Применение искусственного интеллекта — процесс активного использования современных научных достижений в области информатики в различных областях жизнедеятельности общества.
Подобно электричеству или компьютерам, искусственный интеллект (ИИ) представляет собой технологию общего назначения, имеющую множество областей применения в современном обществе. Системы ИИ находят применение в промышленном производстве, научных исследованиях, лингвистике, искусстве, электронной коммерции, медицинской диагностике, электронной коммерции, дистанционном управлении роботами, дистанционном зондировании Земли, инженерии знаний, в разработке и развитии многочисленных отраслей, включая финансирование, здравоохранение, образование, транспорт и др..
Список сфер применения ИИ
Оптическое распознавание символов Распознавание рукописного ввода Распознавание речи Распознавание лиц
Компьютерное зрение, виртуальная реальность и обработка изображений Искусственная жизнь Автоматизация Добыча данных Представление знаний Семантическая паутина
Интернет и электронная коммерция
Рекомендательные системы
Система рекомендаций, построенная на ИИ, предсказывает оценку или предпочтение, которое пользователь отдал бы товару. Системы рекомендаций искусственного интеллекта предназначены для предоставления предложений, основанных на предыдущем поведении пользователей. Эти системы используются такими компаниями, как Netflix, Amazon, YouTube, всеми платформами онлайн-кинотеатров, где они создают персонализированные плейлисты, предложения продуктов и видеорекомендацииPankaj Gupta, Ashish Goel, Jimmy Lin, Aneesh Sharma, Dong Wang, and Reza Bosagh Zadeh WTF:The who-to-follow system at Twitter , Proceedings of the 22nd international conference on World Wide Web. Поисковые системы Google и Yandex, широко использующие нейронные сети, строят системы рекомендаций на базе оценок качества обслуживания пользователей по различным типам сервисных заведений (рестораны, гостиницы и т. п.) по всему миру. Многие маркетплейсы, ведущие бизнес в сети, вводят рекомендательные системы для своих клиентов.
Веб-каналы и публикации Системы ИИ используются в веб-каналах, например, для определения того, какие сообщения должны отображаться в новостных лентах и каналах социальных сетей. Системы ИИ используются для различных видов анализа информации в социальных сетях, проводятся исследования по использованию ИИ для (полу)автоматической пометки/улучшения/исправления информации, поступающей в реальном режиме времени, фильтрации элементов дезинформации и учёта пузыря фильтров.
Таргетированная реклама и повышение активности в Интернете ИИ используется для таргетинга веб-рекламы на тех, кто с наибольшей вероятностью отреагирует на неё или вовлечётся в неё. Он также используется для увеличения времени, проводимого пользователями на веб-сайте, путём выбора привлекательного для зрителя контента. ИИ может предсказать или обобщить поведение клиентов на основе их цифровых следов. Сервисы AdSense и Facebook используют ИИ для рекламы. Компании, занимающиеся азартными играми в Интернете, используют ИИ для улучшения клиентоориентированности этих компаний. Модели искусственного интеллекта, создающие цифровые образы, добавляют психологический таргетинг к более традиционному социально-демографическому или поведенческому таргетингу. Искусственный интеллект используется для настройки параметров покупок и персонализации предложений.
Виртуальные помощники
Интеллектуальные персональные помощники используют ИИ для понимания многих запросов на естественном языке, помимо элементарных команд. Распространёнными примерами являются Siri от Apple, Alexa от Amazon, Алиса от Яндекса, Салют от Сбербанка и более поздний интерфейс ИИ ChatGPT от компании OpenAI.
Поисковые системы Сегодня практически все современные поисковые системы используют искусственный интеллект. Корпорация Google с 2015 года использует самообучающуюся систему с искусственным интеллектом RankBrain в алгоритмах поисковой системы. Также Google использует ИИ в переводчике Google, почте Gmail — для блокировки спама и при написании текста писем, голосовом помощнике Google Assistant — для распознавания речи, в Google Photo — для распознавания изображений, в YouTube — для рекомендаций видеороликов. Существует более 200 различных факторов, которые составляют алгоритм ранжирования, чьи точные функции в алгоритме Google полностью не раскрыты. Общее мнение таково, что RankBrain интерпретирует запросы пользователей и предоставляет наиболее релевантные страницы, которые могут и не содержать именно те слова, которые включены в поисковый запрос.
В России искусственный интеллект использует компания «Яндекс» — в алгоритмах поисковой системы, для предсказания погоды, управления беспилотными автомобилями, написания стихов и музыки, распознавания изображений и речи, в голосовом помощнике «Алиса», мультимедийном устройстве «Яндекс. Станция».
Фильтрация спама
Системы ИИ используются для борьбы со спамом, мошенничеством и фишингом. Он может тщательно проверять содержимое спама и фишинговых атак, чтобы выявить любые вредоносные элементы. Модели ИИ, построенные на алгоритмах машинного обучения, демонстрируют исключительную производительность с точностью более 90 % в различении спама и чистого текста в электронных письмах.
Обнаружение мошенничества Искусственный интеллект помогает обнаружить паттерны, характерные для взлома и мошеннических действий. Специальные программы могут, например, определять мошеннические схемы в мессенджерах. Также нейросети способны помочь определить, насколько человек устойчив к воздействию на него мошенников.
Машинный перевод
Системы ИИ используются для автоматизации синхронного перевода разговорной речи и текстового контента в таких продуктах, как Google Переводчик, DeepL, Яндекс Переводчик. Кроме того, продолжаются исследования и разработки по декодированию языка общения животных.
Веб-служба компании Яндекс осуществила переход на нейронный машинный перевод в 2017 году. Согласно данным официального сайта Яндекса на 2021 год, Яндекс Переводчик использует гибридную систему (сочетает в себе статистический и нейронный машинный перевод) с помощью алгоритма CatBoost, учитывающего недостатки обеих систем.
Распознавание лиц и маркировка изображений
ИИ используется в системах распознавания лиц с точностью 99 %. Некоторые примеры — Face ID от Apple и Face Unlock от Android, которые используются для защиты мобильных устройств.
Автоматическая аннотация (маркировка) изображения — процесс, с помощью которого система ИИ автоматически назначает метаданные в виде титров или ключевых слов для цифрового изображения, которые используются в системах поиска изображений для организации и поиска изображений из базы данных.
Маркировка изображений используется поисковыми системами для обнаружения продуктов на фотографиях и предоставления людям возможности осуществлять поиск по фотографии. Также маркировка изображений позволяет генерировать речь для описания изображений слепым людям. Система DeepFace распознаёт человеческие лица на цифровых изображениях.
Игры
История применения, а вернее имитации применения, ИИ для игр берёт начало с машины под названием «Шахматный турок», в которой на самом деле сидел живой гроссмейстер. Автоматоны XX века позволяли проиграть финальную часть шахматной партии. В 1960-х годах в Институте теоретической и экспериментальной физики (ИТЭФ) в СССР разработали шахматную программу, на основе которой в следующем десятилетии создалиКаиссу — она одержала победу в первом международном чемпионате компьютерных программ. В 1997 году компьютер от IBM победил одного из сильнейших на тот момент гроссмейстеров со счетом 3,5:2,5.
Основным применением возможностей ИИ с 1950-х годов стали игры. В XXI веке искусственный интеллект добился сверхчеловеческих результатов во многих играх, включая шахматы (Deep Blue), Jeopardy! (IBM Watson), го (AlphaGo), покер (Pluribus и Cepheus), киберспорт (StarCraft), и универсальную игровую программу AlphaZero. ИИ заменил алгоритмы, написанные вручную, в большинстве шахматных программ. В отличие от го или шахмат, покер — это игра с несовершенной информацией, поэтому программа, играющая в покер, должна рассуждать в условиях неопределённости. Обычные игроки принимают участие в процессе игры, используя обратную связь от игровой системы, не зная правил.
Сельское хозяйство
В сельском хозяйстве ИИ помогает определять области, которые нуждаются в ирригации, удобрении, обработке пестицидами или повышении урожайности. Агрономы используют ИИ для проведения исследований и разработок. ИИ используется для прогнозирования времени созревания таких культур, как помидоры, мониторинга влажности почвы, управления сельскохозяйственными роботами, ведения предсказательной аналитики, обеспечения благополучия домашних животных, автоматизации теплиц, обнаружения болезней и вредителей и экономии воды.
Тяжёлая промышленность Роботы во многих отраслях промышленности зачастую выполняют работу, которая считается опасной для человека. Они доказали свою эффективность при выполнении монотонных циклических операций, которые могут привести к человеческим ошибкам или несчастным случаям из-за потери концентрации, а также на других рабочих местах, которые люди могут считать унижающими достоинство. В 2014 году на Китай, Японию, США, Республику Корея и Германию пришлось 70 % общего объёма продаж роботов. В автомобильной промышленности, секторе с особенно высокой степенью автоматизации, в Японии самая высокая плотность промышленных роботов в мире: 1414 на 10 000 сотрудников.
В России ИИ применяется, в частности, в нефтяной промышленности: компания «Газпром нефть» создала ИИ-агента для планирования бурения на месторождениях и научила его проектировать тысячу нефтяных скважин в час.
Информационная безопасность Компании, занимающиеся кибербезопасностью, внедряют нейронные сети, машинное обучение и обработку естественного языка для повышения надёжности своих систем.
Применение ИИ в кибербезопасности включает в себя: Защиту сети. Машинное обучение улучшает системы обнаружения вторжений, расширяя область поиска за пределы ранее выявленных угроз. Защиту конечных точек. Такие атаки, как программы-вымогатели, можно предотвратить, изучив типичное поведение вредоносных программ. Безопасность приложений: может помочь в контратаках, таких как подделка запросов на стороне сервера, внедрение SQL-кода, межсайтовый скриптинг и DoS-атака. Подозрительное поведение пользователей. Машинное обучение может выявить мошеннические или скомпрометированные приложения по мере их возникновения.
По мнению руководителя подразделения по борьбе с мошенничеством корпорации Google ― Шумана Госемаджумдера в скором времени искусственный интеллект будет использоваться для полной автоматизации большинства операций по кибербезопасности.
Образование
Интеллектуальные системы обучения, построенные на ИИ, позволяют обучающимся получить индивидуальную помощь в ходе образовательного процесса. Такие системы позволяют снизить тревогу и стресс у проходящего обучение по сравнению с занятиями с репетитором-человеком в группе или с индивидуальным репетитором.
Приложения искусственного интеллекта, которые мешают учащимся сосредоточиться на задаче, такие как рекомендательные системы, могут создать дисфункциональную среду, иногда с эффектом мести.
ИИ также может использоваться для раннего прогнозирования результатов обучающихся при помощи систем электронного обучения, подобных системе Moodle.
В ходе образовательного процесса студенты могут персонализировать свое обучение с помощью искусственного интеллекта. А для преподавателей технология, предоставляемая ИИ, помогает улучшать качество образовательного процесса и навыки преподавания.