#искусственный интеллект

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».

Исследователи НИУ ВШЭ предложили новый нейросетевой метод распознавания эмоций и вовлеченности людей. Алгоритмы строятся на основе анализа видеоизображений лиц и превосходят по точности известные аналоги. Разработанные модели подходят для малопроизводительного оборудования, в том числе для мобильных устройств. Результаты работы могут быть внедрены в системы теле-конференц-связи и онлайн-обучения для анализа вовлеченности и эмоций участников.

Впервые ученые использовали искусственный интеллект для генерации совершенно новых белков. Комбинируя алгоритмы машинного обучения, исследователи смогли создать сложные белковые конструкции причудливых форм, которые при этом могли функционировать.

Японские ученые разработали для андроида Эрики систему искусственного интеллекта, которая позволяет ей естественно реагировать на смех собеседника. Теперь Эрика может не только распознать смех человека, но и определить, стоит ли ей смеяться в ответ и какой тип смеха для этого использовать.

У компьютерного зрения нет тех физиологических особенностей, которые есть у человека, поэтому оно хуже распознает изображения. К такому выводу пришли ученые из ВШЭ и Московского политехнического университета.