Искусственный интеллект Понятие Искусственный интеллект (ИИ) — технология, позволяющая системе, машине или компьютеру выполнять задачи, требующие разумного мышления, то есть имитировать поведение человека для постепенного обучения с использованием полученной информации и решения конкретных вопросов. Примечание: По данным Statista к 2025 году мировой рынок программного обеспечения (ПО) для искусственного интеллекта будет оцениваться в $22.6 млрд. Краткая история развития ИИ Типы ИИ на основе возможностей 01 02 03 Слабый ИИ (Narrow AI) Сильный ИИ (AGI). Супер ИИ (Super AI). Типы ИИ на основе функциональности 01 02 Реактивные машины ИИ с теорией разума 03 04 Самосознаю Машины с щий ИИ ограниченной памятью Технологии ИИ Машинное обучение или ML Нейронная сеть Когнитивные вычисления Технологии ИИ Обработка естественного языка или NLP Компьютерное зрение или CV Роботизированная автоматизация процессов или RPA Нейросети и искусственный интеллект Все нейросети — это ИИ, но не весь ИИ основан на нейросетях Голосовые помощники Сферы применения ИИ в современном мире Рекомендательные системы Сферы применения ИИ в современном мире Распознавание образов Сферы применения ИИ в современном мире Автопилоты и автономные транспортные системы Пример реализации: 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. А в декабре 2022 компания Waymo (экс Google Self-Driving Car Project) подала финальную заявку на разрешение эксплуатировать полностью автономные такси в Калифорнии. Сферы применения ИИ в современном мире Финансовые аналитические системы Сферы применения ИИ в современном мире Языковые переводчики Сферы применения ИИ в современном мире Генеративный искусственный интеллект ChatGPT достиг миллиона пользователей всего за неделю. Для сравнения Facebook потребовалось 10 месяцев, а Instagram*— 2,5 месяца, чтобы прийти к такому результату. По данным OpenAI, около 1,5 млн пользователей используют нейросеть DALL-E для создания 2 млн изображений в день. У Stable Diffusion более 10 млн пользователей, а у MidJourney — 2 млн. Ожидается, что в 2023 году генеративный ИИ научится создавать email-рассылки, помогать в разработке маркетинговых концепций, слоганов и брендов, создавать чертежи, концепты промышленных моделей, рекламные материалы. Это позволит людям творить и не тратить годы на приобретение нужных навыков. Игровая индустрия В игре No Man's Sky ИИ генерирует рельеф планет, погоду, поведение животных и других элементов окружающей среды. Управляет личностями и поведением неигровых персонажей — инопланетян и космических торговцев. Алгоритмы ИИ позволяют им реагировать на действия игрока, предлагать задания, обмениваться ресурсами Сферы применения ИИ в современном мире Информационная безопасность Пример реализации: система защиты от DDoS-атак на базе искусственного интеллекта CyberFlow. Использование ИИ позволило эффективно выявлять и предотвращать любые разновидности распределенных атак типа «отказ в обслуживании» на всех уровнях сетевой модели OSI, а также создавать уникальный защитный профиль для каждого пользовательского аккаунта. Сферы применения ИИ в современном мире Робототехника Сферы применения ИИ в современном мире Медицинская диагностика Сферы применения ИИ в современном мире Технологии с компьютерным зрением Пример реализации: самая продвинутая на сегодня комплексная система компьютерного зрения Tesla Vision, созданная с помощью платформы параллельных вычислений NVIDIA CUDA. Программное обеспечение поддерживает новейшее поколение автопилотов Tesla (Tesla Autopilot) и технологии автономного вождения. Сферы применения ИИ в современном мире Цифровые двойники Пример реализации: масштабный проект «Цифровой двойник Москвы» включает в себя не только оцифровку улиц российской столицы, но и отображение в реальном времени транспортных потоков и состояния дорожной инфраструктуры. Это помогает городским властям автоматизировать многие области своей деятельности и принимать более объективные решения при планировании, опирающиеся на реальные данные. Сферы применения ИИ в современном мире Улучшение качества преподавания Пример реализации: с 2023 года в России стартует тестовое испытание проекта по выборочной провере школьных сочинений с помощью искусственного интеллекта. Как сообщили «РИА-Новости» со ссылкой на пресс-службу Национальной технологической инициативы (НТИ), применение ИИ для оценки работ по русскому языку, литературе и истории предположительно позволит сэкономить до 20% рабочего времени учителя и значительно повысить точность обнаружения ошибок. Сферы применения ИИ в современном мире Разработка инновационных лекарств Пример реализации: система на основе алгоритмов глубокого обучения AlphaFold, разработанная компанией DeepMind, способна моделировать в 3-D среде поведение белковых структур человечекого тела. В начале 2023 года авторитетный британский научный журнал Chemical Science опубликовал исследование, в котором утверждалось, что с помощью AlphaFold всего за 30 дней работ ученым удалось вплотную приблизиться к созданию лекарства от рака печени. Сферы применения ИИ в современном мире Спасибо за внимание! Вопросы группе 1) Какие типы ИИ вы можете назвать? 2) Какие технологии использует ИИ? 3) Чем отличается ИИ от нейросети? 4) В каких сферах применяется ИИ? Назовите понравившуюся и объясните почему. RESOURCE PAGE Нейросети и искусственный интеллект Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Proin varius, eros nec efficitur euismod, lectus turpis sollicitudin augue, non ultricies enim nunc sit amet augue. Quisque ante magna, varius et vehicula congue, viverra eu nulla. Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Proin varius, eros nec efficitur euismod, lectus turpis sollicitudin augue, non ultricies enim nunc sit amet augue. Quisque ante magna, varius et vehicula congue, viverra eu nulla. TABLE OF CONTENTS • • • • • • • Introduction Project Objectives Project Scope Methodology Technical Architecture Results and Achievements Conclusion 01 02 03 04 05 06 07 MACHINE LEARNING Automation Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Proin varius, eros nec efficitur euismod, lectus turpis sollicitudin augue, non ultricies enim nunc sit amet augue. Quisque ante magna, varius et vehicula congue, viverra eu nulla. Algorithm Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Proin varius, eros nec efficitur euismod, lectus turpis sollicitudin augue, non ultricies enim nunc sit amet augue. Quisque ante magna, varius et vehicula congue, viverra eu nulla. CONTINUOUS LEARNING Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Nam vel euismod ipsum. Proin fermentum dolor vel est fermentum, at sagittis diam. INCREASED EFFICIENCY Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Nam vel euismod ipsum. Proin fermentum dolor vel est fermentum, at sagittis diam. AUTOMATION Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Nam vel euismod ipsum. Proin fermentum dolor vel est fermentum, at sagittis diam. ENHANCED ACCURACY Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Nam vel euismod ipsum. Proin fermentum dolor vel est fermentum, at sagittis diam. RESULTS AND ACHIEVEMENTS 01 • Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Proin varius, eros nec efficitur euismod, lectus turpis sollicitudin augue, non ultricies enim nunc sit amet augue. Quisque ante magna, varius et vehicula congue, viverra eu nulla. • Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Proin varius, eros 02 nec efficitur euismod, lectus turpis sollicitudin augue, non ultricies enim nunc sit amet augue. Quisque ante magna, varius et vehicula congue, viverra eu nulla.
