Искусственный интеллект (ИИ) открывает человечеству новые возможности, помогая быстрее и эффективнее выполнять задачи в самых разных областях деятельности, таких как сельское хозяйство, здравоохранение, образование, промышленность и многие другие. В этой статье мы поговорим о том, для чего создаются системы искусственного интеллекта, и разберём конкретные примеры их использования.
Что такое искусственный интеллект
Искусственным интеллектом (ИИ) называют направление компьютерной науки, в рамках которого разрабатываются технологии, способные решать интеллектуальные задачи. Голосовые помощники, такие как Siri, Google Assistant или Алиса, рекомендации фильмов в стриминговых сервисах и системы прогнозирования погоды — всё это примеры работы ИИ.
Вы могли слышать о двух искусственных интеллектах — узком (Narrow AI) и общем (General AI). Разница между ними заключается в уровне возможностей и сферах применения.
Узкий ИИ — это системы, созданные для выполнения конкретных задач. Они превосходят человека в определённых сферах, но не способны выходить за рамки своего функционала. Например, поисковые алгоритмы, системы распознавания лиц или автопилоты автомобилей — всё это узкий ИИ, доступный нам уже сегодня. Его главное преимущество — высокая точность и эффективность в решении задач, которым он обучен.
Общий ИИ, напротив, — это гипотетическая (ещё не существующая) модель искусственного интеллекта, способная выполнять любые интеллектуальные задачи наравне с человеком. Такой ИИ мог бы учиться, адаптироваться, творчески мыслить и работать в любых сферах. Над созданием такой нейросети трудятся учёные и разработчики сегодня.
Для чего создаются системы ИИ и в чём их преимущества
Создание систем искусственного интеллекта нацелено на автоматизацию рутинных операций, повышение точности процессов и оптимизацию ресурсов.
Широкое применение искусственного интеллекта объясняется рядом факторов, которые делают эту технологию универсальной, адаптивной и востребованной. Вот основные из них:
1. Обработка больших объёмов данных
Современные системы ИИ позволяют обрабатывать массивы данных, которые человек физически не способен проанализировать самостоятельно. Это особенно важно в таких сферах применения искусственного интеллекта, как, например, маркетинг, финансы или диагностика заболеваний.
2. Повышение эффективности
Системы искусственного интеллекта помогают ускорять выполнение задач и минимизировать количество ошибок, допускаемых человеком. Например, в сельском хозяйстве ИИ-решения позволяют автоматизировать управление поливом, тем самым повышая урожайность.
3. Быстрая обучаемость
Алгоритмы ИИ не только выполняют определённые задачи (как в примере про сельское хозяйство), но и совершенствуются по мере их выполнения. Такая адаптивность делает ИИ универсальным и полезным инструментом в самых разных сферах.
4. Экономические выгоды
Использование искусственного интеллекта позволяет бизнесу оптимизировать процессы и снижать расходы. Это делает внедрение ИИ не только оправданным, но и стратегически важным решением.
5. Доступность технологий
С развитием облачных сервисов и увеличением вычислительных мощностей ИИ становится доступным для широкого круга пользователей. Даже малый бизнес может использовать системы искусственного интеллекта, чтобы сохранять конкурентоспособность на рынке.
6. Инновации и прогресс
Системы ИИ стимулируют развитие технологий, таких как автономный транспорт, персонализированная медицина и умные города. Это подтверждает важность искусственного интеллекта для человечества сегодня и в будущем.
Таким образом, сферы применения искусственного интеллекта продолжают расширяться, оказывая сильное влияние не только на науку и бизнес, но и на повседневную жизнь. Применение ИИ становится одной из ключевых стратегий развития как на уровне компаний, так и на уровне государства.
Искусственный интеллект в различных сферах
Давайте рассмотрим на конкретных примерах, в каких областях используется искусственный интеллект, к каким результатам это приводит и чего следует ожидать от науки в данной сфере в ближайшем будущем.
Искусственный интеллект в образовании
ИИ становится важным инструментом образовательной системы, предоставляя возможности для персонализации обучения, анализа данных и повышения эффективности преподавания.
Применение ИИ помогает преподавателям отслеживать прогресс учеников и учитывать их особенности. А автоматизация рутинных процессов освобождает время учителей, позволяя им сосредоточиться на творческих и организационных задачах.
Также применение искусственного интеллекта улучшает опыт самих учащихся: помогает планировать уроки и лекции, искать и структурировать информацию, разбираться в сложных вопросах, даже если преподаватель временно недоступен.
В качестве примера можно привести ИИ-помощник от Яндекса, который упрощает изучение математики для учеников 5-8 классов и помогает не только решать задачи, но и разобраться в теории.
Другой актуальный пример использования искусственного интеллекта в образовании — кейс НИУ ВШЭ, где студентам гуманитарных направлений разрешили использовать YandexGPT при написании дипломных работ.
Отметим, что университеты — как в России, так и за рубежом — лишь недавно начали разрабатывать собственные правила применения ИИ в учебном процессе, ориентированные как на преподавателей, так и на студентов. Тем не менее уже сейчас очевидно, что многие престижные образовательные учреждения, включая Оксфорд и Гарвард, признают целесообразность использования нейросетей для работы с большими данными, обработки информации, выполнения рутинных задач и даже поиска вдохновения.
Искусственный интеллект в финансах
Современная финансовая индустрия активно внедряет технологии искусственного интеллекта для решения разнообразных задач:
- Оценка рисков и прогнозирование
Анализируя кредитные истории и другие ключевые показатели, ИИ помогает финансовым организациям принимать взвешенные решения о выдаче займов, тем самым снижая риск дефолта.
- Борьба с мошенничеством
По данным РБК, только за первые 9 месяцев 2024 года объём несанкционированных операций в России достиг 17,8 млрд рублей. Искусственный интеллект активно применяется в борьбе с мошенничеством, обрабатывая и анализируя банковские операции в реальном времени, что позволяет своевременно реагировать на подозрительные действия.
- Инвестиционные консультации и трейдинг
Автоматизированные советники на базе ИИ предоставляют рекомендации по инвестициям, основываясь на рыночных данных и результатах анализа портфелей. В трейдинге ИИ разрабатывает алгоритмы, которые оперативно реагируют на изменения на рынке, помогая увеличить доходность компаний.
- Персонализация услуг
ИИ изучает поведение и предпочтения пользователей, что даёт возможность бизнесу настраивать таргетированную рекламу и предлагать продукты и сервисы, актуальные для клиентов.
- Автоматизация процессов
Благодаря ИИ рутинные задачи, такие как обработка транзакций или управление счетами, выполняются автоматически. Это не только снижает затраты, но и уменьшает вероятность ошибок из-за человеческого фактора.
- Анализ рынка и прогнозирование
Использование ИИ для анализа экономических данных и рыночных трендов позволяет компаниям точнее планировать стратегию и быстрее адаптироваться к изменениям в экономической среде.
Хотя технологии ИИ обладают высоким потенциалом, их применение в финансовой сфере сопровождается такими вызовами, как необходимость защиты клиентских данных, обеспечение прозрачности алгоритмов и минимизация возможных ошибок.
Искусственный интеллект в интернете
Сегодня интернет трудно представить без инструментов искусственного интеллекта, которые делают использование всемирной паутины удобным и безопасным. Вот лишь несколько примеров использования ИИ в интернете:
-
Персонализация контента: алгоритмы ИИ анализируют предпочтения пользователей, позволяя платформам, таким как YouTube, Netflix или Amazon, предлагать контент или товары, актуальные для конкретной аудитории. В результате людям становится удобнее пользоваться сервисами и они проводят на них больше времени.
-
Оптимизация поисковых систем: Google и другие поисковые платформы используют ИИ для улучшения понимания пользовательских запросов. Учитывая не только ключевые слова, но и контекст запроса, поиск становится точным.
-
Борьба с недостоверной информацией: ИИ активно используется для анализа источников и выявления фейковых новостей. Это особенно важно в эпоху информационных войн и массовой дезинформации.
-
Чат-боты и виртуальные ассистенты: программы, работающие на базе ИИ, как, например, Alexa или Siri, помогают пользователям находить информацию и управлять устройствами, повышая удобство использования технологий.
Таким образом, ИИ трансформирует интернет, делая его ориентированным на пользователя. Он не только упрощает доступ к нужной информации, но и создаёт новый уровень взаимодействия с цифровой средой.
Искусственный интеллект в медицине
Алгоритмы ИИ помогают врачам быстрее принимать решения, сокращая время на постановку диагноза и улучшая качество лечения. Например, искусственный интеллект уже умеет:
-
диагностировать заболевания на основе анализа медицинских изображений и данных;
-
создавать персонализированные планы лечения;
-
осуществлять мониторинг здоровья пациентов с помощью носимых устройств.
Так, в 2024 году Медицинский исследовательский центр им. В. И. Кулакова и фонд «Спина бифида», совместно со специалистами Yandex Cloud и студентами Школы анализа данных, разработали нейросеть, способную анализировать ультразвуковые снимки и выявлять расщепление позвоночника у плода (лат. Spina bifida) на ранних сроках беременности.
Искусственный интеллект в системах безопасности
Даже авторитетные организации, вроде крупных банков или лидирующих IT-компаний, могут становиться объектами кибератак. В таком случае ИИ становится незаменимым инструментом для защиты данных по следующим причинам:
-
Возможность выявления угроз в реальном времени: ИИ анализирует миллиарды событий в секунду, обнаруживая подозрительное поведение в сети и предотвращая атаки до их начала. Например, системы кибербезопасности, такие как Darktrace, используют машинное обучение для защиты от вредоносного ПО.
-
Автоматизация реагирования: искусственный интеллект способен быстро реагировать на угрозы, изолируя заражённые участки сети или блокируя подозрительный трафик. Это минимизирует риск распространения атаки.
-
Биометрическая идентификация: технологии распознавания лиц, голоса и отпечатков пальцев на базе ИИ используются для защиты доступа к устройствам и данным, например в банковских приложениях и на корпоративных порталах.
-
Анализ больших данных: ИИ помогает обрабатывать массивы информации, обнаруживая паттерны, которые могли бы ускользнуть от человеческого взгляда.
Искусственный интеллект в транспорте и логистике
Интеграция искусственного интеллекта в транспортную сферу меняет представление о безопасности, скорости и эффективности передвижений.
Причины и примеры использования:
-
Автономное управление: технологии ИИ лежат в основе беспилотных автомобилей. Системы, как в Tesla или Waymo, анализируют дорожную обстановку в реальном времени, принимая решения быстрее человека, что снижает вероятность аварий.
-
Оптимизация маршрутов: навигационные сервисы с использованием ИИ, такие как Яндекс Карты или Google Maps, предоставляют данные о пробках, ремонтах дорог и предлагают короткие маршруты. Это сокращает время в пути и расход топлива.
-
Системы безопасности: умные камеры и датчики, анализирующие поведение водителей, способны предупреждать об опасных манёврах или усталости, предотвращая ДТП.
-
Управление общественным транспортом: алгоритмы ИИ помогают оптимизировать расписания автобусов и поездов, учитывая пассажиропоток и погодные условия, чтобы минимизировать задержки.
Искусственный интеллект в бизнесе и торговле
Компании всё чаще внедряют системы искусственного интеллекта для анализа рынка, точного прогнозирования продаж и повышения качества взаимодействия с клиентами. Рассмотрим ключевые направления их использования на примере технологий Яндекса:
-
Аналитика данных: ИИ помогает компаниям анализировать большие объёмы данных, выявляя скрытые закономерности и тренды. Например, сервис «Яндекс Метрика» предоставляет подробную аналитику пользовательского поведения, позволяя бизнесу оптимизировать маркетинговые стратегии.
-
Автоматизация процессов: роботизированная автоматизация процессов (RPA) на основе ИИ выполняет рутинные задачи. В бизнес-приложениях Яндекса, таких как Алиса для бизнеса, автоматизация голосовых запросов помогает упростить работу с клиентами.
-
Улучшение обслуживания клиентов: чат-боты на базе Яндекс Диалогов взаимодействуют с клиентами 24/7, решая вопросы, связанные с заказами, доставкой и поддержкой.
-
Рекомендательные системы: сервисы Яндекса, такие как Яндекс Маркет, используют ИИ для персонализации рекомендаций, предлагая клиентам товары на основе их прошлых покупок и интересов.
Искусственный интеллект в космических системах
Сферы применения технологий искусственного интеллекта, конечно, не ограничиваются привычными нам областями. Интеграция ИИ в космические системы открывает новые горизонты для исследований и освоения космоса, делая миссии автономными и безопасными.
Примеры использования:
- Автономная навигация и управление космическими аппаратами
ИИ позволяет космическим аппаратам самостоятельно принимать решения в реальном времени, что важно в условиях задержек связи с Землёй. Например, марсоходы NASA используют алгоритмы машинного обучения для обхода препятствий и выбора оптимальных маршрутов на поверхности Марса.
- Анализ космических данных
Обработка больших массивов данных, получаемых от спутников и телескопов, требует значительных вычислительных ресурсов. ИИ способен анализировать эти данные, выявляя аномалии и новые космические объекты.
- Проектирование и оптимизация космических миссий
ИИ используется для моделирования и оптимизации траекторий полётов, что снижает затраты и повышает надёжность миссий. Кроме того, ИИ помогает в разработке новых материалов и технологий для космических аппаратов, учитывая специфические условия космоса.
- Роботизированные системы
Роботы с элементами ИИ активно применяются для выполнения сложных задач в космосе, таких как сбор образцов грунта или ремонт оборудования на орбите.
- Обработка естественного языка и взаимодействие с экипажем
ИИ помогает в создании систем, способных понимать и обрабатывать человеческую речь, что облегчает взаимодействие между космонавтами и бортовыми системами. Это крайне важно в длительных миссиях, где требуется высокая степень автономности и надёжности коммуникаций.
Искусственный интеллект в спорте
Искусственный интеллект не просто поддерживает спорт, но и задаёт новое направление его развития. От тренировочного процесса до прямых трансляций — технологии ИИ меняют подходы к управлению и стратегии в спорте, помогая достигать результатов, которые ранее казались невозможными.
Умный спортивный инвентарь: современные гаджеты (например, умный футбольный мяч от Adidas) оснащены датчиками, измеряющими силу удара, траекторию и скорость вращения. Данные передаются в приложение, предоставляя игрокам рекомендации для улучшения навыков.
Персонализация тренировок: приложения на основе ИИ, такие как Weightlifting.AI и HomeCourt, адаптируют программы тренировок под индивидуальные особенности спортсменов, анализируя их движения и предлагая способы повышения эффективности.
Предотвращение травм: некоторые системы (Zone7) используют ИИ для анализа передвижений и сердечного ритма игроков, прогнозируя риски для здоровья и снижая вероятность травм.
Судейство соревнований: некоторые ИИ-технологии, например GoalRef и Hawk-Eye, применяют для повышения объективности судейства, определяя положение мяча и помогая судьям принимать справедливые решения.
Проведение и трансляция матчей: ИИ, как IBM watsonx, анализирует матчи, выделяя ключевые моменты и создавая видеонарезки для социальных сетей. С 2023 года watsonx также генерирует комментарии, улучшая восприятие зрителями.
Искусственный интеллект в системе муниципального управления
Современные технологии трансформируют управление городами и муниципальными образованиями: обеспечивают лучшее понимание потребностей населения, оптимизируют использование ресурсов и открывают новые возможности для развития городов.
- Анализ данных для планирования и прогнозирования
ИИ позволяет анализировать большие объёмы данных, которые генерируются в городских системах. Это помогает выявлять закономерности, прогнозировать потребности населения и предотвращать потенциальные проблемы.
- Оптимизация работы коммунальных служб
ИИ способствует повышению эффективности городских служб. Например, умные датчики, подключённые к системе ИИ, могут отслеживать наполнение мусорных контейнеров и оптимизировать маршруты мусоровозов.
- Обратная связь с гражданами и автоматизация взаимодействия
Чат-боты и голосовые помощники позволяют жителям сообщать о проблемах, таких как неисправное освещение или дорожные ямы, и отслеживать статус их решения.
- Управление городским пространством и экология
Дроны с элементами ИИ используются для мониторинга состояния парков и лесов, а также контроля выбросов загрязняющих веществ.
Искусственный интеллект в культуре
ИИ становится важным инструментом в культуре, помогая не только сохранять существующее наследие, но и создавать нечто новое.
- Создание нового искусства
Алгоритмы, такие как DeepDream и DALL-E, генерируют картины, стилизованные под известных художников, а также абсолютно новые изображения.
- Сохранение культурного наследия
С помощью машинного обучения реставраторы восстанавливают повреждённые произведения искусства или утерянные части исторических рукописей.
- Улучшение взаимодействия с аудиторией
Музеи используют чат-ботов для проведения виртуальных экскурсий и предоставления информации посетителям.
Искусственный интеллект в судебной системе
Судебная система как одна из самых консервативных сфер также начала активно использовать ИИ для повышения эффективности и прозрачности. Алгоритмы ИИ уже помогают в анализе данных, автоматизации процессов и улучшении правосудия.
- Анализ судебных данных и прогнозирование решений
Системы, такие как COMPAS, оценивают риски рецидива у обвиняемых, предоставляя данные для принятия решений о мере пресечения.
- Автоматизация рутинных задач
В некоторых странах алгоритмы используются для проверки юридических документов, поиска ошибок и автоматического составления отчётов.
- Повышение прозрачности и доступности
Чат-боты в судебных органах предоставляют информацию о статусе дел и помогают заполнять формы для подачи заявлений.
Искусственный интеллект в сельском хозяйстве и животноводстве
ИИ в сельском хозяйстве и животноводстве меняет традиционные подходы, помогая решать задачи продовольственной безопасности и устойчивого развития.
- Оптимизация производства с использованием ИИ
Системы, такие как CropX, собирают данные с датчиков, установленных в полях, и предлагают рекомендации по поливу, удобрениям и борьбе с вредителями.
- Управление животноводческими фермами
Системы, такие как Connecterra, анализируют данные о движении, аппетите и здоровье животных, предоставляя фермеру рекомендации для предотвращения болезней.
- Применение роботизированных технологий
Устройства для сбора фруктов и овощей с использованием ИИ могут определять степень зрелости продукта, ускоряя процесс сбора.
Искусственный интеллект в промышленности
ИИ в промышленности становится движущей силой инноваций, помогая предприятиям сокращать издержки, повышать эффективность и создавать продукцию высокого качества.
- Автоматизация производства
Роботы на базе ИИ, такие как решения компании FANUC, применяются для сборки, сварки и упаковки продукции.
- Прогнозирование и профилактика сбоев
Системы предиктивного обслуживания, такие как Predix от GE, предсказывают износ деталей и необходимость технического обслуживания.
- Оптимизация энергопотребления
Умные системы освещения и контроля температуры также способствуют снижению энергопотребления.
- Улучшение качества продукции
Визуальные системы контроля с ИИ обнаруживают дефекты продукции в режиме реального времени, что повышает стандарты качества.
Основные разработчики систем искусственного интеллекта
Среди лидеров в области ИИ можно выделить такие компании, как Google, Microsoft, IBM, OpenAI и Яндекс. Они разрабатывают инновационные решения, которые находят применение в бизнесе, науке и повседневной жизни.
Вопросы и проблемы использования искусственного интеллекта
Несмотря на преимущества, использование ИИ связано с рядом проблем:
-
Этические вопросы, включая конфиденциальность данных и цифровое неравенство в мире, где далеко не у всех есть доступ к цифровым технологиям.
-
Технические ограничения, такие как трудности понимания решений, принимаемых ИИ («чёрный ящик») и необъяснимость некоторых результатов.
-
Риски некорректной работы систем, поскольку ИИ может обучаться на предвзятых или некорректных данных, что приводит к ошибкам.
Эти проблемы требуют разработки правовых, этических и технических стандартов для безопасного и ответственного использования ИИ.
Будущее искусственного интеллекта
Сфер применения систем искусственного интеллекта в ближайшие годы будет становиться всё больше. Ожидается, что ИИ станет основой для развития автономных автомобилей, диагностики заболеваний и создания персонализированных образовательных программ.
С другой стороны, будущее ИИ ставит перед обществом множество вызовов. Этика, конфиденциальность данных, автоматизация труда и вопросы юридической ответственности станут ключевыми темами для обсуждения.