Про штучний інтелект та його можливості ми всі чули: новини про інноваційні розробки,
Коротко про ІІ
Штучний інтелект — це низка технологій таалгоритмів, які можуть імітувати деякі когнітивні функції, властиві людині. Однак важливо розуміти, що технологія ІІ далека від "супермозку", з яким часто асоціюють її. Це все ще просто технологія, яка не має свідомості, не може думати і міркувати подібно до людини.
Тим не менш, існує низка завдань, які за когнітивними особливостями близькі до людського мислення. Саме їх успішно вирішує штучний інтелект і прийнято їх називати «завданнями ІІ».
До таких завдань належать:
- Комп'ютерний зір та розпізнавання об'єктів: алгоритму можна показати фотографію або відеопотік, з якого програма вибере дані та проведе класифікацію.
- Розпізнавання синтезу мови: алгоритми перетворюють мовні сигнали на цифрову інформацію, яку програма також класифікує.
- Робота з потоком різноманітної інформації, у тому числі даних «природної мови»: застосовується за наявності великої бази даних.
- Підтримка прийняття рішень: алгоритми виробляють функцію прийняття рішень.
Всі ці завдання - основні напрямки вреалізації елементів ІІ. І всі вони вже активно інтегруються в наше повсякденне життя: від автоматизованих помічників на веб-сайтах до «розумних» камер на міських вулицях.
ІІ в екології
ІІ актуальний та ефективний для багатьох галузей промисловості, розвитку освіти і навіть культури. Але також він суттєво впливає на трансформацію сфери екології.
Вже зараз на сміттєпереробних підприємствахфункціонують роботи, які допомагають у сортуванні відходів. Технологія впроваджується в системи моніторингу та аналізу повітря, водойм та грунтів. А кожен із нас може зустріти «екологічний» ІІ, наприклад, в автоматичних пунктах прийому вторинної сировини.
Загалом не можна виділити якусь специфіку ІІсаме в екології. З його допомогою можна значно знизити витрати, що важливо для будь-якого бізнесу. Так, коли в системі збору вторинної сировини реальна людина замінюється на «машину», весь процес автоматизується, скорочуються витрати на обслуговування апаратів.
Як навчати ІІ розпізнавати вторсировину
Розпізнавання образів - одна з самихпоширених завдань ІІ. Для її вирішення найбільше підходять згорткові нейронні мережі — модель комп'ютерної програми, яка найближча до того, як людина насправді розпізнає об'єкти. «Шари» такої мережі схожі на шари сітківки ока.
Нейронна мережа – це спрощена модель роботилюдського мозку. Її базові елементи - нейрони - мають велику кількість сполук, взаємозв'язків, які зазвичай згруповані в шари. Кожному з'єднанню нейронів призначається певна сила дії - вага. Вхідні дані до мережі подаються на перший шар, далі вони поширюються на наступні шари відповідно до поточної ваги взаємозв'язків. Остаточний результат можна отримати з останнього шару нейронної мережі.
Навчання згорткової нейронної мережі полягає впідбір ваги взаємозв'язків нейронів, щоб в результаті її роботи на останньому шарі мережі отримувати правильний результат. У разі розпізнавання вторинної сировини вирішуються два завдання: сегментація - визначення області на фото з об'єктом і класифікацією, розуміння, що за об'єкт. Тому в даному випадку використовуються дві послідовно працюючі нейронні мережі: перша отримує на вхід зображення і на виході віддає контури знайдених об'єктів, а друга послідовно обробляє знайдені контури та повертає належність кожного контуру до певного класу об'єктів.
Подання набору прикладів (зображень) «на вхід»називається «навчанням з учителем». Для цього процесу потрібна велика кількість фотографій, на яких обведені та підписані необхідні об'єкти. Під час навчання технології в апараті прийому вторинної сировини потрібно зібрати більше 50 000 зображень об'єктів.
Показуючи велику кількість образів «на вході» тавимірюючи якість їхнього «виходу», можна вибудовувати і підбирати вже конкретні нейрони в мережі. Якщо гіпотези щодо вибору нейронів виявляються вірними, мережа навчається, поступово відбувається мінімізація помилки. В ідеалі мережа за підсумками навчання повинна безпомилково розпізнавати образи, які були завантажені, і визначати схожі зображення.
Нюанси розпізнавання
Зім'яті пластикові пляшки, покручені алюмінієві банки, мокра макулатура — як ІІ зрозуміти, яку вторинну сировину можна переробити і в які фракції її визначити?
При навчанні технології ІІ важливо передбачатилюдський фактор, адже завантажуватимуть вторсировину саме люди, які в більшості не дбатимуть про якість відходів, що здаються. Уточнимо, що під якістю тут розуміється очищена вторинна сировина, яка годиться на переробку.
Щоб мати на увазі різні сценарії та підготуватитехнологію, розробники серед завантажуваних зображень-зразків включають і ті «зіпсовані» об'єкти. Так, ІІ може навчитися розпізнавати ті самі пластикові пляшки в будь-яких формах. Наприклад, пляшка має характерну кришку або певну фактуру, яка фіксується мережею.
За зовнішніми формами, стандартами, фактурами визначаються фракції сировини, що здається. А за закладеними даними вагових категорій фракції можна обчислити, наприклад, мокру макулатуру.
Надалі технологія навчається вже у процесіроботи: коли бачить реальні об'єкти, які здаються людьми. Оператори обробляють нові дані, виділяють потрібні образи і коригують мережу.
ІІ перетворюється згодом на універсальнийінструмент, який допомагає оптимізувати різні сфери виробництва та нашого життя. В екології — це можливість своєчасного реагування на ті чи інші обставини, скорочення витрат та мінімізування помилок, які можуть бути допущені через людський фактор у роботі.
Однак, як і будь-яка технологія, ІІ вимагаєпостійного вдосконалення. Так, в області збору вторинної сировини донавчання розумних апаратів відбувається регулярно. Наскільки ж може вдосконалити екологічні процеси та покращити в глобальному масштабі довкілля ІІ, — покаже час. Але вже зараз ясно, що використання штучного інтелекту — один із ефективних щаблів до нашого зеленого майбутнього.
Читати далі:
Блазар, який знайшли 20 років тому, виявився екстремальним об'єктом
TESS відкрив «нову Землю»: кам'яна планета з водою знаходиться в населеній зоні
Подивіться на наслідки зіткнення у 1181 році двох зірок