадет в чужие руки, это будет иметь серьезные последствия.На этом зарождающемся этапе, когда разветвления развития ИИ еще не до конца поняты, вероятность неправильного использования может быть еще выше.
Сильно зависит от машин
Большинство людей уже сильно зависят от таких приложений, как Siri и Alexa. Получая постоянную помощь от машин и приложений, мы теряем способность мыслить творчески. Становясь полностью зависимым от машин, мы теряем возможность овладеть простыми жизненными навыками, становимся более ленивыми и растим поколение очень зависимых людей.
Требуется контроль
Алгоритмы работают отлично, они эффективны и будут выполнять задачу в соответствии с программой. Однако недостатком является то, что нам все равно придется постоянно контролировать функционирование. Хотя задача выполняется машинами, мы должны следить за тем, чтобы не допускались ошибки. Одним из примеров того, почему требуется наблюдение, является чат-бот Microsoft с ИИ по имени Tay. Чат-бот был смоделирован, чтобы говорить как девочка-подросток, обучаясь через онлайн-беседы.Чат-бот перешел от изучения базовых разговорных навыков к публикации в Твиттере крайне политической и неверной информации из-за интернет-троллей.
Предпосылки для искусственного интеллекта?
Если вы новичок, вот несколько основных требований, которые помогут начать изучение предмета.
- Сильная позиция в математике, а именно в исчислении, статистике и вероятности.
- Хороший опыт работы с такими языками программирования, как Java или Python.
- Сильная позиция в понимании и написании алгоритмов.
- Большой опыт работы в области анализа данных.
- Хорошие знания по дискретной математике.
- Желание изучать языки машинного обучения.
Применение искусственного интеллекта в бизнесе?
ИИ действительно может изменить многие отрасли с широким спектром возможных вариантов использования. Что общего у всех этих различных отраслей и сценариев использования, так это то, что все они управляются данными.Поскольку искусственный интеллект по своей сути является эффективной системой обработки данных, везде есть большой потенциал для оптимизации.
Давайте посмотрим на отрасли, в которых ИИ сейчас процветает.
Здравоохранение:- Администрация: Системы искусственного интеллекта помогают выполнять рутинные повседневные административные задачи, сводя к минимуму человеческие ошибки и повышая эффективность. Транскрипция медицинских записей через НЛП и помогает структурировать информацию о пациентах, чтобы врачам было легче ее читать.
- Телемедицина: В неэкстренных ситуациях пациенты могут обратиться к системе искусственного интеллекта больницы, чтобы проанализировать свои симптомы, ввести свои жизненные показатели и оценить, нужна ли медицинская помощь. Это снижает нагрузку на медицинских специалистов, поскольку они обращаются к ним только с критическими случаями.
- Вспомогательная диагностика: Благодаря компьютерному зрению и сверточным нейронным сетям ИИ теперь может считывать снимки МРТ для проверки на наличие опухолей и других злокачественных новообразований в геометрической прогрессии быстрее, чем рентгенологи, со значительно меньшей погрешностью.
- Хирургия с использованием роботов: Хирургические операции с роботами имеют очень крошечную погрешность и позволяют стабильно выполнять операции круглосуточно, не уставая. Поскольку они работают с такой высокой степенью точности, они менее инвазивны, чем традиционные методы, что потенциально сокращает время, которое пациенты проводят в больнице, восстанавливаясь.
- Мониторинг показателей жизнедеятельности: Состояние здоровья человека — это непрерывный процесс, зависящий от различных уровней соответствующих показателей жизненно важных показателей.Сейчас, когда носимые устройства становятся популярными на массовом рынке, эти данные недоступны в оперативном режиме, они просто ждут, чтобы их проанализировали, чтобы предоставить действенные идеи. Поскольку показатели жизненно важных функций могут предсказывать колебания состояния здоровья еще до того, как пациент об этом узнает, здесь есть множество приложений для спасения жизни.
- Лучшие рекомендации: Обычно это первый пример, который люди приводят, когда их спрашивают о бизнес-приложениях ИИ, и это потому, что в этой области ИИ уже принес отличные результаты.Большинство крупных игроков в сфере электронной коммерции использовали искусственный интеллект, чтобы давать рекомендации по продуктам, которые могут быть интересны пользователям, что привело к значительному увеличению их прибылей.
- Чат-боты: Еще один известный пример, основанный на распространении чат-ботов с искусственным интеллектом в разных отраслях и на всех других веб-сайтах, которые мы посещаем. Эти чат-боты теперь обслуживают клиентов в нерабочие часы и часы пик, устраняя узкое место в ограниченных человеческих ресурсах.
- Фильтрация спама и фальшивых обзоров: Из-за большого количества отзывов, которые получают такие сайты, как Amazon, человеческий глаз не может сканировать их, чтобы отфильтровать вредоносный контент. Используя возможности НЛП, искусственный интеллект может сканировать эти отзывы на предмет подозрительных действий и отфильтровывать их, улучшая качество обслуживания покупателей.
- Оптимизация поиска: Вся электронная коммерция зависит от пользователей, которые ищут то, что они хотят, и от способности их найти.Искусственный интеллект оптимизирует результаты поиска на основе тысяч параметров, чтобы пользователи могли найти именно тот продукт, который они ищут.
- Цепочка поставок: ИИ используется для прогнозирования спроса на различные продукты в разные периоды времени, чтобы они могли управлять своими запасами для удовлетворения спроса.
- Формирование культуры труда: ИИ используется для анализа данных сотрудников и распределения их в нужные команды, назначения проектов на основе их компетенций, сбора отзывов о рабочем месте и даже попытки предсказать, будут ли они на грани того, чтобы покинуть свою компанию.
- Наем: С помощью НЛП ИИ может просмотреть тысячи резюме за считанные секунды и убедиться, что они подходят. Это выгодно, поскольку в нем не будет ошибок или предубеждений, связанных с человеческим фактором, и значительно сократится продолжительность циклов найма.
Роботы в искусственном интеллекте
Область робототехники развивалась еще до того, как искусственный интеллект стал реальностью. На этом этапе искусственный интеллект помогает робототехнике быстрее внедрять инновации с помощью эффективных роботов.Роботы в искусственном интеллекте нашли применение в различных отраслях и отраслях, особенно в производстве и упаковке. Вот несколько приложений роботов в ИИ:
Сборка
- ИИ вместе с передовыми системами технического зрения может помочь в коррекции курса в реальном времени
- Он также помогает роботам узнать, какой путь лучше всего подходит для определенного процесса, пока его в работе
Служба поддержки клиентов
- Роботы с ИИ используются в сфере обслуживания клиентов в розничной торговле и гостиничном бизнесе
- Эти роботы используют обработку естественного языка для интеллектуального взаимодействия с клиентами, как человек
- Подробнее системы взаимодействуют с людьми, они узнают больше с помощью машинного обучения
Упаковка
- ИИ обеспечивает более быструю, дешевую и точную упаковку
- Он помогает сохранять определенные движения, которые делает робот, и постоянно их совершенствует , упрощая установку и перемещение роботизированных систем
Open Source Rob otics
- Сегодня роботизированные системы продаются как системы с открытым исходным кодом, имеющие возможности искусственного интеллекта.
- Таким образом, пользователи могут научить роботов выполнять пользовательские задачи на основе конкретного приложения
- Например: малое сельское хозяйство
Самые популярные приложения в области искусственного интеллекта
- Прогнозы на основе искусственного интеллекта Google (например, Google Карты)
- Приложения для совместного использования поездок (например: Uber, Lyft)
- AI Автопилот в коммерческих рейсах
- Спам-фильтры в электронной почте
- Средства для проверки плагиата
- Распознавание лиц
- Рекомендации по поиску
- Функции преобразования голоса в текст
- Интеллектуальные персональные помощники (E.g .: Siri, Alexa)
- Защита и предотвращение мошенничества.
Вакансии в области искусственного интеллекта
По данным Indeed, спрос на навыки искусственного интеллекта более чем удвоился за последние три года. Количество объявлений о вакансиях увеличилось на 119%. Сегодня обучение алгоритму обработки изображений можно выполнить в течение нескольких минут, раньше такая же задача занимала часы. По сравнению с количеством имеющихся вакансий наблюдается нехватка квалифицированной рабочей силы с необходимыми навыками.Несколько навыков, которые нужно освоить перед тем, как углубиться в карьеру ИИ, — это байесовские сети и нейронные сети, информатика (опыт программирования на языках программирования), физика, робототехника и различные уровни математики, такие как вычисления и статистика. Если вы заинтересованы в построении карьеры в области искусственного интеллекта, вы должны знать о различных рабочих местах, доступных в этой области.
Давайте подробнее рассмотрим различные рабочие роли в мире ИИ и то, какими навыками нужно обладать для каждой должности —
Инженер по машинному обучению
Роль инженера по машинному обучению подходит для тех, кто приветствует из области науки о данных или прикладных исследований.Он / она также должен продемонстрировать полное понимание нескольких языков программирования. Он / она должен уметь применять модели прогнозирования и использовать НЛП при работе с огромными наборами данных. Также важно знакомство с такими инструментами IDE для разработки программного обеспечения, как Eclipse и IntelliJ. Инженеры по машинному обучению в основном отвечают за создание и управление платформами для различных проектов машинного обучения. Средняя годовая зарплата инженера по машинному обучению составляет 114 856 долларов. Компании обычно нанимают людей, имеющих степень магистра и глубокие знания о Java, Python и Scala.Требования к навыкам могут варьироваться от одной компании к другой, но аналитические навыки и опыт работы с облачными приложениями являются плюсом.
Data Scientist
Сбор, анализ и интерпретация больших и сложных наборов данных с использованием машинного обучения и прогнозной аналитики — одна из основных задач Data Scientist. Специалисты по обработке данных также помогают в разработке алгоритмов, которые позволяют собирать и очищать данные для анализа. Годовая средняя зарплата специалиста по данным составляет 120 931 доллар США, а требуемые навыки следующие:
- Hive
- Hadoop
- MapReduce
- Pig
- Spark
- Python
- Scala
- SQL
Хотя требуемые навыки может варьироваться от одной компании к другой, большинству компаний требуется степень магистра или доктора компьютерных наук.Для специалиста по данным, который хочет стать разработчиком искусственного интеллекта, восторжествовала бы ученая степень в области компьютерных наук. Помимо способности понимать неструктурированные данные, он / она должны обладать сильными аналитическими и коммуникативными навыками, чтобы сообщать результаты с руководителями бизнеса.
Разработчик Business Intelligence
Карьера в области ИИ также включает должность разработчика Business Intelligence (BI). Одна из основных целей этой роли — анализировать сложные наборы данных, которые помогут определить тенденции бизнеса и рынка.Среднегодовая зарплата разработчика BI составляет 92 278 долларов США. Некоторые обязанности разработчика бизнес-аналитики включают проектирование, моделирование и обслуживание сложных данных на облачных платформах данных. Если вам интересна эта роль, вы должны обладать сильными техническими и аналитическими навыками. Вы должны уметь сообщать решения коллегам, которые не обладают техническими знаниями и демонстрируют навыки решения проблем. Разработчик бизнес-аналитики должен иметь степень бакалавра в любой смежной области. Также желательны опыт работы или сертификаты.
Требуемые навыки: интеллектуальный анализ данных, запросы SQL, службы отчетов SQL-сервера, технологии бизнес-аналитики и проектирование хранилищ данных.
Ученый-исследователь
Ученый-исследователь — одна из ведущих профессий в области искусственного интеллекта. Он / она должен быть экспертом в нескольких дисциплинах, таких как прикладная математика, глубокое обучение, машинное обучение и вычислительная статистика. Кандидаты должны обладать обширными знаниями в области компьютерного восприятия, графических моделей, обучения с подкреплением и НЛП.
Как и специалисты по обработке данных, ученый-исследователь должен иметь степень магистра или доктора компьютерных наук. Средняя годовая зарплата составляет 99 809 долларов.
Большинство компаний ищут кого-нибудь, кто хорошо разбирается в параллельных вычислениях, распределенных вычислениях, сравнительном анализе и машинном обучении.
Инженер / архитектор по большим данным
Среди различных должностей в области ИИ инженер по большим данным / архитектор имеет самую высокооплачиваемую работу с годовой средней зарплатой в 151 307 долларов.Они играют жизненно важную роль в развитии экосистемы, которая позволяет бизнес-системам связываться друг с другом и сопоставлять данные. По сравнению с специалистами по данным, архитекторам или инженерам больших данных обычно поручаются задачи, связанные с планированием, проектированием и разработкой среды больших данных на Spark и Hadoop.
Компании ищут сотрудников, которые демонстрируют опыт работы с C ++, Java, Python и Scala. Навыки интеллектуального анализа данных, визуализации данных и миграции данных являются преимуществом.Доктор философии в математике или любой связанной области информатики будет бонусом.
Тенденции карьеры в области искусственного интеллекта
Рабочие места в сфере искусственного интеллекта неуклонно росли в течение последних нескольких лет и будут продолжать расти ускоренными темпами. 57% индийских компаний с нетерпением ждут возможности нанять талантливых специалистов, соответствующих рыночным настроениям . В среднем, было увеличено на 60-70% зарплат соискателей, которые успешно перешли на роль ИИ .Мумбаи остается высоким в соревновании, за ним следуют Бангалор и Ченнаи. Согласно исследованиям, спрос на рабочие места ИИ увеличился, но эффективная рабочая сила не успевала за ним. Согласно данным ВЭФ, к 2020 году в сфере искусственного интеллекта будет создано 133 миллиона рабочих мест .
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта (ИИ), которая определяет один из основных принципов искусственного интеллекта — способность учиться на собственном опыте, а не просто на инструкциях.
Алгоритмы машинного обучения автоматически обучаются и улучшаются, изучая их результаты. Им не нужны явные инструкции для получения желаемого результата. Они учатся, наблюдая за доступными им наборами данных и сравнивая их с примерами окончательного результата. Они исследуют окончательный результат на наличие каких-либо распознаваемых паттернов и попытаются реконструировать фасеты, чтобы получить результат.
Искусственный интеллект и машинное обучение
Искусственный интеллект и машинное обучение часто используются взаимозаменяемо, и хотя машинное обучение является подмножеством ИИ, между ними есть несколько различий.Для справки, ниже перечислены некоторые отличия.
| Искусственный интеллект | Машинное обучение |
| AI стремится сделать интеллектуальную компьютерную систему, подобную людям, для решения сложных проблем. | ML позволяет машинам учиться на данных, чтобы они могли выдавать точный результат. |
| В основном работает со структурированными, полуструктурированными и неструктурированными данными. | ML работает со структурированными и полуструктурированными данными. |
| В зависимости от возможностей ИИ можно разделить на три типа. Слабый AI , Общий AI и Сильный AI . | ML также делится на 3 типа: Обучение с учителем , Обучение без учителя и Обучение с подкреплением . |
| Системы искусственного интеллекта заинтересованы в максимальном увеличении шансов на успех. | Машинное обучение в основном связано с точностью и шаблонами. |
| AI работает над созданием интеллектуальной системы, которая может выполнять различные сложные задачи. | ML позволяет машинам учиться на данных, чтобы они могли выдавать точный результат. |
| AI позволяет машине имитировать поведение человека. | Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта. Это позволяет машине автоматически учиться на прошлых данных без явного программирования. |
| Приложения AI: Siri, поддержка клиентов с использованием катботов , экспертная система, онлайн-игры, интеллектуальный робот-гуманоид и т.д. предложения автоматической пометки друзей и т. д. |
Какие бывают виды машинного обучения?
Типы машинного обучения:
- Обучение с учителем
- Обучение без учителя
- Обучение без учителя
- Обучение с подкреплением
9000 Machine5 Также читал:
Что такое обучение с учителем? Машинное обучение с учителем применяет то, что было изучено на основе прошлых данных, и применяет это для получения желаемого результата.Обычно они обучаются с использованием определенного набора данных, на основе которого алгоритм будет производить предполагаемую функцию. Он использует эту предполагаемую функцию, чтобы предсказать окончательный результат и приблизить его.
Это называется обучением с учителем, потому что алгоритм должен быть обучен на конкретном наборе данных, чтобы помочь ему сформировать предполагаемую функцию. Набор данных четко помечен, чтобы помочь алгоритму лучше «понять» данные. Алгоритм может сравнивать свои выходные данные с помеченными выходными данными, чтобы изменить свою модель для большей точности.
При обучении без учителя данные обучения по-прежнему предоставляются, но не помечаются. В этой модели алгоритм использует обучающие данные, чтобы делать выводы на основе атрибутов обучающих данных, исследуя данные, чтобы найти какие-либо закономерности или выводы. Он формирует свою логику для описания этих шаблонов и на этом основывает свой вывод.
Что такое обучение без учителя? Это похоже на два вышеупомянутых, с той лишь разницей, что в нем используется комбинация как помеченных, так и немаркированных данных.Это решает проблему маркировки больших наборов данных — программист может просто пометить и небольшое подмножество данных и позволить машине вычислить остальное на основе этого. Этот метод обычно используется, когда маркировка наборов данных неосуществима либо из-за больших объемов, либо из-за отсутствия квалифицированных ресурсов для маркировки.
Также читайте: Лучшие 9 стартапов в области искусственного интеллекта в Индии
Вот короткое видео, объясняющее различные типы машинного обучения:
Что такое обучение с подкреплением?
Обучение с подкреплением зависит от среды алгоритмов.Алгоритм учится, взаимодействуя с наборами данных, к которым у него есть доступ, и методом проб и ошибок пытается обнаружить «награды» и «штрафы», которые устанавливает программист. Алгоритм стремится максимизировать эти награды, что, в свою очередь, обеспечивает желаемый результат. Это называется обучением с подкреплением, потому что алгоритм получает подтверждение того, что он находится на правильном пути, на основе полученных вознаграждений. Обратная связь с вознаграждением помогает системе моделировать свое будущее поведение.
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение — это подраздел машинного обучения, связанный с алгоритмами, основанными на структуре и функциях мозга, которые называются искусственными нейронными сетями. Концепции глубокого обучения используются для обучения машин тому, что естественно для нас, людей. Используя глубокое обучение, компьютерную модель можно научить выполнять действия по классификации, используя в качестве входных данных изображение, текст или звук.
Deep Learning становится популярным, поскольку модели способны достигать высочайшей точности.Большие помеченные наборы данных используются для обучения этих моделей наряду с архитектурами нейронных сетей.
Проще говоря, Deep Learning использует имитацию мозга, чтобы сделать алгоритмы обучения эффективными и простыми в использовании. Давайте теперь посмотрим, в чем разница между глубоким обучением и машинным обучением.
Глубокое обучение и машинное обучение
Как используется глубокое обучение: приложенияПриложения глубокого обучения начали появляться, но их будущее гораздо шире.Здесь перечислены некоторые из приложений глубокого обучения, которые будут править в будущем.
- Добавление элементов изображения и видео — Разрабатываются алгоритмы глубокого обучения для добавления цвета к черно-белым изображениям. Также автоматическое добавление звуков к фильмам и видеоклипам.
- Автоматический машинный перевод — Автоматический перевод текста на другие языки или перевод изображений в текст. Хотя автоматические машинные переводы существуют уже некоторое время, глубокое обучение дает лучшие результаты.
- Классификация и обнаружение объектов — Эта технология помогает в таких приложениях, как обнаружение лиц для систем посещаемости в школах или обнаружение преступников с помощью камер наблюдения. Классификация и обнаружение объектов достигаются за счет использования очень больших сверточных нейронных сетей и используются во многих отраслях.
- Автоматическое создание текста — большой корпус текста изучается алгоритмом машинного обучения, и этот текст используется для написания нового текста.Модель очень продуктивна в создании значимого текста и может даже отображать тональность корпуса в выходном тексте.
- Беспилотные автомобили — Многое было сказано и слышно о беспилотных автомобилях и, вероятно, это самое популярное приложение глубокого обучения. Здесь модели необходимо учиться на большом наборе данных, чтобы понять все ключевые части вождения, поэтому алгоритмы глубокого обучения используются для повышения производительности по мере поступления все большего и большего количества входных данных.
- Приложения в здравоохранении — Глубокое обучение показывает многообещающие результаты в обнаружении хронических заболеваний, таких как рак груди и рак кожи.Он также широко используется в мобильных приложениях и приложениях для мониторинга, а также в прогнозировании и персонализированной медицине.
Сегодня мы можем научить машины читать, писать, видеть и слышать, вводя достаточное количество данных в обучающие модели и заставляя эти машины реагировать так, как это делают люди, или даже лучше. Доступ к неограниченной вычислительной мощности, подкрепленный наличием большого количества данных, генерируемых через смартфоны и Интернет, позволил использовать приложения глубокого обучения для решения реальных задач.
Это время бурного роста глубокого обучения, и технические лидеры, такие как Google, уже применяют его везде и везде, где только возможно.
Производительность модели глубокого обучения улучшается с увеличением количества входных данных по сравнению с моделями машинного обучения, где производительность имеет тенденцию к снижению с увеличением количества входных данных.
Какая связь между AI, ML и DL?
Как показано на изображении выше, три концентрических овала описывают DL как подмножество ML, которое также является еще одним подмножеством AI.Следовательно, ИИ — это всеобъемлющая концепция, которая зародилась изначально. Затем последовал ML, который позже стал процветать, и, наконец, DL, который теперь обещает вывести достижения AI на новый уровень.
Что такое НЛП?
Компонент искусственного интеллекта, обработки естественного языка — это способность машины понимать человеческий язык в том виде, на котором на нем говорят. Задача НЛП — понять и расшифровать человеческий язык, чтобы в конечном итоге представить результат.Большинство техник НЛП используют машинное обучение для извлечения информации из человеческого языка.
Также прочтите: Самые многообещающие роли искусственного интеллекта в Индии
Шаги, необходимые для реализации НЛП:
- Компьютерная программа собирает все необходимые данные. Сюда входят файлы баз данных, электронные таблицы, цепочки сообщений электронной почты, записанные телефонные разговоры, заметки и все другие соответствующие данные.
- Используется алгоритм для удаления всех стоп-слов из этих данных и нормализации некоторых слов, имеющих такое же значение.
- Остающийся текст разделен на группы, известные как токены.
- Программа НЛП анализирует результаты, чтобы выявить закономерности, их частоту и другую статистику, чтобы понять использование токенов и их применимость.
Некоторые из распространенных приложений, управляемых обработкой естественного языка:
- Приложение языкового перевода
- Текстовые процессоры для проверки грамматической точности текста
- Колл-центры используют интерактивный голосовой ответ для ответа на запросы пользователей; IVR — это приложение NLP
- Персональные виртуальные помощники, такие как Siri и Cortana, являются классическим примером NLP
Что такое Python?
Python — популярный объектно-ориентированный язык программирования, созданный Гвидо Ван Россумом и выпущенный в 1991 году.Это один из наиболее широко используемых языков программирования для веб-разработки, разработки программного обеспечения, создания системных сценариев и многих других приложений.
Почему Python так популярен?
Популярность Python как наиболее предпочтительного языка программирования объясняется множеством причин, например,
- Легкий в изучении синтаксис помогает улучшить читаемость и, следовательно, снизить стоимость обслуживания программы.
- Он поддерживает модули и пакеты для поощрять повторное использование кода
- Это позволяет повысить производительность, поскольку отсутствует этап компиляции, что делает цикл редактирования-тестирования-отладки невероятно быстрым
- Отладка в Python намного проще по сравнению с другими языками программирования
Также читайте: Top Interview Вопросы для Python
Python используется во многих реальных приложениях, таких как:
- Веб-разработка и Интернет
- Приложения в графическом интерфейсе рабочего стола
- Научные и числовые приложения
- Приложения для разработки программного обеспечения
- Приложения в бизнесе
- Приложения в образовании
- Доступ к базе данных
- Игры и 3D-графика
- Сетевое программирование
Как я могу изучить Python?
В Интернете есть много контента в виде видео, блогов и электронных книг для изучения Python.Вы можете извлечь из онлайн-материалов столько информации, сколько сможете. Но если вам нужно больше практического обучения в управляемом формате, вы можете записаться на курсы Python, предоставляемые многими компаниями, занимающимися обучением в сфере информационных технологий, и изучать Python вместе с практическим обучением в рамках проектов от эксперта, который будет вашим наставником. Также доступно множество офлайн-курсов. Курс Great Learning по искусственному интеллекту и машинному обучению включает подробный модуль по Python, который предоставляется вместе с проектами и лабораторными занятиями.
Вот подробное руководство по Python для начинающих.
Что такое компьютерное зрение?
Компьютерное зрение — это область исследований, в которой разрабатываются методы, позволяющие компьютерам «видеть» и понимать цифровые изображения и видео. Цель компьютерного зрения — сделать выводы из визуальных источников и применить их для решения реальной проблемы.
Для чего используется компьютерное зрение?Сегодня существует множество приложений компьютерного зрения, и будущее имеет огромные возможности.
- Распознавание лиц для систем наблюдения и безопасности
- Розничные магазины также используют компьютерное зрение для отслеживания запасов и клиентов
- Автономные транспортные средства
- Компьютерное зрение в медицине используется для диагностики заболеваний
- Финансовые учреждения используют компьютерное зрение для предотвращения мошенничества, позволяют мобильные депозиты и визуальное отображение информации
Ниже приведены примеры использования глубокого обучения для компьютерного зрения:
- Классификация и локализация объектов : он включает в себя идентификацию объектов определенных классов изображений или видео с указанием их местоположения, которые обычно выделяются квадратной рамкой.
- Семантическая сегментация : включает нейронные сети для классификации и определения местоположения всех пикселей в изображении или видео.
- Colourisation : преобразование изображений в оттенках серого в полноцветные.
- Восстановление изображений : Восстановление поврежденных и подделанных изображений.
Что такое нейронные сети?
Нейронная сеть — это серия алгоритмов, которые имитируют работу человеческого мозга для определения основных взаимосвязей и закономерностей в наборе данных.
Также читайте: Взгляд на глобальные стратегии искусственного интеллекта
Концепция нейронных сетей нашла применение при разработке торговых систем для финансового сектора. Они также помогают в разработке таких процессов, как прогнозирование временных рядов, классификация ценных бумаг и моделирование кредитного риска.
Чем отличаются нейронные сети?Вот 6 различных типов нейронных сетей
- Нейронная сеть прямого распространения: Искусственный нейрон: здесь входные данные перемещаются только в одном направлении, входя из входного узла и выходя из выходного узла.
- Радиальная базисная функция Нейронная сеть: Для своего функционирования нейронная сеть с радиальной базисной функцией учитывает расстояние между точкой от центра.
- Самоорганизующаяся нейронная сеть Кохонена: Цель состоит в том, чтобы ввести векторы произвольной размерности на дискретную карту, состоящую из нейронов.
- Рекуррентная нейронная сеть (RNN): Рекуррентная нейронная сеть сохраняет выходные данные слоя и подает их обратно на вход для помощи в прогнозировании выходных данных слоя.
- Сверточная нейронная сеть: Она похожа на нейронные сети с прямой связью, где нейроны имеют обучаемые смещения и веса. Применяется при обработке сигналов и изображений.
- Модульные нейронные сети: Это набор множества различных нейронных сетей, каждая из которых обрабатывает подзадачу. Каждая из них имеет уникальный набор входных данных по сравнению с другими нейронными сетями, участвующими в выходных данных.
Три ключевых преимущества нейронных сетей:
- Способность изучать и моделировать нелинейные и сложные отношения
- ИНС могут также обобщать модели, выявляя невидимые отношения на невидимых данных.
- ИНС не накладывает никаких ограничений на входные переменные.
Фильмы об искусственном интеллекте
Многие фильмы были сняты на протяжении многих лет на основе концепций, резонирующих с искусственным интеллектом. Эти фильмы дают представление о том, как может выглядеть реальный мир в будущем. Часто некоторые из этих фильмов, а также персонажи и элементы AI в них вдохновлены реальными событиями. В других случаях это элементы воображения, которые могут вдохновить кого-то воспроизвести их в реальной жизни. Следовательно, фильмы с искусственным интеллектом — это не просто художественная литература, и они имеют гораздо больше, чем просто развлечение.Для энтузиастов искусственного интеллекта они являются источником мотивации, вдохновения, а иногда и знаний. Они расширяют сферу применения искусственного интеллекта и раздвигают границы человеческих возможностей и воображения, когда дело доходит до применения искусственного интеллекта для решения реальных проблем.
Курс искусственного интеллекта
У нас есть интересное видео для вас, если вы хотите изучить основы ИИ. Посмотрите это видео для изучения ИИ.
Будущее искусственного интеллекта
Как люди, мы всегда были очарованы технологическими изменениями и фантастикой, прямо сейчас мы живем среди величайших достижений в нашей истории. Искусственный интеллект стал следующим большим достижением в области технологий. Организации по всему миру предлагают прорывные инновации в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Искусственный интеллект не только влияет на будущее каждой отрасли и каждого человека, но также является основным двигателем новых технологий, таких как большие данные, робототехника и Интернет вещей.Учитывая темпы роста, в обозримом будущем он продолжит выступать в роли технологического новатора. Следовательно, есть огромные возможности для подготовленных и сертифицированных профессионалов сделать успешную карьеру. По мере того, как эти технологии продолжают развиваться, они будут оказывать все большее влияние на социальную среду и качество жизни.
Получение сертификата в области искусственного интеллекта даст вам преимущество перед другими кандидатами в этой отрасли. Благодаря таким достижениям, как распознавание лиц, искусственный интеллект в здравоохранении, чат-боты и многое другое, пришло время проложить путь к успешной карьере в области искусственного интеллекта.Виртуальные помощники уже вошли в повседневную жизнь, помогая нам экономить время и силы. Беспилотные автомобили от технологических гигантов, таких как Tesla, уже показали нам первый шаг в будущее. ИИ может помочь снизить и спрогнозировать риски изменения климата, позволяя нам изменить ситуацию, пока не стало слишком поздно. И все эти достижения — только начало, впереди еще много всего. Считается, что к 2022 году искусственный интеллект создаст 133 миллиона новых рабочих мест в сфере искусственного интеллекта.
Важные часто задаваемые вопросы по искусственному интеллекту (AI)
Ques. Где используется ИИ?
Ответ . Искусственный интеллект используется во многих отраслях по всему миру. Некоторые из отраслей, которые глубоко погрузились в сферу ИИ в поисках новых приложений, — это электронная коммерция, розничная торговля, безопасность и наблюдение. Спортивная аналитика, Производство и производство, Автомобильная промышленность и другие.
Вопрос. Как ИИ помогает в нашей жизни?
Отв. Виртуальные цифровые помощники изменили способ выполнения наших повседневных задач. Алекса и Сири стали как настоящие люди, с которыми мы взаимодействуем каждый день, удовлетворяя все наши маленькие и большие потребности. Способность к естественному языку и способность учиться без вмешательства человека — вот причины, по которым они развиваются так быстро и становятся похожими на людей в своем взаимодействии, только более умными и быстрыми.
Вопрос. Алекса — это ИИ?
Отв. Да, Alexa — это искусственный интеллект, который живет среди нас.
Вопрос. Является ли Siri ИИ?
Отв. Да, как и Алекса, Siri — это искусственный интеллект, который использует передовые технологии машинного обучения.
Вопрос. Зачем нужен ИИ?
Отв. AI делает каждый процесс лучше, быстрее и точнее. У него также есть некоторые очень важные приложения, такие как идентификация и прогнозирование мошеннических транзакций, более быстрый и точный кредитный рейтинг и автоматизация интенсивных методов управления данными вручную.Искусственный интеллект улучшает существующие процессы в различных отраслях и приложениях, а также помогает в разработке новых решений проблем, которые сложно решить вручную.
Что вы думаете о будущем искусственного интеллекта? Оставляйте свои комментарии ниже.
Если вам интересно узнать больше об искусственном интеллекте, прочтите наш блог о некоторых из лучших книг по искусственному интеллекту.
Дополнительная литература
- Учебник по машинному обучению
- Куда нас приведет искусственный интеллект против гонки человеческого интеллекта?
- Обработка естественного языка
- Глубокое обучение для компьютерного зрения
Программное обеспечение искусственного интеллекта для Windows
Характеристики
Braina помогает делать повседневные дела.Это многофункциональное программное обеспечение для искусственного интеллекта, которое обеспечивает среду единого окна для управления вашим компьютером и выполнения широкого круга задач с помощью голосовых команд. Он может выполнять диктовку (речь в текст), искать информацию в Интернете, воспроизводить песни, которые вы хотите услышать, он может открывать или искать файлы на вашем компьютере, он может устанавливать будильники и напоминания, он может выполнять математические вычисления, запоминать для вас заметки, автоматизировать различные компьютерные задачи, читать электронные книги и многое другое.
Искусственный мозг
Braina — это результат тщательной исследовательской работы, проделанной в области искусственного интеллекта .Мы работаем над тем, чтобы сделать Braina цифровым помощником, который может понимать, думать и даже учиться на собственном опыте, как человеческий мозг. Braina понимает язык и учится на разговоре.
Подробнее >>
Диктант
Braina — это программа для распознавания речи, которая преобразует ваш голос в текст на любом веб-сайте и в любом программном обеспечении (например, MS Word, Блокнот и т. Д.). Он поддерживает более 100 различных языков и акцентов мира, включая английский, немецкий, хинди, испанский, французский, итальянский, португальский, русский, китайский, японский и другие языки.Это быстро, легко и точно, помогая вам стать более продуктивным, чем когда-либо прежде.
Подробнее >>
Управляйте ПК по беспроводной сети через устройство Android или iOS
ПриложенияBraina для Android и iOS превращают ваш смартфон или планшет в беспроводной микрофон, чтобы управлять Braina на вашем ПК через сеть Wi-Fi. Это означает, что вам не нужно сидеть перед компьютером, чтобы выполнять задачи. Например, вы можете удаленно дать команду Braina проигрывать песни из любого места в вашем доме.Вы можете расслабиться в кресле и давать голосовые команды для воспроизведения любимых песен.
Android-приложение | Приложение для iOS
Пользовательские команды, ответы и горячие клавиши
Создавайте собственные настраиваемые голосовые команды и ответы. Вы также можете определить горячие клавиши (также известные как сочетания клавиш или сочетания клавиш) для автоматического запуска пользовательского действия команды (например, запуск программного обеспечения, веб-сайта, макроса клавиатуры и т. Д.)
Подробнее >>
Воспроизвести песни и видео
Воспроизведение песен и видео с помощью голосовых команд.Braina может искать песни и видео как на ваших локальных дисках, так и на онлайн-платформах, таких как SoundClound, YouTube и т. Д. Вы также можете управлять воспроизведением мультимедиа и громкостью.
Play Hips Don’t Lie
Play Akon
Play Euphoria
Искать песенный блюз
Воспроизвести видео на YouTube Thriller Search
Подробнее >>
Преобразование текста в речь
Braina может естественно читать текст вслух.Вы можете слушать электронные книги, электронные письма, содержимое веб-страниц и т. Д. Вы даже можете выбирать разные голоса и настраивать скорость чтения.
Подробнее >>
Математика
Брайна — блестящий математик и говорящий калькулятор. Задайте свою математическую задачу, и Брэйна ответит вам. Braina может решать задачи арифметики, тригонометрии, степеней и корней, простых чисел, процентов, делителей, теории множеств, математических определений и многого другого.
1-2 + 3-4 + 5-6 + 7-8 + 9-10
(10 * 2 + 5 * 4) / (10-2)
Квадратный корень из 64
31 является простым числом?
$ 2400 + 15%
Делится ли 7654 на 43?
Подробнее >>
Поиск информации
Найдите информацию о любом человеке, месте или предмете на различных интернет-ресурсах.Быстро выполнять поиск в поисковых системах, таких как Google, Bing, Yahoo и т. Д.
Найдите информацию о болезни Паркинсона
Расскажите мне что-нибудь о ее фильме
Искать Real Madrid оценка в Google
Ищите Альберта Эйнштейна в Википедии
Кто такой Джонни Депп?
Найди пиццерии рядом со мной
Показать карту США
Показать изображения милых щенков
Подробнее >>
Словарь и тезаурус
Найдите определения, антонимы, синонимы и т. Д.любого слова. Он также может определять медицинские термины.
Определить ужас
Что такое интеллект?
Синонимы проницательного
Антонимы хорошего
Слова, содержащие Apple
Подробнее >>
Поиск / открытие файлов, папок, веб-сайтов, программ и особых мест
Быстрое открытие файлов, программ, веб-сайтов, папок, игр и т. Д.Braina также позволяет вам искать файлы и папки на вашем ПК в 10 раз быстрее.
Search file awesome
Search folder music
Открыть блокнот
Открыть диспетчер задач
Открыть мой компьютер
Открыть мой компьютер
Панель управления Открыть сетевые подключения
Открыть информацию о системе
Открыть свойства мыши
Открыть Facebook
Открыть диск E
Подробнее >>
Автоматические прессы
Создавайте макросы клавиатуры и автоматизируйте нажатия клавиш.Практически любые повторяющиеся задачи, которые можно выполнять с помощью клавиатуры, можно автоматизировать. Braina можно использовать для приложений или веб-страниц, которые требуют, чтобы вы сидели и нажимали клавиши для достижения ваших целей, таких как игры. Вы можете автоматизировать презентации Power Point, играть в игры, автоматизировать веб-камеры, обновлять веб-страницы, автоматически заполнять формы на веб-страницах и т. Д.
Подробнее >>
Банкноты
Записывайте дела, разговоры в чате, заметки, фрагменты веб-сайтов, закладки веб-сайтов, контакты, идеи и другие вещи.
Примечание Я отдал 550 долларов Джону
Вспомните Джон
Примечания
Подробнее >>
Сигнализация и напоминания
Braina добавляет функцию будильника на ваш компьютер, позволяя создавать несколько будильников, которые могут разбудить вас или напомнить, когда пора что-то делать.
Установить будильник на 7:30
Напомнить мне посетить врача 15 августа в 11:00
Подробнее >>
Оконное управление
Braina имеет различные встроенные команды, которые позволяют взаимодействовать с любым окном приложения.
Развернуть окно
Свернуть окно
Закрыть окно
Перейти в блокнот
Прокрутить вниз
События
Найдите сегодняшние и предстоящие события, происходящие в любом городе мира!
Сегодняшние события в Дубае
Команда запуска
Запускает действия при запуске компьютера и экономит ваше время.Например, Braina может автоматически открывать набор часто посещаемых вами веб-сайтов при запуске компьютера.
Подробнее >>
Разное
Выключить компьютер удаленно
Анекдоты и цитаты
Изменить имя Braina — дать любое имя помощнику Braina.