Мотивация развития технологий ИИ состоит в том, что задачи, зависящие от множества переменных факторов, требуют очень сложных решений. А современные технологии машинного обучения могут позволить нам научить компьютеры «программировать» за нас. В нашем обзоре мы рассмотрим наиболее интересные события и векторы в масштабном развитии ИИ.
Исследования в сфере ИИ ведутся путем изучения умственных способностей человека и переложения полученных результатов в поле деятельности компьютеров. Таким образом, искусственный интеллект получает информацию из самых разных источников и дисциплин. Это и информатика, математика, лингвистика, психология, биология, машиностроение. На основе массива данных с помощью технологии машинного обучения компьютеры пытаются имитировать интеллект человека.
За искусственным интеллектом будущее
Технологии искусственного интеллекта постепенно выходят на плато продуктивности. Среди первых ласточек – сервисы распознавания речи, на базе которых работают чат-боты. Также интерес у пользователей вызывают технологии автоматизированного машинного обучения и бизнес-приложения со встроенными механизмами ИИ. Растет спрос на платформы искусственного интеллекта, предоставляемые в виде услуги, и соответствующие облачные сервисы. Но некоторые применения, например — в автономных транспортных средствах, будут реализованы лишь лет через 10.
К системам дополненного интеллекта (augmented intelligence) аналитики относят средства автоматизации, помогающие повышать продуктивность умственного труда человека. Они помогают организовать «партнерство» между людьми и ИИ, в котором первые играют главенствующую роль.
Когнитивные вычисления – одно их направлений ИИ, которое изучает и внедряет процессы естественного взаимодействия человека и компьютера, наподобие взаимодействия между людьми. Цель технологии искусственного интеллекта заключается в полной имитации человеческой деятельности высшего порядка – речь, образное и аналитическое мышление.
Использование искусственного интеллекта в этом качестве помогает уменьшить объем рутинной работы и, соответственно, количество ошибок в ходе ее выполнения. А участие человека, в свою очередь, снизит риск, связанный с автоматизированным принятием решений — за счет того, что человек сможет решить вопросы, ответам на которые ИИ еще не обучен.
По мнению специалистов аналитической компании ABI Research, в течение следующих нескольких месяцев начнёт формироваться «постпандемический ландшафт». Этот процесс, по сути, является частью цифровой трансформации, начавшейся задолго до пандемии, но значительно ускорившейся в последнее время.
«COVID 19 стал мощным катализатором цифровой трансформации во многих отраслях. Это значительно сократило горизонты инноваций и внедрения для многих ключевых инвестиций в технологии», — считает Стюарт Карлоу (Stuart Carlaw), директор по исследованиям ABI Research.
В числе технологий, которым отводится в этом процессе ключевая роль, аналитики называют 5G, искусственный интеллект (ИИ), дополненную реальность (AR), интернет вещей (IoT), а также другие технологии, обеспечивающие построение и функционирование умных домов и умных городов.
Расходы на искусственный интеллект в Европе
Специалисты аналитической компании IDC полагают, что расходы на искусственный интеллект (ИИ) в Европе в этом году достигнут 12 млрд долларов и будут продолжать стабильно расти в последующие годы. По крайней мере, до 2024 года рост каждый год будет выражаться двузначным числом. Этому способствуют растущие потребности в цифровой трансформации в условиях пандемии COVID-19.
По словам аналитиков, пандемия не закончилась, и её последствия будут проявляться как в течение 2021, так и в последующие годы. Она радикально повлияла на работу многих отраслей, заставив изменить бизнес-процессы. Одна из таких отраслей — розничная торговля, где пришлось перенести акцент на онлайн-продажи и онлайн-сервис. По мере адаптации к новой реальности изменилось и поведение покупателей. Технологии искусственного интеллекта в этой отрасли помогают организовать взаимодействие с покупателями, оптимизировать ценообразование и сформировать рекомендации.
Apple вкладывается в искусственный интеллект
Компания GlobalData провела исследование, результаты которого показали, что за последние пять лет Apple приобрела наибольшее количество компаний, работающих над искусственным интеллектом. По этому показателю техногигант из Купертино обошёл Accenture, Google, Microsoft и Facebook.
В течение нескольких последних лет Apple купила такие компании, как Emotient, Turi, Glimpse, RealFace, Shazam, SensoMotoric, Silk Labs, Drive.ai, Laserlike, SpectralEdge, Voysis, XNOR.ai и многие другие. Целью этих приобретений является совершенствование возможностей ИИ и машинного обучения продуктов Apple. Компания не разглашает все свои приобретения, поэтому вполне возможно, что калифорнийскому техногиганту принадлежит гораздо больше компаний, работающих с ИИ.
GlobalData сообщает, что в период с 2016 по 2020 годы Apple, Google, Facebook и Microsoft в совокупности приобрели 60 компаний, занимающихся ИИ. Из них 25 приходится на долю Apple. Глава компании Тим Кук (Tim Cook) говорит, что Apple не боится рассматривать любые приобретения, однако основное внимание уделяет перспективным стартапам.
Большинство приобретений Apple в сфере ИИ направлены на совершенствование голосового помощника Siri. Компания приобрела Inductiv, чтобы улучшить обработку данных голосовым помощником, а наработки Voysis помогли Siri улучшить понимание живой человеческой речи. Многие приобретения нацелены на будущие продукты компании в сфере искусственного интеллекта.
GlobalData также сообщает, что Apple, Accenture, Google, Microsoft и Facebook за 2020 год наняли более 14 тысяч сотрудников, специализирующихся на искусственном интеллекте и технологиях машинного обучения.
Toyota вкладывает в искусственный интеллект и робототехнику
Статус крупнейшего автопроизводителя в мире даётся Toyota Motor не так легко, его регулярно приходится подтверждать в борьбе с другими автогигантами. Отрасль стоит на пороге большой трансформации, поэтому венчурный фонд Toyota пытается вкладывать деньги в те сферы, где сможет получить отдачу от инноваций в ближайшее время. Искусственный интеллект и робототехника являются одними из приоритетных направлений.
Как сообщает Reuters, управляющий $200 млн венчурный фонд Toyota AI Ventures в настоящее время уже вложился в 36 молодых компаний, которые ведут разработки в различных сферах, от автопилота и промышленной автоматизации до создания летательных аппаратов. В сфере робототехники Toyota преследует цель повысить степень автоматизации производства и перейти к использованию облачных систем, позволяющих промышленным роботам делиться между собой обретёнными навыками.
Венчурный фонд Toyota обладает достаточной степенью независимости в принятии решений об инвестировании средств. По словам его руководителя, фонд находится на границе между корпоративной структурой Toyota и внешним миром, привлекая из него лучшие идеи. В этом году Toyota основала ещё один фонд, Woven Capital, в распоряжении которого окажутся не менее $800 млн. Приоритетным направлением для инвестиций в данном случае станет развитие экосистемы автономных транспортных средств.
Xiaomi и разработчик технологий искусственного интеллекта CVITEK
По данным китайских источников, основатель и исполнительный директор компании Xiaomi Лэй Цзюнь (Lei Jun) купил контрольный пакет акций китайского разработчика технологий искусственного интеллекта CVITEK. Сделка привела к смене руководящего состава в компании, занимающейся разработками ИИ.
Китайский производственный гигант официально стал крупнейшим акционером CVITEK с долей акций 20,7 %. Также стало известно, что Лэй Цзюнь теперь занимает пост одного из руководителей CVITEK. Сумма сделки не сообщается, но указывается, что доля собственных активов Лэй Цзюня в компании теперь составляет 3,07 %.
Компания CVITEK занимается проектированием и разработками чипов SoC на основе искусственного интеллекта. К сожалению, цель сделки между CVITEK и Xiaomi не указывается. Поскольку сама Xiaomi выпускает продукты, использующие технологии машинного обучения, весьма вероятно, что вместе с покупкой CVITEK производитель смартфонов хочет расширить зону своего влияния в сфере разработки технологий ИИ. В перспективе также не исключается возможность использования наработок CVITEK в составе продуктов Xiaomi.
Искусственный интеллект «поумнеет» в два раза
Компания Samsung Electronics объявила, что разработала первую в мире память HBM со встроенными вычислительными блоками для задач искусственного интеллекта. Новая память HBM-PIM с архитектурой «вычислений в памяти» более чем в два раза увеличит производительность ИИ-платформ и систем машинного обучения с одновременным снижением потребления на 70 %.
По словам компании, память HBM-PIM (processing-in-memory) представляет собой новый подход в архитектуре вычислительных систем. Если в классической архитектуре фон Неймана процессор и память находятся в разных местах и вынуждены передавать данные для обработки и хранения в обоих направлениях, то в случае архитектуры HBM-PIM данные обрабатываются прямо в памяти — там, где они хранятся.
Архитектура HBM-PIM полностью программируемая, что позволит использовать память в массе приложений от машинного обучения до принятия решений и логических выводов. Оптимизированный DRAM ИИ-движок размещён в каждом банке памяти и обеспечивает параллельную обработку данных. Что самое важное, применение памяти HBM-PIM не требует каких-либо изменений аппаратного или программного обеспечения, что позволяет ускорить интеграцию в существующие системы.
К слову, многие клиенты Samsung заняты тестированием памяти HBM-PIM на своих платформах в системах с ускорителями ИИ. Ожидается, что проверки будут завершены в первой половине этого года, а затем последует внедрение новой памяти в коммерческую продукцию. Более подробно Samsung обещает рассказать о новой памяти 22 февраля на конференции ISSCC.
Искусственный интеллект управляет группой боевых истребителей
Компьютерное зрение – это направление ИИ используется для распознавания графических и видеоизображений. Сегодня машинный интеллект может обрабатывать и анализировать графические данные, интерпретировать информацию в соответствии с окружающей обстановкой.
Программа ACE Управления перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA) успешно прошла очередной этап испытаний. На этом этапе два ИИ на двух истребителях F-16 группой провели виртуальный воздушный бой с третьим ИИ на таком же истребителе. Также успешно прошли испытания боя на дистанциях вне прямой видимости и были проверены алгоритмы применения вооружения. До конца года ИИ проверят на учебных самолётах в воздушном бою.
В августе прошлого года по программе DARPA ACE (эволюция воздушного боя) искусственный интеллект — сочетание машинного обучения и нейронных сетей — был испытан в виртуальных сражениях один на один с таким же ИИ и даже с живым оператором. «Сверхчеловеческий» интеллект оказался проворнее живого пилота и победил в виртуальном бою.
Новые испытания проверили работу ИИ в боевой группе из двух истребителей против одного и доказали эффективность разработанных алгоритмов. Согласно программе ACE, алгоритм также будет проверен сражением два на два, что произойдёт позже. Вероятно, в будущем это позволит масштабировать работу ИИ для групп из большего числа самолётов.
Более интересным можно считать известие о переводе испытаний ИИ в плоскость настоящих полётов, как это делается в РФ. Для этого ИИ будут встроены в системы управления чехословацких учебно-боевых самолётов L-39 «Альбатрос». Это тоже промежуточный этап испытаний до установки ИИ на настоящие боевые самолёты. И этот этап начнётся до конца текущего года.
Кстати, сегодня ИИ уже управляет «Альбатросами», но через систему команд живому пилоту. Команды транслируются на дисплей, и пилот совершает манёвр. В ходе такого взаимодействия изучается не только ИИ, но также реакции пилота на работу в паре с нейронными сетями. Это тоже предмет изучения программы ACE — как человек реагирует на ИИ и насколько он может с ним взаимодействовать. В конце концов, этот «железный болван» будет прикрывать тебя в бою и реакция человека на работу в паре с ИИ также требует изучения.
Ученые синтезировали речь из сигналов мозга с помощью нейросети
Компьютеры уже могут понимать, анализировать и воспроизводить человеческую речь. Мы уже можем управлять программами, компьютерами и гаджетами с помощью речевых команд. Например, Siri или Google assistant, Алиса в Яндексе и другие.
Исследователи из Калифорнийского Университета Сан-Франциско разработали алгоритм, который расшифровывает сигналы мозга, связанные с произношением слов, и переводит их в понятную речь без необходимости двигать мышцами, даже находящимися во рту. Такая технология в скором будущем должна позволить немым людям свободно и внятно произносить слова.
Прототип такого виртуального генератора голоса был протестирован на пятерых пациентах больницы, которые проходили обследование для лечения эпилепсии. Эти люди не имеют проблем с речью. Каждое из устройств было имплантировано с одним или двумя массивами электродов: специальными подушками, содержащими сотни крошечных электродов, которые были размещены на поверхности мозга.
Для перевода сигналов в речь исследователи разработали две нейронные сети: первая согласовывала сигналы мозга с движениями губ, а вторая превращала эти движения в синтезированную речь. Добровольцы действительно смогли повторить отрывки предложений — на записи можно легко распознать до 70% синтезированных слов.
Предыдущие системы связи на основе имплантатов производили около восьми слов в минуту. Новая программа генерирует около 150 слов в минуту. Эта технология может быть улучшена путем использования мозговых имплантатов с более плотным расположением электродов и более сложных алгоритмов машинного обучения.
Исследователи также обнаружили, что система, основанная на мозговой активности одного человека, может использоваться и адаптироваться для других. Это указывает на то, что в будущем станет возможным массовый выпуск разработки.
Нейросеть, которая распознаёт COVID-19 по кашлю, дыханию и голосу
Нейросеть – математическая модель, которая имитирует строение и функционирование нервных клеток живого организма. Соответственно в идеале – это самостоятельно обучаемая система. Если перенести принцип на технологическую основу, то нейросеть – это множество процессоров, которые выполняют какую-то одну задачу в масштабном проекте. Другими словами суперкомпьютер – это сеть из множества обычных компьютеров.
В последнее время «Сбер» не перестаёт удивлять. Сегодня компания рассказала о разработке лаборатории искусственного интеллекта. Её команда смогла создать нейросеть, способную выявлять наличие коронавирусной инфекции по аудиоданным.
Для этого используется анализ спектрограмм трёх звуковых моделей — голосовой, дыхательной и звуки кашля. После получения звуковых данных информация переводится в спектрограмму, которая иллюстрирует энергию звука на разных частотах. Затем полученная информация вводится в свёрточную нейросеть, которая её потом обрабатывает и выводит результат. Поясним, что свёрточная нейросеть отличается от обычной тем, что нацелена на эффективное распознавание образов. Данная нейросеть как раз и сравнивает введённые данные с базой данных образцов звуков дыхания и кашля, собранных с диагностированных пациентов в российских клиниках.
Как отмечает Александр Ведяхин (первый заместитель председателя правления «Сбера») о своей готовности в создании такого алгоритма Лаборатория «Сбера» заявила в ноябре 2020 года. «Конечно, наша модель пока не достигает точности биологического PCR, что неудивительно, но уже сейчас имеет сопоставимые характеристики», — говорит Александр. Также он обращает внимание на то, что это «не медицинский диагностический инструмент, а скорее персональный ежедневный чекер — сдача теста и получение результата занимают всего 60 секунд».
В ближайшее время компания планирует выпустить специальное приложение для iPhone и смартфонов на Android, которое будет выполнять тестирование на COVID-19 по звукам. Также благодаря этому нейросеть сможет ещё лучше распознавать заболевание.
Космические роботы с искусственным интеллектом
По сообщениям сетевых источников, первые российские роботы, которые будут способны в интеллектуальном режиме взаимодействовать с космонавтами, появятся в 2023-2024 годах. Об этом пишет информационное агентство ТАСС со ссылкой на пресс-службу НПО «Андроидная техника».
Глубокое обучение относят в отдельный принцип ИИ, так как этот метод используется для обнаружения закономерностей в огромных массивах информации. Для такой непосильной человеку работы, компьютер использует усовершенствованные методики.
«Блоки, которые разрабатываются уже сейчас, позволят роботу в интеллектуальном режиме взаимодействовать с космонавтами. Мы планируем, что первые такие решения появятся в 2023-начале 2024 года», — говорится в сообщении пресс-службы предприятия.
Также было отмечено, что работы по созданию интеллектуальных решений ведутся уже сейчас. Определённые блоки искусственного интеллекта будут задействованы в процессе создания робота «Теледроид», предназначенного для работы в открытом космосе. Предполагается, что он будет функционировать в первую очередь в копирующем режиме и только во вторую — в автономном, поскольку выполняемые им действия должны быть подконтрольны человеку.
Напомним, в октябре прошлого года в НПО «Андроидная техника» заявили о том, что испытания первых образцов робота для открытого космоса будут начаты во второй половине 2021 года. На тот момент инженеры предприятия прорабатывали внешний облик устройства, его компоненты и протоколы стыковки с Международной космической станцией. Исполнительный директор НПО «Андроидная техника» Евгений Дудоров также рассказывал о том, что робот «Теледроид» будет управляться не только с МКС, но и с Земли, а необходимый для этого костюм-аватар усовершенствуют с учётом пожеланий космонавтов.
Искусственный интеллект в Казахстане
Казахстан только начинает использовать возможности искусственного интеллекта. Однако уже есть первые интересные проекты на основе этих технологий.
Министерство здравоохранения внедряет в государственные медицинские структуры самообучающуюся систему на базе искусственного интеллекта, которая позволяет лечить онкологические заболевания. В «Казпочте» разработали виртуальную помощницу TelegrambotKazpost, которая общается с пользователями в Telegram, снижая тем самым нагрузку на колл-центр, при этом алгоритм Supervisedlearning, позволяет боту постоянно самообучаться.
Благодаря применению технологии машинного обучения одна из систем онлайн-продажи билетов смогла заметно увеличить объёмы продаж театральных билетов в прошлом году. Примеров пока немного, но с каждым месяцем их будет всё больше. Авторы законопроекта «О внесении изменений и дополнений в некоторые законодательные акты Республики Казахстан по вопросам регулирования цифровых технологий» считают, что в Казахстане искусственный интеллект можно эффективно внедрять в сфере финансов, производства, добычи и здравоохранения, а также в государственных органах. Они не упомянули ритейл, хотя это одна из самых перспективных сфер использования ИИ: в ритейле сосредоточены колоссальные объёмы данных, а большие данные – это большие деньги.
Итоги
ИИ настолько плотно вошёл в современные используемые нами технологии, что многие даже не думают о нём как об «ИИ», то есть, не отделяют его от обычных компьютерных технологий. Спросите любого прохожего, есть ли искусственный интеллект в его смартфоне, и он, вероятно, ответит: «Нет». Но алгоритмы ИИ находятся повсюду: от предугадывания введённого текста до автоматического фокуса камеры. Многие считают, что ИИ должен появиться в будущем. Но он уже находится здесь…
