#искусственный интеллект

Технологии искусственного интеллекта уже прочно вошли в нашу жизнь в виде умных навигаторов, подбора новостной ленты и чат-ботов. Все это примеры «слабого» ИИ, обученного выполнять простейшие задачи. Для работы с огромными массивами данных ученые разрабатывают гораздо более сложные методы и алгоритмы, а вместе с ними и подходящее «железо». Naked Science попросил рассказать академика РАН Игоря Каляева* о том, какими проектами занимаются российские эксперты по ИИ, каких результатов удалось достичь за прошедший год, какие цели ставят перед собой ученые, участвующие в этих исследованиях, и какой будет следующая ступенька развития ИИ.

Серьезный вызов для современного здравоохранения во всех странах мира — это кадровый вопрос, и особенно во время эпидемий: тогда больницы и поликлиники настолько перегружены, что медработники сами нуждаются в помощи. И здесь на подмогу врачам приходят алгоритмы искусственного интеллекта. Сегодня они способны диагностировать множество заболеваний, распределять потоки пациентов, ухаживать за ними, а также помогать лечащим врачам принимать правильные и своевременные решения. Как нейросети, предиктивная и видеоаналитика используются в больницах — в новой статье цикла Naked Science про ИИ и его влияние на наше общество.

Международная команда во главе с учеными из Сколтеха выявила лучший алгоритм искусственного интеллекта для определения оптимальных условий синтеза, при которых получаются углеродные нанотрубки со свойствами, заточенными под конкретные приложения: лазеры, датчики для экологического мониторинга, системы доставки лекарственных препаратов, технологии водородной энергетики.

Участники мероприятия узнают, как устроены нейросети для генерации изображений.

Двадцатые годы XXI века — это начало расцвета ИИ. Нейросети рисуют картины, создают лекарства и помогают укрощать термоядерную энергию. Но 2022 год показал, что даже в постиндустриальную эпоху промышленность остается основой нашей цивилизации и нашего образа жизни. Может ли искусственный интеллект помочь производству благ и чего уже добились российские промышленники, используя машинное обучение, — в статье из цикла Naked Science об ИИ.

Аббревиатура ЖКХ хорошо знакома каждому россиянину. За ней скрывается целый спектр привычных образов. При этом цифровизация и применение искусственного интеллекта в этом контексте вспоминаются далеко не первыми. Сфера коммунальных услуг не чужда высоким технологиям, просто они не всегда заметны пользователю. Naked Science рассказывает, как искусственный интеллект, большие данные, нейросети и машинное обучение делают городскую инфраструктуру надежнее и эффективнее.

Технологии искусственного интеллекта проникают во все сферы жизни. Наука не исключение — ученые начинают использовать машинное обучение все активнее, и за ним уже есть реальные научные достижения. Но это лишь прелюдия: ИИ явился не просто помочь с расчетами, его роль в будущем масштабнее — он усилит наше мышление, указывая на взаимосвязи, которые человеческому уму не видны. Наука изменится. Naked Science полагает, что у нее появился новый способ изучать мир.

Сотрудники «Яндекс Музея» расскажут, какие компьютеры были в СССР.

Проблему выбора наиболее похожей ситуации для устранения неполадок в нейросетях попытались решить ученые Тюмени и Екатеринбурга. Это поможет лучше управлять «умными электросетями».

Naked Science подобрал для вас малоизвестные работы художников разных направлений искусства, а затем попросил искусственный интеллект нейросетей создать картины в той или иной стилистике по нашему запросу. Сможете ли вы определить, где работа человека, а где компьютера?

Крошечный робот Джоуи может самостоятельно передвигаться по сети трубопровода и преодолевать различные среды и препятствия. Множество датчиков и искусственный интеллект позволяют ему экономно расходовать энергию и искать выход из лабиринта труб, а камеры и фонари — обнаруживать и фотографировать неисправности трубопровода.

В кино часто изображают искусственный интеллект и роботов коварными и злокозненными, но почти никогда лечащими смертельные заболевания или омолаживающими человеческие организмы. А ведь биомедицина — одна из наиболее важных сфер применения ИИ. За последние пять лет здесь произошло немало впечатляющих прорывов. Уже сейчас ИИ может реально помочь миллионам людей. Однако консерватизм и недоверие многих врачей старой школы к новым технологиям препятствуют широкому внедрению подобных систем. Какие открытия совершил искусственный интеллект в молекулярной биологии и как они повлияют на лечение рака и продление жизни — в четвертой статье цикла Naked Science об ИИ и его влиянии на наше общество.

Обучаемые алгоритмы невероятно эффективны в обнаружении неочевидных взаимосвязей в сложных системах или незаметных на первый взгляд признаков приближающихся событий. Поэтому их все чаще используют для анализа телеметрии удаленного оборудования, чтобы реагировать на возможные отказы заранее. Вполне логичная сфера применения — космонавтика, где предсказание любых инцидентов даст операторам на Земле драгоценное время на планирование ответа.

Тюменские физики продолжают разработку нового нейропроцессора, который позволит в будущем при совершенствовании его оригинальной биоморфной нейросети осмысливать полученные новые ассоциации (новое знание) и, как следствие, совершить переход от слабого к сильному искусственному интеллекту.

Мировые системы образования, и, в частности, российская, стремительно развиваются, в школах внедряется цифровая образовательная среда, включающая широкополосный интернет, современное оборудование, а также широкий набор сервисов для интерактивного обучения. Однако концепции применения искусственного интеллекта в образовании (Artificial Intelligence in Education, AIED) вовсе не об этом. Главная идея — ИИ должен стать помощником педагога-человека, освободить его от рутины, дать пространство для творчества и общения с учениками. Тем не менее технологии ИИ все равно радикально перекроят систему образования, и это пойдет на пользу малоимущим семьям, детям, которым требуется особый подход и дискриминируемым группам, например девочкам в математике и компьютерных науках. Обо всем этом третья статья Naked Science в цикле об искусственном интеллекте.

Международный коллектив ученых из России, Франции и Германии с участием исследователей факультета компьютерных наук, Центра искусственного интеллекта ВШЭ и Научно-исследовательского института искусственного интеллекта AIRI разработали новый алгоритм обучения с подкреплением (Bayes-UCBVI). Это первый байесовский алгоритм, который имеет математическое доказательство эффективности и успешно протестирован на практике в Atari-играх.

Разве у ИИ вообще может быть этика? Он же — неживой! Конечно, сам по себе ИИ не может различать добро и зло. Задача человечества — не сделать ИИ похожим на человека, а научить его действовать исходя из принципов справедливости и морали, а вовсе не так, как обычно поступает большинство людей. Naked Science отвечает на популярные вопросы о том, кто и зачем формулирует этические принципы для ИИ, и где и как их применяют.

Модель машинного обучения смогла распознать признаки приближающегося землетрясения по слабым изменениям магнитного поля, связанные с накоплением энергии на большой глубине.

Система QUARTZ позволяет оценить риск развития у пациента болезней сердца и инсульта в течение следующих десяти лет. Она сравнима по точности с лучшими существующими методами, но при этом не требует проводить массу анализов — достаточно снимка сетчатки и ее сосудов.

К осени 2022 года редакция Naked Science осмотрелась вокруг и решила, что настала пора запустить цикл статей об искусственном интеллекте. Мы начинаем с большой статьи, подзаголовком которой могла бы стать фраза «краткое введение в историю ИИ — от средневековых монахов до глубокого обучения».