Moderne kunstig intelligens
Det er to retninger for utvikling av AI:
- problemløsning,
assosiert med tilnærmingen til spesialiserte AI-systemer til menneskelige evner, og deres integrasjon, som er realisert av menneskelig natur.
- opprettelse av kunstig intelligens, som representerer integrasjonen av allerede opprettede AI-systemer i et enkelt system som er i stand til å løse menneskets problemer.
Men for øyeblikket innen kunstigintelligens, involveres mange fagområder, som er mer en praktisk relasjon til AI, snarere enn grunnleggende. Mange tilnærminger har blitt prøvd, men ikke en eneste forskningsgruppe har ennå nærmet seg fremveksten av kunstig intelligens. Nedenfor er bare noen av de mest berømte utviklingene innen AI.
Kunstig intelligens applikasjoner
- Algoritmisk handel
Algoritmisk handel innebærerbruke sofistikerte kunstig intelligens-systemer for å ta handelsbeslutninger i hastigheter som er raskere enn menneskekroppen er i stand til.
Dette lar deg gjøre millioner av handler per dag uten menneskelig inngripen. Automatiserte handelssystemer brukes ofte av store institusjonelle investorer.
- Markedsundersøkelser og datautvinning
Flere store finansinstitusjoner har investertmidler til utviklingen av kunstig intelligens for å bruke den i deres investeringspraksis. Utviklingen BlackRock’ AI, Aladdin, brukes både i selskapet og for selskapets kunder, og hjelper til med å ta investeringsbeslutninger.
Et bredt spekter av funksjonalitet av detteSystemer inkluderer naturlig språkbehandling for lesing av tekst som nyheter, meglerrapporter og sosiale medier. Systemet evaluerer deretter følelsen i de nevnte selskapene og tildeler dem en vurdering.
Banker som UBS og Deutsche Bank brukeret AI-system kalt Sqreem (Sequential Quantum Reduction and Extraction Model), som kan behandle data for å utvikle forbrukerprofiler og matche dem med produktene de mest sannsynlig vil ha.
Goldman Sachs bruker Kensho, en plattformmarkedsanalyse som kombinerer statistisk databehandling med big data og naturlig språkbehandling. Maskinlæringssystemene deres bruker internettdata og anslår korrelasjoner mellom verdenshendelser og deres innvirkning på prisene på finansielle eiendeler.
Informasjonen hentet ut av AI-systemet fra live nyhetsfeeden brukes til å ta investeringsbeslutninger.
- Ledelse av personlig økonomi
Det er produkter som bruker AI tilhjelpe folk med å administrere sin privatøkonomi. For eksempel er Digit en AI-drevet app som automatisk hjelper forbrukere med å optimalisere utgiftene og sparepengene sine basert på deres personlige vaner og mål.
Appen kan analysere faktorer som månedlig inntekt, nåværende saldo og forbruksvaner, for så å ta egne avgjørelser og overføre penger til en egen sparekonto.
Lommebok.AI, en San Francisco-basert oppstart, lager agenter som analyserer dataene en forbruker genererer når de samhandler med smarttelefoner og sosiale medier for å informere forbrukeren om forbruket.
- Finansiell porteføljeforvaltning
Automatiserte assisterende rådgivere er i ferd med å blistadig mer brukt i investeringsforvaltningsbransjen. Automatiserte systemer gir økonomisk råd og veiledning i å administrere en finansiell portefølje med minimal menneskelig innblanding.
Denne klassen med økonomiske rådgivere jobber forbasert på algoritmer designet for automatisk å utvikle en finansiell portefølje i samsvar med investeringsmål og risikovilje hos kunder. Han kan justere sanntidsendringer i markedet og kalibrere porteføljen etter kundens ønsker.
- Forsikring
Online långiver Upstart analyserer enormemengde forbrukerdata og bruker maskinlæringsalgoritmer for å bygge kredittrisikomodeller som forutsier sannsynligheten for mislighold.
Deres teknologi vil bli lisensiert til banker, slik at de kan bruke den til å evaluere prosessene sine.
- Krigføring
Bruk av AI er en viktig trend i etableringen av avanserte slagmarker og våpenkontrollsystemer.
Ved hjelp av AI er det mulig å gi optimal ogtrusseltilpasset valg av en kombinasjon av sensorer og våpen, koordinere deres felles funksjon, oppdage og identifisere trusler og vurdere fiendens intensjoner.
AI spiller en viktig rolle i implementeringen avtaktiske utvidede virkelighetssystemer. For eksempel gjør AI det mulig å gi klassifisering og semantisk segmentering av bilder, lokalisering og identifisering av mobile objekter for effektiv målbetegnelse.
- Spesielle tjenester
Britiske etterretningstjenester vil kjempeRussiske falske nyheter som bruker kunstig intelligens som vil gjenkjenne aktiviteten til "trollfabrikken". Ifølge det britiske myndighetskommunikasjonssenteret vil kunstig intelligens bekjempe forfalskninger ved å sjekke data med pålitelige kilder, oppdage bilde- og videomanipulering og blokkere mistenkelige roboter.
- Tung industri
Roboter har blitt allestedsnærværende i mange bransjerindustri og er ofte engasjert i arbeid som anses å være farlig for mennesker. Roboter har vist seg å være effektive på arbeidsplasser som involverer repeterende, rutinemessige oppgaver som kan føre til feil eller ulykker på grunn av redusert konsentrasjon over tid.
Roboter er også mye brukt i jobber som folk kan synes er ydmykende.
I 2014, Kina, Japan, USA,Republikken Korea og Tyskland utgjorde til sammen 70% av det globale robotsalget. I bilindustrien, en sektor med særlig høy grad av automatisering, hadde Japan den høyeste tettheten av industriroboter i verden: 1 414 roboter per 10 000 ansatte.
- Medisinen
Kunstige nevrale nettverk, som Concept Processing-teknologi i EMR-programvare, brukes som kliniske beslutningssystemer for medisinsk diagnostikk.
Andre medisinske oppgaver som potensielt kan utføres av kunstig intelligens og begynner å bli utviklet inkluderer:
- Datatolkning av medisinskBilder. Slike systemer hjelper med å skanne digitale bilder, for eksempel fra datatomografi, for typiske manifestasjoner og for å markere merkbare abnormiteter som mulige sykdommer. En typisk applikasjon er tumoroppdagelse.
- Hjertefrekvensanalyse
- Project Watson er en annen bruk av AI i dette området, et spørsmål / svar-program designet for å hjelpe onkologer
- Assistentroboter for eldreomsorg
- Behandling av medisinske journaler for å gi mer nyttig informasjon
- Opprettelse av behandlingsplaner
- Identifisere økt risiko for sykdom
- Hjelp med gjentatte oppgaver, inkludert medisinering
- Gi råd
- Narkotikaproduksjon
- Bruke humanoid dummies i stedet for pasienter for klinisk utdanning
- musikk
Selv om evolusjonen av musikk alltid har blitt påvirket av teknologi, har kunstig intelligens gjort det mulig gjennom vitenskapelige fremskritt, å til en viss grad etterligne en menneskelig komposisjon.
Blant bemerkelsesverdige tidlige anstrengelser skapte David CopeAI heter Emily Howell, som klarte å bli kjent innen Algorithmic Computer Music. Algoritmen bak Emily Howell er registrert som et amerikansk patent.
Andre utviklinger som AIVA (kunstigIntelligence Virtual Artist) fokuserer på å komponere symfonier, for det meste klassisk musikk for filmer. Denne utviklingen steg frem som den første virtuelle komponisten som ble anerkjent av fagforeningen for musikk.
Kunstige intelligenser kan til og med lage musikk som er egnet for bruk i medisinske omgivelser, Melomics bruker datamusikk for å lindre stress og smerte.
Kina gikk forbi USA i vitenskapelige publikasjoner om kunstig intelligens
Kina har det største antallet artikler om AI i vitenskapelige tidsskrifter, og står for 22% av alle publikasjoner per år i verden. Deretter kommer EU - 16,4%, og tredjeplassen inntas av USA - 14,6%.
Når det gjelder antall AI-patenter, er USA den ledende makten. Imidlertid tilhører andre og tredje plassering i denne rangeringen i følge dataene for 2014 Sør-Korea og Japan.
AI utvikles ikke bare i Amerika,Europa og Asia. En av de største begivenhetene innen maskinlæring - Deep Learning Indaba-konferansen - ble avholdt i Sør-Afrika, hvor mer enn 500 utviklere fra dusinvis av afrikanske land kom.
Men, som Stanford-eksperter bemerker, USAfortsette å lede i volumet av forskning produsert i fellesskap av vitenskapelige institusjoner og teknologiselskaper, og følgelig i å omsette ideer til virkelighet.
Som et resultat ga USA og Kina omtrent det samme bidraget til utviklingen av kunstig intelligens, hvis de ble analysert i henhold til forskjellige parametere, sa Jack Clark, medformann i AI-indeksen.
Investeringene i AI-industrien har vokst med 40%.
Antall AI-relaterte artikler på arXiv (det største gratis arkivet for publikasjoner av vitenskapelige artikler og deres fortrykk) har vokst fra rundt 5,5 tusen.
I 2015, opp til nesten 35 tusen i 2020.Vitenskapelige organisasjoner over hele verden er de første når det gjelder totalt antall artikler. For det andre i USA er forskning utført av kommersielle selskaper, og i Europa og Kina - forskning bestilt av staten.
Den raske utviklingen i industrien er ikke bare snakket omdata om antall oppstart, artikler og ledige stillinger. Rapporten trekker fram suksessene innen datasyn som et eksempel. I 18 måneder har tiden for opplæring av maskiner å gjenkjenne gjenstander redusert fra en time til fire minutter.
Investeringene i oppstart gikk ned
Imidlertid er det færre utviklere og startups som mottok investeringer. I 2017 ble investeringene fordelt på 4 tusen, og i fjor mottok under tusen bedrifter dem.
Dette skyldes at AI-industrien selv har blitt mer moden. Nå har små teknologiprosjekter begynt å bli eliminert, og store og stabile selskaper får finansiering på dette området.
Investeringene er delt mellom seg på den andre - de dominerende aktørene i markedet. I tillegg var investorene på grunn av pandemien primært interessert i utviklingen innen medisin, farmasi og bioteknologi.
Investeringene i AI for medisin har vokst
Utvikling med AI for å lage medisiner, inkludertBlant de som ble brukt i behandlingen av mennesker infisert med Covid, mottok vaksiner, teknologier for å bekjempe kreft og andre farmasøytiske og medisinske produkter den største mengden private investeringer i 2020 - mer enn 13,8 milliarder dollar.
Dette er 4,5 ganger mer enn i 2019. De blir fulgt i listen av utviklere av selvkjørende biler (4,5 milliarder dollar) og pedagogiske produkter med AI (4,1 milliarder dollar).
AI har blitt mindre sannsynlig å gjøre feil
Et eksempel på AI-fremgang er GPT-3-språkets nevrale nettverksmodell. Den lar deg lage store tekster - den genererer dem basert på 175 milliarder parametere.
Du kan se hvordan hun takler deteksempel på dette eksperimentet. Redaktøren av The Guardian ga GPT-3 i oppdrag å skrive en spalte på nesten 500 ord om "hvorfor folk ikke bør være redde for kunstig intelligens."
AI-modeller har blitt mer nøyaktige og smartere. I januar i år klarte Google Brain-teamets system å oppnå 90,2% nøyaktighet. For noen enkle oppgaver med visuell gjenkjenning kan AI-nøyaktigheten være 99%.
I en konkurranse i ImageNet-konkurransen om en oppgave, der det var nødvendig å merke bilder etter klasse, gjorde de beste algoritmene i 2012 fire feil av 10 forsøk, i 2020 - en.
Trusselen om arbeidsledighet på grunn av veksten i antall AI
Med en så rask utvikling av algoritmer,spørsmålet om automatiseringens negative konsekvenser. Alt avhenger av regionen, sa MIT-professor Eric Brinolfsson, en av forfatterne av rapporten, til Gizmodo.
Jeg tror mange arbeidere vil bli dreptsteder og nye vil bli opprettet, men sannsynligvis for andre mennesker og i andre områder. Utviklingsland vil sannsynligvis lide mest: Det er de som er mest avhengige av lavlønnsjobber.
Erik Brynjolfsson, professor ved Massachusetts Institute of Technology
Les mer:
Fysikere har laget en analog av et svart hull og bekreftet Hawkings teori. Hvor det fører?
Uranus har mottatt statusen som den merkeligste planeten i solsystemet. Hvorfor?
SuperCam vitenskapelige instrument fra Perseverance Rover sender første resultater til jorden