Нейросеть написала бы статью на эту тему очень быстро, ведь поиск материала, его обработка, составление собственного текста — всё происходит за считанные минуты. Но мы справились без её помощи. Так ли важен ИИ в нашем современном мире? Давайте разбираться
14 марта 2025Некоторое время назад писатель Мо Гавдат, специалист в сфере искусственного интеллекта, прочитал интересную лекцию о том, как эта технология может изменить мир. Он считает, что мира, который мы знали и к которому привыкли, больше нет. Очень скоро наступит (или даже уже наступает) момент, когда машины будут продавать машины машинам. Как это сказывается на обычной жизни?
Например, уже сейчас мы можем консультироваться с нейросетью при выборе того или иного товара, причём абсолютно любого — от стакана кофе до автомобиля. Мы можем поручить голосовому помощнику оформить заказ, который мы выбрали по рекомендации нейросети, и другая нейросеть на другом конце мира может организовать доставку. Это удобно, прикольно и звучит как будущее.
Очевидно, что использование искусственного интеллекта — это не только про YandexGPT, Шедеврум и Genesis. Рассмотрим на примере разных сфер, где и как применяют нейросети.
Нейросети точно меняют процесс образования. Одно из новаторских решений в этой сфере — разработка интеллектуальных обучающих систем. Китайская компания Squirrel AI разработала систему, которая оценивает сильные и слабые стороны учащихся и предоставляет персонализированную схему обучения с учётом конкретных потребностей.
Еще, такие платформы, как Knewton, позволяют преподавателям автоматически создавать индивидуальные учебные материалы с учётом стилей обучения и предпочтений. В Яндекс Практикуме и Яндекс Учебнике тоже взяли нейросеть в помощники — поделились их кейсами в отдельных материалах.
Ещё одна из классных технологий — это автоматизированные системы оценивания. Например, GradeScope — платформа на базе ИИ, которая может распознавать почерк, оценивать ответы на вопросы и автоматически выставлять оценки за задания за считаные секунды.
В помощь преподавателям разработали и платформу ClassIn — она использует ИИ для анализа поведения учащихся в классе, отслеживая участие, внимание и даже язык тела с помощью камер в классах или на виртуальных занятиях, и в режиме реального времени предоставляет учителям обратную связь о вовлечённости.
Нейросети помогают и студентам: например, более глубоко разбираться с материалами и писать научные работы. Собрали истории студентов в отдельном материале.
Искусственный интеллект — безусловный помощник в обеспечении безопасности на дорогах. К примеру, в экосистеме умного города светофоры с компьютерным зрением и технологиями ИИ помогают оптимизировать движение, уменьшая автомобильные пробки и повышая безопасность. Камеры и датчики в режиме реального времени собирают данные о дорожном движении, скорости транспортных средств и пешеходов, а ИИ анализирует всё это и переключает светофоры, чтобы сократить время ожидания и предотвратить заторы. Такие решения уже внедрены и успешно функционируют в Лондоне и Берлине.
При помощи встроенных в асфальт датчиков, компьютерного зрения и аналитики данных в режиме реального времени они могут передавать водителям информацию о свободных местах через мобильные приложения. Fybr, например, разрабатывает такие системы для мониторинга парковочных мест в Сан-Франциско.
ИИ также встраивается в систему экологической безопасности города. К примеру, размещая датчики в контейнерах и анализируя данные о характере образования отходов, система при помощи ИИ может прогнозировать, когда контейнеры будут заполнены. Компания Rubicon разработала платформу под названием Rubicon SmartCity, которая была внедрена в Атланте и Хьюстоне. Платформа объединяет искусственный интеллект и интернет вещей, чтобы отслеживать уровень отходов в режиме реального времени, оптимизировать маршруты вывоза мусора и предоставлять городским властям полезную информацию.
Где точно не обойтись без роботов и ИИ-устройств, так это в медицине. Самый известный робот-врач — Da Vinci от Robotics Surgery, в мире уже работает несколько десятков тысяч таких комплексов. Они могут не только ассистировать хирургам-людям, но и работать самостоятельно на основе ИИ. Обученная система способна выполнять многие простые операции гораздо точнее и эффективнее, чем человек, — например, при разрезании и сшивании тканей. Ещё ИИ диагностируют болезни, об этом мы писали в отдельном материале.
После диагностики и операции пациентам нужен отдых и восстановление — и в этом тоже может помочь ИИ. Например, врач составляет комплекс упражнений для восстановления подвижности, а ИИ отслеживает регулярность и правильность их выполнения. Также технологии виртуальной и дополненной реальности помогают пациентам восстанавливаться в игровой форме.
Сюда ИИ вошёл очень гармонично. Виртуальные примерочные, представленные у многих крупных брендов (Adidas, Puma, New Balance и так далее) удобны не только для клиентов, но и для самих компаний, поскольку могут снизить долю возврата вещей. А умные зеркала позволяют примерить десятки разных фасонов, размеров и цветов, даже не прикасаясь к одежде. Подробно о трендах в этой сфере мы рассказали в отдельной статье.
Одно из ИИ-решений для крупных продавцов — автоматизация проверки товаров на складе. Для распаковки коробок и сумок, ручной проверки состояния товаров, сканирования этикеток нужно большое количество сотрудников, а ведь всё это могут делать ИИ и роботы, как у Motoblouz.com.
Пример ИИ в спорте — технология распознавания игроков в футболе, которая применяется более чем в 20 тысячах матчей в 90 странах по всему миру каждый год. С её помощью определяется скорость бега и ускорение игрока, дистанция, время реакции на пас или открытую зону, область видимости и другие характеристики. Более того, на основе этих данных некоторые компании могут заниматься прогнозированием итогов матчей.
Судейство тоже уже не обходится без ИИ. Человеческая ошибка при определении офсайда может составлять до метра: очень сложно оценить фактическое положение нескольких движущихся игроков относительно линии ворот. В то же время точность системы Hawk-Eye компании Foxtenn составляет несколько миллиметров.Как использовали ИИ на Олимпиаде-2024 — в нашем отдельном материале.
Компания Connecterra разрабатывает интеллектуального помощника для молочных ферм, который наблюдает за поведением и здоровьем коров в режиме реального времени. Система использует комбинацию датчиков и камер для сбора данных о передвижениях каждой коровы, её пищевых привычках и общем самочувствии. Затем эти данные обрабатываются ИИ для выявления, например, симптомов заболеваний, которые могут быть незаметны для человека, — чтобы фермеры могли принять необходимые профилактические меры.
Для засушливых регионов созданы интеллектуальные системы орошения, которые оптимизируют потребление воды. Компания CropX разработала платформу, которая объединяет данные с датчиков почвы, прогнозы погоды и спутниковые снимки, чтобы предоставлять фермерам точные рекомендации по поливу. ИИ может анализировать всё это в режиме реального времени, корректируя графики и объёмы полива в соответствии с конкретными потребностями каждой культуры.
Конечно! Нужно учиться использовать нейросети с самых небольших задач и совершенствовать этот навык постепенно. Например, в последнем отчёте Стэнфордского университета утверждается, что более 55% компаний уже используют ИИ ежедневно, а более 66% опрошенных признают колоссальное влияние нейросетей на их жизнь. Кажется, эти данные говорят, что ИИ — уже не маркетинговая уловка, а действительно важная технология, меняющая мир.
