Онлайн-выставка патентов искусственный интеллект

Искусственный интеллект стал одной из основных областей исследований, что отражается в разработке и регистрации новых изобретений.

Летняя конференция по искусственному интеллекту в Дартмутском колледже (США) в 1956 году, инициированная профессором математики Джоном Маккарти, по общему мнению, стала основополагающим событием в области искусственного интеллекта как области, положив начало исследованиям.

Искусственный интеллект является одним из наиболее впечатляющих и существенных технологических достижений нашего времени. Возникнув в середине XX века, он стал одной из основных областей исследований, привлекая внимание ученых, инженеров и общества в целом. ИИ охватывает широкий спектр технологий и приложений, которые имеют глубокое влияние на различные аспекты нашей жизни.

Основным принципом искусственного интеллекта является создание компьютерных алгоритмов и моделей, которые способны обрабатывать большие объемы данных и извлекать полезную информацию из них.

Информационная безопасность

Искусственный интеллект может эффективно дополнить усилия экспертов по кибербезопасности, сняв с них часть нагрузки. Машины отлично справляются с быстрой обработкой больших данных и успешно обнаруживают любую странную или подозрительную активность. Конечно, даже самый продвинутый ИИ не сможет полностью заменить человеческий интеллект, но вместе они смогут создать более совершенные инструменты для решения ключевых задач.

Чат-боты и виртуальные помощники

Большинство чат-ботов и виртуальных помощников используют технологии глубокого обучения (DL) и обработки естественного языка (NLP) для автоматизации рутинных задач. Мы постоянно сталкиваемся с «умными» чат-ботами при попытке обратиться в колл-центр банка или крупной организации, а также пользуемся голосовыми помощниками от лидеров ИТ-индустрии (например, «Алисой» от «Яндекса» или Siri от Apple). Прорывом в данной области стала модель нейронной сети GPT3 (Generative Pre-trained Transformer) от OpenAI, которая использует глубокое обучение на 175 миллиардах параметров для обработки и генерации человекоподобного языка. GPT3 может создавать стихи, прозу, новости, посты и шутки, переводить с иностранного, решать примеры, давать описания, отвечать на вопросы о прочитанном, структурировать информацию и даже программировать.

На улучшенной версии этой языковой модели GPT-3.5 основан самый нашумевший ИИ-продукт последнего времени от OpenAI – чат-бот с искусственным интеллектом ChatGPT.

 Уже в феврале 2023 года корпорация Microsoft внедрила нейросеть ChatGPT в два своих флагманских продукта – браузер Edge и поисковик Bing. Модель обработки естественного языка GPT, лежащая в основе ChatGPT, также станет базой для разрабатываемой корпорацией No-Code-платформы Microsoft 365 Copilot. Эта технология генеративного искусственного интеллекта будет использоваться для автоматизации различных задач в популярных офисных приложениях Word, Excel, Teams, PowerPoint, Outlook, Power Platform и Viva.

Google анонсировала скорый выпуск аналога и ближайшего конкурента ChatGPT – нейросети Bard на основе собственной языковой модели LaMDA. Позднее ИТ-гигант заявил, что планирует в ближайшее время внедрить ИИ для генерации текста и изображений во все пользовательские продукты Google Workspace, включая Google Docs, Gmail, Sheets и Slides.

Генеративный ИИ

Генеративный ИИ – это тип искусственного интеллекта (ИИ), который отвечает за создание нового, оригинального контента. Он использует алгоритмы для создания такого контента, как изображения, видео, музыка и др., без необходимости вмешательства человека. ИИ может генерировать фотореалистичные изображения, внешне почти не отличимые от реальных. Благодаря таким сервисам, как Midjourney, DALL-E 2, Prisma Lab и Stable Diffusion интернет оказался буквально наводнен крайне реалистичными изображениями, созданными ИИ по «заказу» пользователей. А исследования, которые проводят с генеративными ИИ крупные компании, вроде музыкального проекта MusicLM от Google, способны революционизировать текущий подход к созданию любого интернет-контента. Появилась своя генеративная нейросеть и в России – мультиязычная диффузионная модель Kandinsky для создания изображений по текстовому описанию, разработанная специалистами по искусственному интеллекту из Sber AI.

Компьютерное зрение

Эта технология находит применение в таких отраслях, как сфера обслуживания, здравоохранение, сельское хозяйство, промышленное производство, автономные транспортные средства и системы безопасности. Например, с помощью компьютерного зрения можно сканировать запасы на складах в розничном секторе или автоматически определять местоположение пешеходов на видео с дорожных камер при проектировании систем защиты умных городов.

Автономные транспортные средства

Поскольку все больше и больше производителей автомобилей продолжают инвестировать в автономные транспортные средства, ожидается, что проникновение беспилотных автомобилей на рынок значительно возрастет. Самоуправляемые автомобили с компьютерным зрением уже тестируются такими компаниями, как Tesla, Uber, Google, Ford, GM, Aurora и Cruise. В августе 2021 года Tesla представила чип Dojo, разработанный для обработки больших объемов изображений, собранных системами компьютерного зрения, встроенными в беспилотные автомобили.

Цифровые двойники

Термин «цифровой двойник» (Digital Twin) относится к идеально синхронизированным, физически точным виртуальным копиям реальных объектов, процессов или сред. ИИ улучшает цифровые двойники, позволяя технологии анализировать вероятностные сценарии и запускать симуляции, предоставляя исследователям больше данных для анализа, что позволяет увеличить эффективность в принятии решений. Примером может служить масштабный российский проект «Цифровой двойник Москвы», который включает в себя не только оцифровку улиц российской столицы, но и отображение в реальном времени транспортных потоков и состояния дорожной инфраструктуры.

Разработка инновационных лекарств

Широкое привлечение ИИ к созданию медицинских препаратов может по-настоящему революционизировать фармакологическую отрасль. Благодаря огромной скорости и точности обработки данных, а также новым подходам к прогнозированию результатов, ИИ способен совершить прорыв в критических областях, от которых зависят жизни миллионов людей. Примером может служить система на основе алгоритмов глубокого обучения AlphaFold, разработанная компанией DeepMind, которая способна моделировать в 3D-среде поведение белковых структур человеческого тела. В начале 2023 года авторитетный научный журнал Chemical Science опубликовал исследование, в котором утверждалось, что с помощью AlphaFold всего за 30 дней работы ученым удалось вплотную приблизиться к созданию лекарства от рака печени.

Однако развитие искусственного интеллекта вызывает и определенные технические, этические и социальные вопросы, например, как обеспечить безопасность и надежность систем ИИ, чтобы они не представляли угрозы для людей или общества или вопрос о равенстве и беспристрастности в принятии решений искусственным интеллектом. Поскольку ИИ учится на основе данных, собранных в прошлом, они могут унаследовать предвзятость и неравенство.

На данном этапе разработка искусственного интеллекта не может решить все проблемы, связанные с его внедрением в реальный мир, а обществу пока не просто принять всю  технологию.