Онлайн-экскурсия в действующие бизнес-проекты с оборотом от 20 млн. рублей в год
Участвовать бесплатно
×
Внедрение искусственного интеллекта: как и где происходит
Вернуться к Блогу
11.10.2023
4958

Время чтения: 17 минут

Нет времени читать?
Отправить материалы на почту

Внедрение искусственного интеллекта: как и где происходит

Что это? Искусственный интеллект представлен множеством систем на основе самообучающихся алгоритмов. ИИ позволяет автоматизировать рутинные процессы и задачи в любых сферах, ускорить решение сложных научных проблем.

Где применяется? Сферы внедрения искусственного интеллекта не ограничиваются IT-сектором. Подобные системы используются в медицине, военном деле, сельском хозяйстве, образовании, бизнесе и многих других отраслях.



Что такое искусственный интеллект

Это новое направление, которое является частью компьютерных наук. Многие ошибочно полагают, что ИИ (искусственный интеллект) – это какая-то программа или код, но это не так. Специалисты занимаются разработкой такой системы, которая, как настоящий человек, будет заниматься поиском информации, решением разных задач, таких как написание текстов, создание фотографий и музыки.

Искусственный интеллект запрограммирован на работу с алгоритмами, которые в свою очередь позволяют обрабатывать огромные объемы данных. Более того, на основе полученных данных он может делать заключения, выводы и даже предсказывать события.

Что такое искусственный интеллект

Представим работу ИИ схематично. Это своеобразная команда, которая сообща работает над одной задачей, используя при этом ресурсы программ и компьютеров. Вспомните, как работает шахматный компьютер: он анализирует все, что происходит на доске, и, исходя из этого, делает ход, который будет основан на уже существующих правилах. ИИ мыслит подобно человеку.

Существует много путаницы в осмыслении понятий «нейросети» и «искусственный интеллект». В чем их различия? Нейросеть – это часть искусственного интеллекта, но не весь ИИ базируется на них.

А нейросети – это созданный ИИ, работа которого вдохновлена системой нейронов в мозге человека. Они собирают все доступные данные и за счет них обучаются, базируясь на закономерностях, которые удалось выявить.

Работать с нейросетями может любой человек. Рассказываем на примере. Есть такая отрасль, как Data Science. Она заключает в себе данные статистики, программирования, анализа данных и обучения. Специалисты Data Science занимаются анализом огромных и трудных данных, и нейросети активно помогают им в этом.

Читайте также!

«Лидогенерация — что это? Основные методы и как ими управлять»
Подробнее

История создания и развития ИИ

На самом деле нейросети созданы давно, а шумиха вокруг Chat GPT и других видов искусственного интеллекта только набирает обороты.

Тест Тьюринга. Конференция в Дартмуте, 1950-е годы

Родоначальником нейросетей по праву можно считать математика Алана Тьюринга, именно он предложил идею создания таких машин. Он был уверен, что возможно создать алгоритм, который будет использовать информацию аналогично человеческому мозгу. Для того чтобы убедиться в работоспособности своей теории, он придумал тест. В его рамках человек мог задать вопрос с помощью текста другому человеку и машине одновременно. Уже тогда отличить некоторые ответы алгоритма от отклика живого человека было невозможно. Это стали считать подтверждением существования искусственного интеллекта.

Провести исследование и проверить то, что придумал Алан Тьюринг, было очень сложно из-за цен на технику, способную это сделать, и ограниченности функционала компьютеров. В то время подобными изысканиями могли заниматься только крупные компании и лучшие университеты.

В Дартмутском колледже в 1956 году состоялась конференция, которая была посвящена механизации мыслительных процессов. На ней специалист по информатике Джон Маккарти предложил термин «Искусственный интеллект». Этот момент считается началом существования ИИ.

Лучшие годы искусственного интеллекта, 1960-е

В это десятилетие компьютеры становились доступнее, над их модернизацией постоянно работали, они уже были способны хранить и перерабатывать большие объемы информации. Не отставали и алгоритмы машинного обучения:

  • Началась работа с конкретными системами: появились первые компьютерные программы, моделирующие специалиста в конкретной области. Было две составляющих: диалоговое окно и база информации. Тогда разработали систему DENDRAL, которая определяла структуру любой молекулы органических соединений.

    DENDRAL

  • Появились первые нейронные сети, способные учиться на информации и решать задачи. Их назвали «персептроны», они могли, например, понять, что за цифра написана человеком от руки.

  • Именно в этот период появился язык программирования LISP, который стал фундаментом для исследования искусственного интеллекта.

  • В 1966 году появился первый чат-бот ELIZA, он мог общаться на привычном нам языке и работал подобно психотерапевту. Его создал американский ученый Джозеф Вайценбаум.

Читайте также!

«B2B-маркетинг: ключевые особенности, каналы продвижения»
Подробнее

1970–80-е: спад и возрождение ИИ

Политики делали большие ставки на ученых, хотели больше прорывов и свежих идей и поэтому вливали в эту отрасль крупные суммы. Но их ожидания в большинстве своем не оправдались, не было возможности угнаться за заданным темпом, поэтому финансирование сильно сократилось.

Новая волна интереса и денег началась из-за конкуренции Америки и Англии с Японией. Ведь уже в эти года японцы построили робота, который был похож на человека и мог думать, его назвали WABOT-1.

Спад и возрождение ИИ

Разработки ученых с Запада того времени:

  • система MYCIN, которая умела распознавать менингит и рассчитывать дозу препаратов для его лечения;

  • возможность обучения нейросетей стала эффективнее из-за появления алгоритмов обратного распространения ошибки.

В период с 1990 по 2000 год машины научились играть с людьми и обыгрывать их

Это и многое другое стало возможно благодаря тому, что появились мощные алгоритмы, которые обучали их. Например:

  • Гроссмейстер Гарри Каспаров, будучи уже действующим чемпионом по шахматам, в 1997 году проиграл системе Deep Blue от IBM.

  • В эти же годы появилось программное обеспечение, которое научилось распознавать речь, его назвали Dragon Systems, и работала оно на базе Windows.

  • В конце 1990-х годов появился искусственный гуманоид, которого научили понимать эмоции и даже показывать их, его назвали Kismet.

  • В 2002 году искусственный интеллект стал частью жизни обычных людей в виде робота-пылесоса Roomba.

  • В 2004 году роботы Opportunity и Spirit от NASA полетели на Марс, чтобы исследовать его поверхность без человека.

  • В 2009 году корпорация Google приступила к разработке технологии автомобилей, которые могут управляться без помощи человека. Им удалось пройти тест на самостоятельное вождение.

Читайте также!

«Абсолютно бесплатная реклама в Интернете: 19 вариантов»
Подробнее

В 2010-х начали появляться мысли о сингулярности (неповторимость чего-то)

Факторы, которые подтолкнули развитие искусственного интеллекта. Статистика его внедрения:

  • Появление социальных сетей и других площадок информационного поля, на которых ИИ начал активнее обучать сам себя.

  • Появление мощной техники, которая дала возможность обрабатывать невероятные объемы данных с высокой скоростью и качеством.

  • Возникли новые подходы, которые становятся поддержкой ИИ. Сюда можно отнести глубокое и машинное обучения, нейронные сети.

Исследователи на конференции Neural Information Processing Systems (NIPS), которая состоялась 4 декабря 2012 года, рассказали о свёрточных нейронных сетях и выиграли классификацию ImageNet, которая относилась к изображениям. Что это значит? Например, мы понимаем, что вот это мохнатое и пушистое существо с большими ушами и мокрым носом – точно собака. А нейросеть делает то же самое, видя картинку и анализируя структуру пикселей. Благодаря этой системе удалось понимать, что изображено, с 85 % точностью, а это всего на 10 % хуже результата человека.

Конференция Neural Information Processing Systems (NIPS)

В 2014 году ImageNet по точности распознавания обогнала человека и дошла до 96 %. Технологию внедрили для распознавания голоса, в беспилотные машины, в компьютерные игры и для аналитики в финансах.

В последние 10 лет прорывов в сфере искусственного интеллекта произошло больше, чем за всю его историю. Например:

  • Два бывших чемпиона Jeopardy! проиграли Watson (системе вопросов и ответов IBM) в викторине в 2011 году.

  • В этом же 2011 году чат-бот, умеющий разговаривать, сумел обмануть судей на тесте Тьюринга, притворившись человеком.

  • В 2011 году компания Apple представила миру Siri, которая с помощью возможности обработки естественного языка умеет говорить, рассуждать, отвечать на вопросы. Это стало доступным с помощью технологии NLP.

  • Спустя 5 лет, в 2016 году был создан первый робот, способный разговаривать, основываясь на искусственном интеллекте, и даже менять выражение лица. Его назвали Софией.

  • Дальше, спустя год, в 2017 компания Марка Цукерберга создала два чат-бота для того, чтобы они общались между собой. Благодаря такому собеседнику им удалось улучшать знания, совершенствоваться, и в итоге они пришли к созданию собственного языка.

  • 2023 год ознаменовали как GAN, год прогресса генеративных сетей. Они умеют создавать фотографии и видео, а ChatGPT может написать стихотворение, песню, сочинение или рассказ.

9 принципов внедрения систем искусственного интеллекта

  1. ИИ нуждается в доступе к огромному объему информации

    Например, Siri или Алиса погружаются в недра Интернета, чтобы ответить на вопрос, который задает им человек. А системы, которые распознают почерк человека, проходят обучение на тысячах примеров.

    Для понимания, сколько информации нужно для обучения, важно учитывать правило «10 раз». Это означает, что объем данных, получаемых ИИ, должен превышать параметры, которые есть у модели, в 10 раз. Приведем простой пример. Вам нужно научить алгоритм отличать крокодилов от птиц на основе 100 параметров. Значит, для того чтобы его обучить, необходимо 1000 изображений.

  2. Вычислительная мощность

    Например, вы учите искусственный интеллект понимать, что изображено. Значит, вам понадобится огромное количество изображений, чтобы этот процесс ускорить.

  3. Как научить алгоритмы ИИ?

    Можно прибегнуть к использованию более глубоких нейронных сетей и отказаться от простейших алгоритмов. Благодаря этому шагу удастся улучшить работу ИИ при распознавании речи или картинки.

  4. Искусственный интеллект должен быть вариативным

    Для того чтобы работа ИИ была качественной, он должен уметь действовать нелинейно и адаптироваться к новым ситуациям, со временем улучшая свои результаты. Но при этом, если взять за пример управление автомобилем, у водителя обязательно должна сохраниться возможность контролировать искусственный интеллект.

    Принципы внедрения систем искусственного интеллекта

  5. Общение на привычном языке

    Здесь все просто, например чат-боты. Они адаптируются под речь человека, который обращается к ним, и на том же языке предоставляет информацию.

  6. Умение аргументировать свое мнение

    Если искусственный интеллект что-то утверждает, он должен объяснить, основываясь на чём он делает выбор и почему принимает такое решение. Благодаря этому удастся добиться понимания причин и следствий конкретного предпочтения.

  7. Безопасность и конфиденциальность данных

    Для примера обратимся к искусственному интеллекту, который относится к медицине. Данные, которые он получает, должны оставаться конфиденциальными, иначе будет нарушена врачебная тайна.

  8. Вопросы этики

    В случае если искусственный интеллект привлекается к поиску кандидатов на определенную должность, он должен быть беспристрастным, чтобы избежать дискриминации по полу, весу, расе и другим данным.

  9. Возможность интегрировать ИИ в другие системы.

    Здесь ярким примером будет заказ продуктов или чего-то еще в интернет-магазине. Искусственный интеллект в этом случае можно привлечь ко всем этапам покупки/продажи.

Сферы внедрения искусственного интеллекта

  • Внедрение ИИ в медицине

Искусственный интеллект теперь обучен находить патологии на рентгеновских снимках, результатах магнитно-резонансной компьютерной томографии и маммографии. Врачи уже научились устанавливать некоторые недуги легких и болезнь Альцгеймера при участии ИИ. В чем его преимущество здесь? Врачу нужно порядка 20–30 минут, чтобы точно установить диагноз и назначить лечение, в то время как ИИ справляется за несколько секунд.

IBM Watson – это самый известный на этот момент компьютерный диагност. Он обучен с помощью десятков миллионов историй болезней и медицинских документов. Точность постановки диагнозов им поражает. Но несмотря на это, врач, который ставит диагноз, принимает решение самостоятельно, опираясь на информацию, предоставленную IBM Watson.

В России также есть подобный ИИ, его назвали Botkin.AI и внедрили в сферу онкологии в медицине. Он умеет анализировать полученную информацию и обращать внимание врачей на важные детали.

Внедрение ИИ в медицине Botkin AI

Помимо этого, искусственный интеллект активно используют для того, чтобы быстро восстановить спортсменов. ИИ подбирает схему лечения, которая впоследствии регулируется врачом.

  • В оборонно-военном деле

Пять лет назад в армии Америки началась разработка и внедрение систем искусственного интеллекта, которая будет заниматься распознаванием лиц людей в абсолютной темноте и сквозь стены. Добиться этого они хотят с помощью возможностей тепловизора. Эта функция очень нужна для того, чтобы устанавливать данные и местонахождение особо опасных преступников, в том числе на территориях, где осуществляются военные действия.

Последнее время ведется разработка искусственного интеллекта, который получил название ALPHA. Он должен будет управлять беспилотниками. Уже известно, что его тестирование проходит успешно, ему удалось победить двух противников в лице людей, при этом управляя одновременно четырьмя истребителями.

Кейс: VT-metall
Узнай как мы снизили стоимость привлечения заявки в 13 раз для металлообрабатывающей компании в Москве
Узнать как
  • В работе систем безопасности

Уже сейчас искусственный интеллект умеет распознавать лица и вычислять, кто изображен. Помимо этого, они обучены определять наличие опасных веществ или предметов.

Уже внедрено использование ИИ в работу кибербезопасности. Изучив огромные базы данных, искусственный интеллект может оперативно дать сигнал специалистам для их быстрого реагирования. Разработкой подобных систем активно занимается компания IBM.

IBM Watson

Например, компьютерный диагност Watson, о котором мы уже говорили, может найти взаимосвязь между угрозами и отреагировать на них быстрее, помимо этого выдав ряд действенных рекомендаций.

  • Спорт

Искусственный интеллект выступает здесь в роли помощника, который с помощью полученных данных может выбрать лучшую тактику для футболистов, баскетболистов и бейсболистов. Ему удается раскрыть весь потенциал спортсменов и помочь тренерскому составу.

Еще одно умение, которое есть у искусственного интеллекта в спорте, – это прогнозирование результатов матчей. Эти системы были созданы сразу тремя компаниями: UBS, Commerzbank и Microsoft. Благодаря им удается построить спортивный прогноз, основываясь на физических данных, погоде, местности, опыте игроков.

Читайте также!

«Фишки маркетинга: как показать, что ваш продукт – лучший»
Подробнее
  • В космических системах

Мы уже упоминали о роботах, которые были созданы NASA для изучения поверхности Марса. Curiosity занимается изучением состава почвы на красной планете, а также составляющих атмосферы. Помимо того, он умеет запоминать максимально безопасные пути следования и, опираясь на это, прокладывать новые маршруты.

Еще одного робота разработали в Технологическом институте Карлсруэ и назвали его Lauron. Он, конечно, тоже работает на базе ИИ. Его разработали для того, чтобы научиться ходить ровно по пересечённой местности. Lauron умеет адаптироваться к местности, в которой находится. У него целых шесть ног, которые оснащены специальными зацепами. Его основная цель – исследовать различные поверхности в космосе.

Робот с ИИ для изучения космоса Lauron

Сначала Lauron собирает всю необходимую информацию о том, где находится, а потом прокладывает путь к намеченной точке. Его он строит достаточно деликатно, стараясь не задевать и обходить препятствия. Его работа нужна для того, чтобы впоследствии обезопасить человека, потому что такие местности часто могут быть сопряжены с риском – вулканами, например.

  • Судебная система

Здесь первооткрывателями стали специалисты из Китая. Они используют нейросети как помощников, которые анализируют большие объемы информации из государственных хранилищ. Они способны обратить внимание на характеристики каждого человека и, основываясь на этом, решить, виновен он или нет.

Некоторые ИИ уже могут дать прогноз, какой человек способен совершить преступление. Планируется, что благодаря такому навыку удастся снизить уровень преступности.

  • Политика

Планируется, что искусственный интеллект поможет сделать муниципальное управление эффективнее, влияя на избирателей и получая приоритетные результаты. Яркий этому пример – бывший президент США Барак Обама, который нанял целую команду, работающую с ИИ. Благодаря им удалось выиграть около 12 % перевеса голосов, которые получили благодаря расчетам правильных дней и мест презентации.

ИИ в политике

  • Культура

За $432 500 была продана первая картина, которую создал искусственный интеллект. Это произошло в 2018 году. Для того чтобы ее нарисовать, ИИ проанализировал порядка 15 тысяч портретов художников XV–XX веков.

Не отстает и музыкальная сфера. Например, Warner Music заключила контракт с Endel, который вообще-то является роботом, на целых 20 альбомов. И его особенность в том, что он не только пишет музыку, но и подбирает ее под настроение и внутреннее состояние человека. Как это возможно, спросите вы?

Нейросеть может проанализировать человека в целом, его состояние, местность, где он находится, и создать на основе всех этих данных музыку, которая поможет ему справиться с тревогой и существенно улучшит настроение.

  • Образование

Планируется, что в скором времени образование будет активно развиваться по двум направлениям:

  1. Прокторинг. Благодаря ему будет возможно контролировать учеников во время тестирований и экзаменов. Система уже научена следить за студентами, определяя, разговаривают ли они, как часто куда-то смотрят, отводя глаза от экрана. Собрав эти данные, ИИ сразу отправляет их специалисту, которого назвали проктор. Он отвечает за мониторинг тестирования.

  2. Адаптивное. Благодаря этому направлению вскоре удастся определять, почему часть студентов отличается по успеваемости и как ее повысить. Для этого ИИ будет делать выгрузки-отчеты, помогая корректировать учебный план для более легкой адаптации всех обучающихся.

Читайте также!

«32 метода поиска и привлечения клиентов»
Подробнее
  • Сельское хозяйство и животноводство

Искусственный интеллект ведет здесь свою активную работу. Если брать в пример аграрную промышленность, то можно увидеть, что некоторые компании, например Cropx, AGCO, Agworld и Farmlogs, запускают беспилотники, которые оснащены системой GPS и радарами для доставки удобрений в нужное место и обработки ими тех или иных сельскохозяйственных угодий.

Уже разработаны тракторы, которые работают на базе искусственного интеллекта. Их разработкой занимается компания CNH Industrial. По сути, они выполняют ту же функцию, что и обычные трактора. Разница лишь в производительности, поскольку ИИ не нуждается в отдыхе. Такая техника занимается прополкой и опрыскиванием местности. Помимо того, есть ещё функция наблюдения за стадом животных.

Помимо этого, в сельском хозяйстве ИИ уже умеет определять больных животных и, наоборот, выделять породистых представителей.

Преимущества внедрения искусственного интеллекта в бизнес

Как и в других сферах, ИИ способен внести изменения, которые повлекут за собой развитие предприятия. Цель внедрения искусственного интеллекта – предложить свежие идеи улучшения, повысить эффективность, основываясь на пройденном опыте, ошибках и достижениях.

Перечислим несколько вариантов, которые смогут качественно улучшить работу вашего бизнеса:

  • Упрощение процессов. Искусственный интеллект способен взять на себя рутину, чтобы освободить время сотрудников для более важных и весомых задач. Например, ИИ берет на себя обработку больших объемов информации, после чего классифицирует её и анализирует. Благодаря этой объемной работе удастся снизить количество ошибок и соответственно улучшить показатели компании, помимо того, сократив издержки.

  • Влияние на качество полученного опыта. Нейросети способны помочь владельцам бизнеса взаимодействовать с клиентами на более высоком уровне. Это возможно благодаря выявлению предпочтений клиентов. ИИ сможет делать предположения, давать советы и предсказывать пути решения разных ситуаций, буквально проигрывать их. Что это даст для бизнеса? Возможность создавать более востребованные продукты, которые в дальнейшем дадут большую выгоду как в материальном, так и в межличностном плане.

    Преимущества внедрения искусственного интеллекта в бизнес

  • Оптимизация. Благодаря нейросетям возможно строить прогнозы, основываясь на которых уже принимать решения, что позволит оптимизировать все процессы работы. Например, искусственный интеллект, проанализировав информацию из определенных источников, может сделать вывод о том, будет ли спрос на ваш продукт или услугу, какую лучше выставлять за него цену и как предотвратить возможные проблемы.

  • Безопасность. Это важная составляющая, за которую может отвечать искусственный интеллект. Что это значит? На основе полученных данных, ИИ может выявлять аномалии, предупреждать об угрозах и даже кибератаках. Это становится осуществимым из-за умения нейросетей обрабатывать огромные объемы информации.

Для всех сфер бизнеса может быть полезен искусственный интеллект за счет потенциала, которым он обладает. Он способен помочь влиять на решения, повышать показатели, подбирать более приемлемые условия для клиентов. Внедрив работу нейросетей в свой бизнес уже сейчас, вы инвестируете в его будущее, в прогрессивность методов, актуальных сейчас и которые впоследствии принесут вам выгоды.

Примеры успешного внедрения систем искусственного интеллекта на российских предприятиях

  • Аппарат, который способен быстро и качественно анализировать сырье и принимать решения на производстве

Для того чтобы производство работало хорошо, важно следить за качеством на каждом его этапе. Ученые-политехники из СПбПУ и компания «Микросенсор НТ» создали аппарат, который может контролировать соответствие нормам на каждом этапе. Помимо того, он легко автоматизирует и налаживает процесс. Его назвали спектрометр.

Сначала он обучается, как и все ИИ. Это происходит на программном обеспечении, которое способно собирать и хранить данные. В него уже загружены определенные базы данных с характеристиками материалов, которые используются на производстве. При том, важной особенностью здесь является возможность адаптировать спектрометр к технологическому процессу практически на любом предприятии. А это открывает перед ним огромные возможности, теперь можно работать без большого штата сотрудников и химической лаборатории.

Благодаря использованию этих технологий получится повысить эффективность работы множества предприятий и, помимо этого, существенно сократить расходы. Если взять в пример молочную продукцию, то, при неправильно взятой пробе, огромная партия может быть утилизирована, а это убытки для бизнеса. Благодаря ИИ этого можно будет избежать.

  • Сфера банковского обслуживания

Благодаря активному внедрению искусственного интеллекта большинство процессов существенно упрощается и автоматизируется, что, опять же, сокращает время. Например, «Сбербанк» в 2022 году внедрил технологии ИИ настолько, что его стоимость достигла 230 миллиардов рублей.

Сбербанк

Искусственный интеллект доводит до автоматизации работу на всех уровнях. Так, например, представители юридических компаний могут получить кредит до двух миллиардов рублей всего за семь минут. Это поистине впечатляет. И это было бы невозможно без помощи ИИ.

Далее, концепция AI First, без которой физически просто невозможно переработать весь объем существующих данных. Она также активно используется в «Сбербанке». Если раньше использованием в работе искусственного интеллекта занимались только отдельные компании, то сейчас этим начинают активно пользоваться все, в том числе государство.

  • Анализ видео в компании «Сибур»

Все технологические процессы на предприятии снимаются. Для чего компанией используются тысячи видеокамер. Потом эти данные анализируются искусственным интеллектом в так называемой «умной» видеоаналитике. Например, раньше, сотрудник, который контролировал производство, мог видеть на своем экране всего 50 изображений, сейчас эта цифра в разы выше.

Сейчас ИИ может включить видео с определенной камеры в момент, когда это необходимо. Благодаря этому удается понять, когда пора приступить к ремонту, где получилась бракованная партия, как лучше настроить логистику и выстроить безопасность системы.

  • «Импульс» как часть моделирования в строительстве

Несколько дней у специалиста занимает работа по присвоению кодов и классов информационной модели здания. Притом необходимо учитывать все известные технологии инфомоделирования. Это достаточно объемный процесс, требующий пристального внимания, профессионализма и времени. «Импульс» может определить коды и классы объектов с точностью до 97 % всего за несколько минут. Программа взяла на себя этот огромный пласт работы.

Благодаря «Импульсу» удается сократить время специалистов на механическую работу и даёт им возможность оставаться экспертами, которые оценивают правильность присвоения системой кодов.

На данный момент «Импульс» уже активно используется на нескольких крупных предприятиях в России, которые работают и на международном рынке, в том числе. Важно отметить, что изначально он создавался для программного обеспечения, которое поставлялось из-за рубежа, что из-за ухода его с российского рынка стало неактуальным. И теперь «Импульс» – независимый продукт. Его создателям удалось сделать переориентацию на файлы IFC, которые могут быть прочитаны любыми программами, независимо от страны, где были созданы.

  • «Газпром нефть» создала «Когнитивного геолога»

Огромные объемы информации необходимо анализировать при процессе разведки углеводородов. Этим занимались узкие специалисты с профильным опытом, понятиями глубокой экспертизы и помимо того, умения давать прогнозы. Руководство «Газпром нефти» приняло решение автоматизировать процесс, чтобы уменьшить сроки и ускорить процессы. Для этого эксперты компании вместе с центром IBM Research Brazil разработали ИИ, который назвали «Когнитивный геолог».

«Газпром нефть» создала «Когнитивного геолога»

Искусственный интеллект здесь собирает все данные компании, освобождает от механической работы специалистов высшего звена и даже выдает решения по концептуальной геологической модели.

Что еще может «Когнитивный геолог»? Оценить количество углеводородов при таксации бассейна для дальнейшего принятия решения о необходимости разработки.

  • Оптимизация работы теплоэлектроцентрали с помощью ИИ

Эта отрасль ежедневно испытывает множество проблем и вызовов, где решения зачастую нужны срочно. Эти вопросы связаны с износом оборудования, выгружаемыми данными, оценкой и автоматизацией систем, режимом работы и многим другим.

Оптимизация ТЭЦ может повысить маржинальный доход каждого часа на 7 %. ИИ здесь основывается на цифровой модели, которую создали профильные специалисты. Она учитывает работу станции, техническое состояние оборудования, схему, после чего искусственный интеллект автоматизирует расчеты и приводит все к единому знаменателю.

Ему удается рассчитать цены на топливо, стоимость тепла и электричества, а также будущий спрос. Исходя из полученных данных удается выработать оптимальные условия для работы ТЭЦ.

Эксперты считают, что в ближайшие 10 лет такими технологиями будут пользоваться все самые крупные предприятия страны.

  • ИИ распознает детали с точностью до 99% на конвейерах КАМАЗ

Абсолютно каждый грузовой автомобиль КАМАЗ и дизельный двигатель, произведенный на заводе, состоит из тысяч деталей. Каждая из них проходит свой путь на заводе: сначала проектируется, затем создается, следом хранится. Важно не терять хронологии, поддерживать стабильность производства и уменьшить количество ошибок.

ОАО «КАМАЗ»

Для этого все процессы необходимо автоматизировать, поняли в руководящем аппарате компании и обратились к «Моделирование и цифровые двойники», где была разработана система, основа которой стоит на компьютерном зрении.

ИИ на 99 % распознает каждую деталь и ведет им четкий подсчет. Это удается делать благодаря обычным веб-камерам, которые установлены на всем производстве. Помимо того, сотрудникам в телефоны были внедрены специальные приложения, которые могут решать аналогичные задачи.

Благодаря этой системе удается оптимизировать работу техников и снизить до минимума человеческий фактор, следовательно, и потери, с этим связанные.

  • Как ИИ лечит патологии и нейродегенеративные заболевания

Для того чтобы вывести на рынок новый продукт в фармацевтике, нужно очень много времени. Потому что после его создания необходимо провести исследования на его эффективность, получить все необходимые разрешения и допуски.

По последним данным, работу препаратов, которые направлены на болезнь Альцгеймера, подтверждают во время доклинических исследований. Это занимает огромное количество времени и других ресурсов, но полученные данные использовать с максимальной эффективностью не всегда удается.

Поэтому здесь также необходимо внедрение искусственного интеллекта, который быстро проанализирует полученную информацию и определит, будет ли работать новый препарат или нет.

  • Unilever использует цифровые двойники стирального порошка

Эта мера стала необходимостью из-за вреда, наносимого экологии и сотрудникам, работающим на заводе. Тестирование новых продуктов (стиральные порошки) занимает много времени, а вредные выбросы при этом могут занимать до 80 % от общего энергопотребления завода. И здесь на помощь Unilever пришел ИИ. Теперь в целях разработки используют цифровые двойники настоящих порошков.

Экспериментировать с составами стало в разы проще. И искусственный интеллект предлагает варианты соотношения веществ в составе порошков, что помогает избежать огромного количества испытаний с выбросом вредных паров, а также решает проблему с более быстрым выходом новых товаров на рынок потребителей.

Читайте также!

«Как посчитать конверсию: 3 проверенных варианта»
Подробнее

Возможные последствия внедрения искусственного интеллекта

Искусственный интеллект представлен множеством систем на основе самообучающихся алгоритмов. Рассмотрим возможные положительные и отрицательные последствия внедрения ИИ.

Положительное воздействие

  • Развитие большими темпами во всех сферах

Основным плюсом внедрения искусственного интеллекта в жизнь человека, безусловно, является общее развитие всех сфер деятельности. Неминуемо наступает четвертая промышленная революция. Она включает в себя проникновение IT в жизнь каждого жителя планеты.

Информационные технологии уже активно развиваются в медицине, образовании, промышленности и здравоохранении. С каждым днем общение между людьми становится все проще и быстрее, а методики – все более передовыми. Причем изменения уже внедрились в жизнь, даже в быт: голосовой помощник Алиса, умные лампочки и розетки, смартфоны с невероятными возможностями.

Сейчас уже по-другому выглядят и сферы искусства, культуры, политики, экономики и сельского хозяйства. Общественный транспорт стал доступнее и удобнее, меняются области безопасности и развлечений.

  • Неограниченные пространства для исследований

В воронку изменений постепенно закручивает всё вокруг, и останавливаться этот процесс не собирается. Благодаря этому исследования, которые будут проводиться, станут глубже, интереснее и принесут еще больше пользы. Ученые смогут изучить каждый живой организм, секреты вселенной, собрать всю информацию о нашей планете и найти решение множества вопросов, ответов на которые пока нет.

Результаты исследований приведут к новым открытиям, еще более передовым технологиям и более интересной жизни. Возможно, удастся дать человеку вечную жизнь, переселиться жить на другую планету, и все фильмы о будущем станут реальностью.

Развитие искусственного интеллекта в результате приведет к прорыву.

  • Возможность грамотно организовать свое время

Скорее всего, правильно функционирующий искусственный интеллект поможет человеку использовать ресурсы планеты в положительном ключе и существенно улучшить качество жизни. И это будет доступно любому, каждый, нуждающийся в изменениях, сможет заметить положительные перемены.

Возможно, искусственный интеллект научится быть безошибочным, сможет мгновенно реагировать и принимать бесконечно правильные решения в любой ситуации.

Но, конечно, это все выглядит слишком утопично. На самом деле ИИ – это машина, код, в котором, как и в любой технике, могут происходить сбои.

Еще одна утопичная идея заключается в том, что человеку не придется даже делать выбор, искусственный интеллект сделает это за него. Но такое лишение активной роли может привести к огромным проблемам: homo sapiens может перестать развиваться и начнет деградировать, потому что потребность в движении вперед просто-напросто умрет.

Последствия внедрения искусственного интеллекта

Возможные проблемы внедрения искусственного интеллекта

  • Роботы начнут жить вместо человека, и он станет ненужным

Это один из реальных вариантов развития событий. Скорее всего, искусственный интеллект уберет человека из многих сфер. Первыми будут реорганизованы работы, связанные с тяжелым трудом, дальше – с интеллектуальным. Вскоре даже искусство будет частью деятельности нейросетей.

Человеческий труд будет не нужен, рабочие места сократятся, огромными темпами будут развиваться безработица, преступность, голод, страх. Какой сценарий в таком случае будет ждать людей – неизвестно, какая роль им будет уготовлена в цепочке эволюции – тоже.

Конечно, возможно, люди станут тратить время на свои увлечения, но это кажется не совсем правдоподобным вариантом. Многие считают, что все-таки везде человека не удастся заменить, но действительно ли это так, сможет показать только время.

Вероятно, появятся актуальные профессии, в которых смогут проявить себя только люди. Так, уже появляются новые специальности: «учитель для нейросетей», например.

  • Сбои и несовершенство ИИ

Существует мнение, что искусственный интеллект разовьется до такой степени, что будет считать человека низшим созданием и выйдет из-под контроля людей. В таком случае катастрофа будет неизбежной. Многие полагают, что ИИ захочет уничтожить человечество считая, что оно, например, только паразитирует и вообще лишнее здесь.

Другие же, наоборот, думают, что нет и не может быть существа опаснее, чем человек, и искусственный интеллект не сможет его побороть. Но, с другой стороны, люди не смогут решиться на ядерную войну, а вот ИИ, который не обладает чувствами, душой и эмоциями, без проблем сможет пойти на такой шаг.

А возможно, он попадет под руководство злоумышленников, и это будет аналогично ядерному взрыву.

  • Конфиденциальность и безопасность могут оказаться под угрозой

Сейчас уже существует проблема конфиденциальности и безопасности данных. Нет человека, кому бы хоть раз не звонил мошенник. Данные о каждом из нас регулярно обновляются в разных базах данных и доступны практически любому. Это информация о нашем местонахождении, покупках, работе, здоровье.

Помимо того, многие регулярно сами рассказывают о себе в социальных сетях, отмечают тегами места, в которых проводят время, рассказывают о событиях в жизни, делятся самым сокровенным. Появилась новая профессия – блогер. Люди зарабатывают на том, что делают свою жизнь публичной.

И это кажется интересным, на первый взгляд, но, если задуматься, это ведь совсем небезопасно, и такая открытость может привести к разным не очень приятным последствиям. А те, кто обладает информацией о вас, могут с большой вероятностью начать ей злоупотреблять.

Скачайте полезный документ по теме:
Чек-лист: Как добиваться своих целей в переговорах с клиентами

Перспективы развития искусственного интеллекта

Сейчас актуальный вопрос – это распространение генеративного ИИ. Бизнес активно вовлекает его в свою деятельность, а люди боятся, что в скором времени останутся без работы. McKinsey, компания, занимающаяся консалтингом, заявила, что generative AI окажет огромное влияние на трудовые ресурсы, автоматизацию и производительность.

Если опираться на их отчет, то планируется, что генеративный ИИ будет привносить в мировую казну от 2,6 до 4,4 триллиона долларов, это около 2–4 % мирового ВВП в 2023 году.

Специалисты McKinsey рассмотрели возможные сценарии актуальности внедрения искусственного интеллекта для периода с 2040 по 2060 годы, а также спрогнозировали варианты развития для 850 профессий, учитывая совершенствование технологий, и пришли к следующим выводам:

  • Больше всего подъём экономики коснется сферы IT. Стоимость генеративного ИИ повысится примерно на 4,8–9,3%, если удастся использовать его во всех областях. А объемы таких сфер, как телекоммуникации, фармацевтика, банковское дело и образование, вырастут до 5 %.

  • Львиную долю возможной выгоды от искусственного интеллекта займут разработка программного обеспечения и продуктов, работа с клиентами, продажи, маркетинг.

  • Был проведен опрос в восьми развивающихся странах, по результатам которого специалисты сделали вывод, что нас ждет автоматизация высокооплачиваемых должностей за счет генеративного искусственного интеллекта. Примером может служить разработка программного обеспечения.

  • С 2030 по 2060 годы 50% многих задач будут автоматизированы за счет генеративного искусственного интеллекта. Прогнозируется, что генерация или понимание языка, а также задачи, которые требуют логического рассуждения, будут тоже автоматизированы.

Люди уже сейчас испытывают сильную тревогу из-за возможного замещения их труда нейросетями. В Америке недавно был проведен опрос, который показал, что серьезно обеспокоены этим вопросом 24 % опрошенных. На самом деле, это большие цифры.

Действительно существует такая вероятность, что искусственный интеллект вскоре обучится настолько хорошо, что человек с его способностями уже не будет таким качественным и бесценным работником и связующим звеном.

В первую очередь, конечно, человек хочет передать ИИ рутинные задачи и заняться более креативным и интересным. Например, киберспорт: игроки смогут создавать более сложные и интересные миры, при этом небольшие студии будут в выигрышном положении за счет снижения затрат на производство.

Часто задаваемые вопросы об искусственном интеллекте

Часто задаваемые вопросы о промышленном шпионаже

Почему тема ИИ актуальна?

Развитие всех сфер нашей жизни происходит очень стремительно. Так же стремительно развиваются IT-технологии, внедряясь в нашу жизнь и становясь ее неотъемлемой частью. Они уже активно используются в работе государства, крупных корпораций и простого обывателя. С каждым годом ИИ становится все важнее для развития и все более плотно связанным с человеком. Эту связь укрепила пандемия коронавируса, из-за которой появилось огромное количество сотрудников на удалёнке, и некоторые процессы их работы уже автоматизируются.

Первые машины, которые работают на основе ИИ, были разработаны еще в XX веке, и всего несколько десятилетий спустя развитие приняло огромные обороты, однако внедрение не стало повсеместным.

Что такое генеративный ИИ?

Это направление, которое привело людей в шок и восторг в 2022 году. В сети появилось множество фотографий, текстов, которые создал искусственный интеллект. Он творит песни, стихотворения, научные статьи.

Всего за неделю ChatGPT посетили больше миллиона человек. Полтора миллиона пользователей используют DALL-E, чтобы создать два миллиона изображений в день, приводит данные OpenAI. Аналогичное количество посетителей у MidJourney, а у Stable Diffusion эта цифра достигает 10 миллионов.

Майк Кук (исследователь из Knives and Paintbrushes) говорит, что генеративный искусственный интеллект будет некоторое время занимать роль создателя перемен. Он с легкостью создает стихотворения, новости, рисует картины и пишет песни. Уже сейчас сделанные им работы многие с трудом отличают от тех, что были выполнены человеком.

Специалисты прогнозируют, что до конца 2023 года искусственный интеллект будет создавать email-рассылки, станет активным помощником для разработки концепций в маркетинге, а также делать чертежи, рекламные материалы, придумывать слоганы, названия брендов и выдавать много креатива.

Говоря доступным языком, ИИ – это имитация работы человеческого мозга с помощью компьютерных систем. Эти технологии уже плотно внедрились во многие сферы жизни: транспорт, быт, творчество, промышленность, образование и медицина.

Но для того, чтобы ИИ был грамотным, необходимо создание и внедрение в искусственный интеллект больших объемов информации, надо загрузить в него множество данных, научить качественно их обрабатывать. Уже сейчас искусственный интеллект умеет водить машину, заниматься тестированием компьютерных программ, рисовать картинки. Но, конечно, говорить о нём, как о чем-то, что обладает сознанием, пока еще очень рано.

Облако тегов
Понравилась статья? Поделитесь:
Забрать подарки
из закрытой базы
Скачать 7,4 MB
Полезные
материалы
для руководителей
Скачать 3,2 MB
Елена Койгородова
Елена Койгородова печатает ...