Aplicații ale inteligenței artificiale - Applications of artificial intelligence

Parte dintr-o serie pe
Inteligență artificială
Obiective majore Inteligența generală artificială Planificare Viziunea computerizată Joc general Raționamentul cunoașterii Învățare automată Prelucrarea limbajului natural Robotica
Abordari Simbolic Invatare profunda Rețele bayesiene Algoritmi evolutivi
Filozofie Cameră chineză AI prietenos Problemă de control / preluare Etică Riscul existențial Testul Turing
Istorie Cronologie Progres Iarna AI
Tehnologie Aplicații Proiecte Limbaje de programare
Glosar Glosar
v t e

Inteligența artificială , inteligența prezentată de mașini, a fost utilizată pentru a dezvolta mii de aplicații pentru a rezolva probleme specifice în întreaga industrie și în mediul academic. Este o parte esențială a celor mai profitabile produse din comerțul electronic . AI, cum ar fi electricitatea sau motorul cu aburi, este o tehnologie de uz general - nu există un consens asupra sarcinilor la care va excela AI, acum sau în viitor.

Internet și comerț electronic

Motoare de căutare

Sisteme de recomandare

Un sistem de recomandare este o subclasă de sistem de filtrare a informațiilor care urmărește să prezică „evaluarea” sau „preferința” pe care un utilizator ar acorda-o unui articol. Sistemele de recomandare sunt utilizate într-o varietate de domenii, cu exemple recunoscute în mod obișnuit care iau forma unor generatoare de playlisturi pentru servicii video și muzicale, recomandatori de produse pentru magazinele online sau recomandători de conținut pentru platformele de socializare și recomandători de conținut web deschis. O abordare utilizată de sistemele de recomandare este filtrarea colaborativă , cum ar fi algoritmul de filtrare colaborativă articol la articol (persoanele care cumpără x cumpără și y) popularizat de Amazon.com .

Publicitate direcționată și creșterea implicării pe internet

AI este utilizată pentru a direcționa reclame către persoanele care sunt cel mai susceptibile să facă clic pe ele. De asemenea, este folosit pentru a încuraja oamenii să rămână „angajați” pe un site web prin selectarea conținutului pe care utilizatorii sunt cel mai probabil să facă clic. Poate prevedea sau generaliza comportamentul clienților din amprentele lor digitale, pentru a-i viza cu promoții personalizate sau pentru a construi automat clienții.

Având în vedere că site-urile de socializare depășesc televiziunea ca sursă de știri pentru tineri, organizațiile de știri se bazează tot mai mult pe platformele de socializare pentru generarea distribuției. Echobox este o companie de software care ajută editorii să crească traficul postând „inteligent” articole pe platforme de socializare precum Facebook și Twitter . Analizând cantități mari de date, învață modul în care anumite segmente de public răspund la diferite articole în diferite momente ale zilei. Apoi alege cele mai bune povești de postat și momentele cele mai bune pentru a le posta. Folosește atât date istorice, cât și date în timp real pentru a înțelege ceea ce a funcționat bine în trecut, precum și ceea ce este în curs de desfășurare pe web.

Boomtrain's este un alt exemplu de IA care este conceput pentru a învăța cum să angajeze cel mai bine fiecare cititor individual cu articolele exacte - trimise prin canalul potrivit la momentul potrivit - care vor fi cele mai relevante pentru cititor. Este ca și cum ai angaja un editor personal pentru fiecare cititor individual pentru a asigura experiența de citire perfectă.

IRIS.TV ajută companiile media cu platforma sa de personalizare și programare video bazată pe AI. Permite editorilor și proprietarilor de conținut să afișeze conținut relevant contextual pentru public pe baza modelelor de vizionare ale consumatorilor.

Un caz documentat raportează că companiile de jocuri de noroc online foloseau AI pentru a îmbunătăți direcționarea către clienți. Mai mult decât atât, aplicarea modelelor de AI de personalitate poate ajuta la reducerea costului campaniilor publicitare prin adăugarea de direcționări psihologice la direcționarea mai tradițională sociodemografică sau comportamentală. O firmă din Marea Britanie, Ubamarket, a dezvoltat o aplicație pentru a permite utilizatorilor să cumpere de acasă folosind smartphone-ul lor. Aplicația le-ar permite utilizatorilor să plătească pe telefon, să facă liste și să scaneze ingredientele produsului pentru alergeni. Aplicația este construită pe un modul AI și învață de la comportamentul utilizatorului pentru a îmbunătăți opțiunile și a oferi oferte personalizate.

Asistenți virtuali

Asistenții personali inteligenți , cum ar fi Siri și Alexa , sunt capabili să înțeleagă multe cereri de limbaj natural.

Filtrarea spamului

Traducere automată

Microsoft a dezvoltat un sistem Skype care poate traduce automat dintr-o limbă în alta.

Recunoașterea feței și etichetarea imaginii

Sistemele actuale de recunoaștere facială susțin că au o rată de precizie de 99%.

Facebook a dezvoltat un sistem care poate descrie imagini persoanelor nevăzătoare.

Jocuri

Jocurile au fost un test important al capabilităților AI din anii 1950.

Şah

Deep Blue a devenit primul sistem de joc de șah pe computer care a învins un campion mondial la șah, Garry Kasparov , la 11 mai 1997.

Primejdie!

În 2011, într-un Jeopardy! test spectacol meci de expoziție, IBM e întrebarea sistem de răspuns , Watson , a învins cel mai mare de doi Jeopardy! campioni, Brad Rutter și Ken Jennings , cu o marjă semnificativă.

Merge

În martie 2016, AlphaGo a câștigat 4 din 5 jocuri de go într-un meci cu campionul de go Go Lee Sedol , devenind primul sistem de joc Go-computer care a învins un jucător Go profesional fără handicapuri . În Summit-ul Future of Go 2017 , AlphaGo a câștigat un meci de trei jocuri cu Ke Jie , care la acea vreme deținea continuu clasamentul nr. 1 mondial timp de doi ani. Deep Blue lui Murray Campbell numit victoria AlphaGo lui «sfârșitul unei ere ... jocuri de masă sunt mai mult sau mai puțin făcut și timpul pentru a trece mai departe.» Acest lucru a marcat finalizarea unei etape semnificative în dezvoltarea inteligenței artificiale, deoarece Go este un joc relativ complex, mai mult decât șahul.

Poker

Pluribus (poker bot) și Cepheus (poker bot) . juca poker la un nivel supraomenesc. Spre deosebire de go sau șah , pokerul este un joc cu informații imperfecte ; un program care le joacă trebuie să raționeze sub incertitudine.

Jocuri video

E-sporturile, cum ar fi StarCraft, oferă repere publice ale progresului AI.

Joc general

DeepMind a îmbunătățit AlphaGo, generalizându-l pentru a juca alte jocuri, cu AlphaZero ; și MuZero . AlphaZero joacă șah , shogi și du-te . Jucând împotriva sa, reușește să-și genereze propriile cunoștințe de la zero, în timp ce multe alte proiecte de învățare automată necesită seturi mari de date de formare. MuZero poate învăța multe jocuri Atari diverse pe cont propriu și mai târziu a dezvoltat o variantă a sistemului care reușește la învățarea secvențială . Alte jocuri au fost manipulate anterior separat,

Provocări economice și sociale

AI for Good este o inițiativă ITU care sprijină instituțiile care folosesc AI pentru a aborda unele dintre cele mai mari provocări economice și sociale din lume. De exemplu, Universitatea din California de Sud a lansat Centrul de Inteligență Artificială în Societate, cu scopul de a utiliza AI pentru a aborda problemele relevante din punct de vedere social, cum ar fi persoanele fără adăpost. La Stanford, cercetătorii folosesc IA pentru a analiza imaginile din satelit pentru a identifica ce zone au cele mai ridicate niveluri de sărăcie.

Agricultură

În agricultură, progresele AI din secolul 21 arată îmbunătățiri în obținerea de randament și pentru a crește cercetarea și dezvoltarea culturilor în creștere. Cu aceste progrese, inteligența artificială poate prezice timpul necesar unei culturi ca o roșie pentru a fi coaptă și gata de culegere, sporind astfel eficiența agriculturii. Aceste progrese includ, de asemenea, monitorizarea culturilor și a solului, roboții agricoli și analiza predictivă . Monitorizarea culturilor și a solului utilizează noi algoritmi și date colectate pe teren pentru a gestiona și urmări starea de sănătate a culturilor, făcându-l mai ușor și mai durabil pentru fermieri.

Mai multe specializări ale IA în agricultură sunt una precum automatizarea serelor , simularea , modelarea și tehnicile de optimizare.

Datorită creșterii populației și creșterii cererii de alimente în viitor, va trebui să existe o creștere de cel puțin 70% a randamentului din agricultură pentru a susține această nouă cerere. Din ce în ce mai mult publicul percepe că adaptarea acestor noi tehnici și utilizarea inteligenței artificiale vor contribui la atingerea acestui obiectiv.

Importanța IA în agricultură poate fi rezumată în trei puncte principale. În primul rând, ajută la economisirea timpului și a eforturilor. În mod tradițional, fermele au avut nevoie de mulți lucrători pentru a recolta culturi și pentru a menține fermele productive. Acum, cu aplicarea AI, o lucrare care avea nevoie de sute de oameni timp de o săptămână poate fi realizată de o singură mașină în mai puțin de două ore. În al doilea rând, ajută la reducerea costurilor de producție. Prin utilizarea AI, resursele sunt folosite cu înțelepciune și evităm risipa. Deoarece, de asemenea, forța de muncă este redusă considerabil, cheltuim mai puțini bani în procesul de producție. Și, în cele din urmă, ajută la îmbunătățirea randamentelor agricole. AI poate oferi fermierilor informații reale despre câmpul lor, permițându-le să identifice zonele care necesită irigare, fertilizare sau tratamente cu pesticide.

Securitate cibernetică

De securitate cibernetică arena se confruntă cu provocări semnificative în formă de scară largă hacking atacuri de diferite tipuri care dăunează tot felul de organizații și de a crea miliarde de dolari în daune de afaceri; aceste atacuri cibernetice au crescut ca număr, frecvență și impact, atrăgând atenția asupra punctelor slabe ale sistemelor actuale și asupra necesității de a le îmbunătăți. Companiile de securitate au început să adopte rețele neuronale , învățare automată (ML) și soluții de procesare a limbajului natural (NLP) pentru a construi sisteme mai inteligente și mai sigure.

Posibilele implementări ale AI în securitatea cibernetică sunt:

• Protecția rețelei . Utilizarea învățării automate permite sisteme de detectare a intruziunilor extrem de sofisticate .
• Protecția punctului final . Amenințările precum ransomware-ul pot fi detectate în mod adecvat prin adoptarea algoritmilor care învață din comportamentele tipice de malware.
• Securitatea aplicației . Inteligența artificială poate ajuta la contracararea atacurilor periculoase, cum ar fi Server Side Request Forgery (SSRF), injecție SQL , Cross-Site scripting (XSS) și Distributed Denial of Service (DDoS).
• Suspectați comportamentul utilizatorului . Unele aplicații ML pot identifica încercările de fraudare sau de compromitere a aplicațiilor de către utilizatori rău intenționați în momentul în care apar.

Educaţie

Tutorii AI ar putea permite studenților să primească ajutor suplimentar, individual. De asemenea, ar putea reduce anxietatea și stresul pentru unii studenți, care pot fi cauzate de laboratoare de tutori sau tutori umani. În salile de clasă viitoare, informatica ambientală poate juca un rol benefic. Informatica ambientală este ideea că informațiile sunt peste tot în mediu și că tehnologiile se adaptează automat la preferințele dvs. personale. Dispozitivele de studiu ar putea fi capabile să creeze lecții, probleme și jocuri pentru a le adapta la nevoile specifice ale elevului și să ofere feedback imediat.

Dar AI poate crea și un mediu dezavantajos cu efecte de răzbunare, dacă tehnologia inhibă societatea de a merge mai departe și provoacă efecte negative, neintenționate asupra societății. Un exemplu de efect de răzbunare este că utilizarea extinsă a tehnologiei poate împiedica capacitatea elevilor de a se concentra și de a rămâne în sarcină în loc să-i ajute să învețe și să crească. De asemenea, sa știut că AI duce la pierderea atât a agenției umane, cât și a simultaneității.

Finanţa

Instituțiile financiare au folosit de mult timp sisteme de rețea neuronală artificială pentru a detecta taxe sau reclamații în afara normelor, marcându-le pentru investigații umane. Utilizarea AI în domeniul bancar poate fi urmărită până în 1987, când Banca Națională Security Pacific din SUA a înființat un grup de lucru pentru prevenirea fraudei pentru a contracara utilizarea neautorizată a cardurilor de debit. Programe precum Kasisto și Moneystream utilizează AI în serviciile financiare.

Băncile folosesc astăzi sisteme de inteligență artificială pentru a organiza operațiuni, pentru a menține contabilitatea, pentru a investi în stocuri și pentru a gestiona proprietăți. AI poate reacționa la schimbări peste noapte sau când afacerea nu are loc. În august 2001, roboții au bătut oamenii într-o competiție de tranzacționare financiară simulată . AI a redus, de asemenea, frauda și infracțiunile financiare prin monitorizarea modelelor comportamentale ale utilizatorilor pentru orice schimbări anomale sau anomalii.

AI este din ce în ce mai folosit de corporații . Jack Ma a prezis controversat că CEO - ul AI este la 30 de ani distanță.

Utilizarea mașinilor AI pe piață în aplicații precum tranzacționarea online și luarea deciziilor a schimbat teoriile economice majore. De exemplu, platformele de cumpărare și vânzare bazate pe AI au schimbat legea cererii și ofertei prin faptul că acum este posibil să se estimeze cu ușurință curbele cererii și ofertei individualizate și, prin urmare, prețurile individualizate. În plus, mașinile de AI reduc asimetria informațiilor pe piață și astfel eficientizează piețele, reducând în același timp volumul tranzacțiilor. Mai mult, AI pe piețe limitează consecințele comportamentului pe piețe, făcând din nou piețele mai eficiente. Alte teorii în care AI a avut impact includ alegerea rațională , așteptările raționale , teoria jocurilor , punctul de cotitură al lui Lewis , optimizarea portofoliului și gândirea contrafactuală . În august 2019, AICPA a introdus un curs de formare AI pentru profesioniștii contabili.

Tranzacționare și investiții

Tranzacția algoritmică implică utilizarea unor sisteme complexe de IA pentru a lua decizii de tranzacționare la viteze de mai multe ordine de mărimi mai mari decât este capabil orice om, realizând adesea milioane de tranzacții într-o zi fără nicio intervenție umană. O astfel de tranzacționare se numește tranzacționare de înaltă frecvență și reprezintă unul dintre sectoarele cu cea mai rapidă creștere în tranzacționarea financiară. Multe bănci, fonduri și firme comerciale proprietare au acum portofolii întregi care sunt gestionate pur de sisteme de AI. Sistemele automate de tranzacționare sunt de obicei utilizate de marii investitori instituționali, dar în ultimii ani s-a înregistrat, de asemenea, un aflux de firme mai mici, proprietare, care tranzacționează cu propriile lor sisteme de IA.

Câteva instituții financiare mari au investit în motoare de IA pentru a-și ajuta practicile de investiții. Motorul AI BlackRock , Aladdin , este utilizat atât în ​​cadrul companiei, cât și pentru clienți pentru a ajuta la luarea deciziilor de investiții. Gama sa largă de funcționalități include utilizarea procesării limbajului natural pentru a citi text precum știri, rapoarte ale brokerilor și fluxuri de social media. Apoi măsoară sentimentul asupra companiilor menționate și atribuie un scor. Bănci precum UBS și Deutsche Bank folosesc un motor AI numit Sqreem (Model de reducere și extracție cuantică secvențială) care poate extrage date pentru a dezvolta profiluri ale consumatorilor și a le potrivi cu produsele de gestionare a averii pe care și le-ar dori cel mai probabil.

Subscriere

Un împrumutat online, Upstart, analizează cantități mari de date despre consumatori și utilizează algoritmi de învățare automată pentru a dezvolta modele de risc de credit care prezic probabilitatea de implicare a unui consumator. Tehnologia lor va fi licențiată către bănci, pentru ca acestea să poată beneficia și de procesele de subscriere.

ZestFinance și-a dezvoltat platforma Zest Automated Machine Learning (ZAML) special pentru subscrierea de credite. Această platformă utilizează învățarea automată pentru a analiza zeci de mii de variabile tradiționale și netradiționale (de la tranzacții de cumpărare până la modul în care un client completează un formular) utilizate în industria creditului pentru a obține scoruri debitorilor. Platforma este deosebit de utilă pentru a atribui scoruri de credit celor cu istoric de credit limitat, cum ar fi millennials.

Audit

Pentru auditul situațiilor financiare, AI face posibilă auditul continuu. Instrumentele AI ar putea analiza imediat mai multe seturi de informații diferite. Beneficiul potențial ar fi riscul general de audit va fi redus, nivelul de asigurare va fi crescut și durata de timp a auditului va fi redusă.

Istorie

În anii 1980, într-adevăr, AI a început să devină proeminent în lumea finanțelor. Acesta este momentul în care sistemele expert au devenit mai mult un produs comercial în domeniul financiar. "De exemplu, Dupont a construit 100 de sisteme expert care i-au ajutat să economisească aproape 10 milioane de dolari pe an." Unul dintre primele sisteme a fost sistemul expert Protrader proiectat de KC Chen și Ting-peng Lian, care a reușit să prezică scăderea cu 87 de puncte a DOW Jones Industrial Average în 1986. „Principalele joncțiuni ale sistemului au fost monitorizarea primelor în piață, stabiliți strategia optimă de investiții, executați tranzacții atunci când este cazul și modificați baza de cunoștințe printr-un mecanism de învățare. "

Unul dintre primele sisteme expert care au ajutat la planurile financiare a fost creat de Applied Expert Systems (APEX) numit PlanPower. A fost livrat pentru prima dată în comerț în 1986. Funcția sa a fost de a ajuta la oferirea de planuri financiare pentru persoanele cu venituri de peste 75.000 de dolari pe an. Acest lucru a condus apoi la sistemul de profilare a clientului, care a fost utilizat pentru venituri cuprinse între 25.000 și 200.000 USD pe an.

Anii 1990 au fost mult mai multe despre detectarea fraudei. Unul dintre sistemele care a fost început în 1993 a fost Sistemul de inteligență artificială FinCEN (FAIS). A fost capabil să revizuiască peste 200.000 de tranzacții pe săptămână și în doi ani a ajutat la identificarea a 400 de cazuri potențiale de spălare a banilor care ar fi fost egale cu 1 miliard de dolari. Deși sistemele expert nu au durat în lumea finanțelor, a contribuit la lansarea utilizării AI și a contribuit la transformarea ei în ceea ce este astăzi.

Guvern

Inteligența artificială din guvern constă în aplicații și reglementări. Inteligența artificială asociată cu sisteme de recunoaștere facială poate fi utilizată pentru supravegherea în masă . Acesta este deja cazul în unele părți ale Chinei. Inteligența artificială a concurat și la alegerile pentru primăria orașului Tama din 2018.

În 2019, orașul tehnologic Bengaluru din India urmează să implementeze sisteme de semnalizare a traficului gestionate de AI în cele 387 de semnale de trafic din oraș. Acest sistem va implica utilizarea camerelor pentru a stabili densitatea traficului și, în consecință, pentru a calcula timpul necesar pentru a șterge volumul de trafic, care va determina durata semnalului pentru traficul vehiculelor de pe străzi.

Militar

Statele Unite și alte națiuni dezvoltă aplicații AI pentru o serie de funcții militare. Principalele aplicații militare ale inteligenței artificiale și ale învățării automate sunt îmbunătățirea C2, comunicațiilor, senzorilor, integrării și interoperabilității. Cercetarea AI este în desfășurare în domeniile colectării și analizei informațiilor, logisticii, operațiunilor cibernetice, operațiunilor de informare, comandă și control și într-o varietate de vehicule semiautonome și autonome. Tehnologiile de inteligență artificială permit coordonarea senzorilor și efectoarelor, detectarea și identificarea amenințărilor, marcarea pozițiilor inamice, achiziționarea țintelor, coordonarea și deconflicția focurilor de unire distribuite între vehiculele de luptă în rețea și tancurile, de asemenea, în interiorul echipelor echipate și fără echipaj. AI a fost încorporată în operațiunile militare din Irak și Siria.

Cheltuielile militare anuale la nivel mondial pentru robotică au crescut de la 5,1 miliarde USD în 2010 la 7,5 miliarde USD în 2015. Dronele militare capabile de acțiune autonomă sunt considerate pe scară largă un atu util. Mulți cercetători în inteligență artificială încearcă să se distanțeze de aplicațiile militare ale IA.

Sănătate

Sănătate

IA în asistența medicală este adesea utilizată pentru clasificare, fie pentru a automatiza evaluarea inițială a unei scanări CT sau EKG, fie pentru a identifica pacienții cu risc ridicat pentru sănătatea populației. Lărgimea aplicațiilor crește rapid. De exemplu, IA este aplicată problemei cu costuri ridicate a problemelor de dozare - în cazul în care concluziile au sugerat că AI ar putea economisi 16 miliarde de dolari. În 2016, un studiu revoluționar din California a constatat că o formulă matematică elaborată cu ajutorul AI a determinat corect doza exactă de medicamente imunosupresoare pe care să o dea pacienților cu organe.

Inteligența artificială ajută medicii. Potrivit Bloomberg Technology, Microsoft a dezvoltat AI pentru a ajuta medicii să găsească tratamentele potrivite pentru cancer. Există o cantitate mare de cercetări și medicamente dezvoltate referitoare la cancer. În detaliu, există mai mult de 800 de medicamente și vaccinuri pentru tratarea cancerului. Acest lucru afectează negativ medicii, deoarece există prea multe opțiuni din care să alegi, ceea ce face mai dificilă alegerea medicamentelor potrivite pentru pacienți. Microsoft lucrează la un proiect pentru a dezvolta o mașină numită „Hanovra”. Scopul său este de a memora toate documentele necesare cancerului și de a ajuta la prezicerea combinațiilor de medicamente care vor fi cele mai eficiente pentru fiecare pacient. Un proiect la care se lucrează în acest moment este combaterea leucemiei mieloide , un cancer fatal în care tratamentul nu s-a îmbunătățit de zeci de ani. Un alt studiu a raportat că a constatat că inteligența artificială a fost la fel de bună ca medicii instruiți în identificarea cancerelor de piele. Un alt studiu folosește inteligența artificială pentru a încerca să monitorizeze mai mulți pacienți cu risc ridicat, iar acest lucru se face punând fiecărui pacient numeroase întrebări pe baza datelor obținute de la interacțiunile medicului viu cu pacientul. Un studiu a fost făcut cu învățarea prin transfer, mașina a efectuat un diagnostic similar cu un oftalmolog bine instruit și ar putea genera o decizie în termen de 30 de secunde dacă pacientul ar trebui sau nu îndrumat pentru tratament, cu o precizie de peste 95%.

Potrivit CNN , un studiu recent realizat de chirurgi la Centrul Medical Național pentru Copii din Washington a demonstrat cu succes intervenția chirurgicală cu un robot autonom. Echipa a supravegheat robotul în timp ce efectua o intervenție chirurgicală a țesuturilor moi, cusând împreună intestinul unui porc în timpul operației deschise și făcând acest lucru mai bine decât un chirurg uman, a susținut echipa. IBM și-a creat propriul computer de inteligență artificială, IBM Watson , care a bătut inteligența umană (la unele niveluri). Watson s-a străduit să obțină succes și adoptare în domeniul asistenței medicale.

Rețelele neuronale artificiale sunt utilizate ca sisteme clinice de susținere a deciziilor pentru diagnostic medical , cum ar fi tehnologia de procesare a conceptelor în software-ul EMR .

Alte sarcini în medicină care pot fi îndeplinite cu ajutorul inteligenței artificiale și care încep să fie dezvoltate includ:

• Interpretarea computerizată a imaginilor medicale . Astfel de sisteme ajută la scanarea imaginilor digitale, de exemplu de la tomografie computerizată , pentru apariții tipice și pentru a evidenția secțiuni vizibile, cum ar fi posibile boli. O aplicație tipică este detectarea unei tumori.
• Analiza sunetului inimii
• Roboți însoțitori pentru îngrijirea persoanelor în vârstă
• Exploatarea dosarelor medicale pentru a oferi informații mai utile
• Proiectează planuri de tratament
• Asistați în locuri de muncă repetitive, inclusiv managementul medicamentelor
• Asistarea persoanelor nevăzătoare
• Oferiți consultații
• Crearea de droguri
• Utilizarea avatarelor în locul pacienților pentru pregătirea clinică
• Preziceți probabilitatea decesului prin proceduri chirurgicale
• Preziceți progresia HIV

Sănătate și siguranță la locul de muncă

AI poate crește sfera sarcinilor de lucru în cazul în care un lucrător poate fi îndepărtat dintr-o situație care prezintă pericole precum stresul, suprasolicitarea, leziunile musculo-scheletale, prin punerea AI în schimb. Acest lucru poate extinde gama de sectoare de locuri de muncă afectate dincolo de automatizarea tradițională în locuri de muncă cu guler alb și servicii, cum ar fi medicină, finanțe și tehnologia informației. De exemplu, lucrătorii centrului de apel se confruntă cu riscuri extinse de sănătate și siguranță datorită naturii sale repetitive și exigente și a ratelor sale ridicate de supraveghere. Chatbot - urile activate de AI reduc nevoia oamenilor de a efectua cele mai de bază sarcini ale centrului de apeluri.

Învățarea automată utilizată pentru analiza oamenilor pentru a face predicții despre comportamentul lucrătorilor ar putea fi utilizată pentru a îmbunătăți sănătatea lucrătorilor. De exemplu, analiza sentimentului poate fi utilizată pentru a detecta oboseala pentru a preveni suprasolicitarea . Sistemele de susținere a deciziilor au o capacitate similară de a fi utilizate, de exemplu, pentru prevenirea dezastrelor industriale sau pentru eficientizarea răspunsului la dezastre . Pentru lucrătorii care manipulează manual materialul , pot fi utilizate analize predictive și inteligență artificială pentru a reduce leziunile musculo-scheletice . Senzorii purtabili pot permite, de asemenea, o intervenție mai timpurie împotriva expunerii la substanțe toxice, iar seturile mari de date generate ar putea îmbunătăți supravegherea sănătății la locul de muncă , evaluarea riscurilor și cercetarea.

AI poate fi, de asemenea, utilizat pentru a eficientiza fluxul de lucru al securității și sănătății la locul de muncă . Un exemplu este codificarea cererilor de despăgubire a lucrătorilor . Sistemele de realitate virtuală cu AI pot fi utile pentru instruirea în materie de siguranță pentru recunoașterea pericolelor. Inteligența artificială poate fi utilizată pentru detectarea mai eficientă a ratelor de aproape , care sunt importante în reducerea ratelor de accidente, dar sunt adesea subreportate.

Biochimie

AlphaFold 2 (2020) de la DeepMind a demonstrat capacitatea de a determina, în ore, mai degrabă decât în ​​luni, structura 3D a unei proteine.

Lege

Analiza juridică

Inteligența artificială (AI) devine o componentă de bază a profesiilor legate de drept. În unele circumstanțe, această tehnologie analitică-crunching folosește algoritmi și învățare automată pentru a face o lucrare care a fost făcută anterior de avocații de bază.

În Electronic Discovery (eDiscovery) , industria s-a concentrat pe învățarea automată (codificare predictivă / revizuire asistată de tehnologie), care este un subset al AI. Pentru a adăuga la supa de aplicații, Procesarea limbajului natural (NLP) și Recunoașterea automată a vorbirii (ASR) sunt, de asemenea, la modă în industrie.

Aplicarea legii și procedurile legale

Algoritmii au deja numeroase aplicații în sistemele juridice. Un exemplu în acest sens este COMPAS , un program comercial utilizat pe scară largă de către instanțele din SUA pentru a evalua probabilitatea ca un inculpat să devină recidivist .

Unii sunt îngrijorați de părtinirea algoritmică , că programele AI pot deveni neintenționate părtinitoare după procesarea datelor care prezintă părtinire. ProPublica susține că nivelul mediu al riscului de recidivă atribuit COMPAS al inculpaților negri este semnificativ mai mare decât nivelul mediu al riscului atribuit COMPAS al inculpaților albi.

Sectorul serviciilor

Resurse umane și recrutare

O altă aplicație a AI se află în resursele umane și spațiul de recrutare. Există trei moduri în care AI este utilizată de resursele umane și de recrutarea profesioniștilor: pentru a examina CV-urile și a clasifica candidații în funcție de nivelul lor de calificare, pentru a prezice succesul candidaților în roluri date prin intermediul platformelor de potrivire a locurilor de muncă și pentru a lansa recrutarea chatbot-urilor care pot automatiza comunicarea repetitivă sarcini. În mod obișnuit, screening-ul CV-ului implică un recrutor sau un alt profesionist în HR care scanează printr-o bază de date cu CV-uri.

Căutare de locuri de muncă

Piața locurilor de muncă a cunoscut o schimbare notabilă datorită implementării inteligenței artificiale. A simplificat procesul atât pentru recrutori, cât și pentru solicitanții de locuri de muncă (de exemplu, Google for Jobs și aplicarea online). Potrivit Raj Mukherjee de la Indeed.com, 65% dintre oameni lansează din nou o căutare de locuri de muncă în termen de 91 de zile de la angajare. Motorul alimentat de AI simplifică complexitatea căutării de locuri de muncă, operând informații despre abilitățile de muncă, salariile și tendințele utilizatorilor, potrivind oamenii cu cele mai relevante poziții. Inteligența mașinii calculează ce salarii ar fi potrivite pentru un anumit loc de muncă, extrage și evidențiază informațiile despre CV pentru recrutorii care utilizează procesarea limbajului natural, care extrage cuvinte și fraze relevante din text folosind software specializat. O altă aplicație este un constructor de CV-uri AI care necesită 5 minute pentru a compila un CV, spre deosebire de a petrece ore făcând aceeași treabă. În vârstă de AI, chat-urile asistă vizitatorii site-ului web și rezolvă fluxurile de lucru zilnice. Instrumentele revoluționare de AI completează abilitățile oamenilor și permit managerilor de resurse umane să se concentreze asupra sarcinilor de prioritate superioară. Cu toate acestea, impactul inteligenței artificiale asupra cercetării locurilor de muncă sugerează că până în 2030 agenții și roboții inteligenți pot elimina 30% din munca umană din lume. Mai mult, cercetarea demonstrează că automatizarea va deplasa între 400 și 800 de milioane de angajați. Raportul de cercetare al Glassdoor precizează că recrutarea și resursele umane ar trebui să adopte o adoptare mult mai largă a IA pe piața muncii din 2018 și nu numai.

Serviciu clienți online și telefonic

Inteligența artificială este implementată în asistenți online automatizați care pot fi văzuți ca avatare pe paginile web. Poate fi util pentru întreprinderi să își reducă costurile de funcționare și formare. O tehnologie majoră care stă la baza acestor sisteme este prelucrarea limbajului natural . Pypestream folosește serviciul automatizat pentru clienți pentru aplicația sa mobilă concepută pentru a simplifica comunicarea cu clienții.

Companiile majore investesc în AI pentru a face față clienților dificili în viitor. Cea mai recentă dezvoltare a Google analizează limbajul și convertește vorbirea în text. Platforma poate identifica clienții supărați prin limba lor și poate răspunde în mod adecvat. Amazon folosește, de asemenea, un bot pentru serviciul pentru clienți, care poate efectua sarcini precum verificarea stării unei comenzi, anularea comenzilor, oferirea de rambursări și, în cele din urmă, conectarea la un reprezentant real al serviciului clienți Amazon.

Ospitalitate

În industria ospitalității, soluțiile bazate pe inteligența artificială sunt utilizate pentru a reduce sarcina personalului și a crește eficiența prin reducerea frecvenței sarcinilor repetitive, analiza tendințelor, interacțiunii clienților și predicția nevoilor clienților. Serviciile hoteliere susținute de inteligența artificială sunt reprezentate sub formă de chatbot, aplicație, asistent vocal virtual și roboți de serviciu.

Mass-media

Unele aplicații AI sunt orientate spre analiza conținutului media audiovizual, cum ar fi filme, programe TV, videoclipuri publicitare sau conținut generat de utilizatori . Soluțiile implică adesea viziunea pe computer , care este un domeniu major de aplicații ale AI.

Scenariile tipice de caz de utilizare includ analiza imaginilor folosind tehnici de recunoaștere a obiectelor sau de recunoaștere a feței sau analiza videoclipurilor pentru recunoașterea scenelor, obiectelor sau fețelor relevante. Motivația utilizării analizei media bazate pe AI poate fi - printre altele - facilitarea căutării media, crearea unui set de cuvinte cheie descriptive pentru un articol media, monitorizarea politicii de conținut media (cum ar fi verificarea adecvării conținutului pentru un anumit material) Timp de vizionare TV), vorbire către text pentru arhivare sau alte scopuri și detectarea logo-urilor, a produselor sau a chipurilor de vedete pentru plasarea reclamelor relevante.

Analiza media Companiile AI furnizează adesea serviciile lor printr-un API REST care permite accesul automat la tehnologie pe bază de mașină și permite citirea rezultatelor. De exemplu, IBM , Microsoft și Amazon permit accesul la tehnologia lor de recunoaștere media prin utilizarea API-urilor RESTful.

Deepfakes

În iunie 2016, o echipă de cercetători din grupul de calcul vizual al Universității Tehnice din München și de la Universitatea Stanford a dezvoltat Face2Face, un program care animă fața unei persoane țintă, transpunând expresiile faciale ale unei surse exterioare. Tehnologia a fost demonstrată animând buzele unor oameni, printre care Barack Obama și Vladimir Putin . De atunci, s-au demonstrat alte metode bazate pe rețeaua neuronală profundă , din care a fost luat numele „ deepfake ”.

În septembrie 2018, senatorul american Mark Warner a propus penalizarea companiilor de social media care permit partajarea documentelor deepfake pe platforma lor.

Vincent Nozick, cercetător de la Institutul Gaspard Monge , a găsit o modalitate de a detecta documente falsificate prin analiza mișcărilor pleoapei . DARPA (un grup de cercetare asociat cu Departamentul Apararii al SUA ) a dat 68 de milioane de dolari pentru a lucra la deepfake de detectare. În Europa, programul Orizont 2020 a finanțat InVid, un software conceput pentru a ajuta jurnaliștii să detecteze documente false.

Deepfakes pot fi utilizate în scopuri comice, dar sunt mai bine cunoscute pentru faptul că sunt folosite pentru știri false și păcăleli. Există și deepfakes audio și software AI capabil să detecteze deepfakes și să cloneze voci umane după 5 secunde de timp de ascultare.

Muzică

În timp ce evoluția muzicii a fost întotdeauna afectată de tehnologie, inteligența artificială a permis, prin progresele științifice, să imite, într-o oarecare măsură, o compoziție asemănătoare omului.

Printre eforturile timpurii notabile, David Cope a creat o IA numită Emily Howell care a reușit să devină bine cunoscută în domeniul muzicii algoritmice pentru computer. Algoritmul din spatele Emily Howell este înregistrat ca brevet american.

AI Iamus a creat în 2012 primul album clasic complet compus integral de un computer.

Alte eforturi, cum ar fi AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist), se concentrează pe compunerea muzicii simfonice, în principal muzică clasică pentru partituri de film . A realizat o premieră mondială devenind primul compozitor virtual recunoscut de o asociație profesională muzicală .

Inteligențele artificiale pot produce chiar muzică utilizabilă într-un cadru medical, prin efortul Melomics de a folosi muzică generată de computer pentru stres și ameliorarea durerii.

Mai mult, inițiative precum Google Magenta , conduse de echipa Google Brain , vor să afle dacă o inteligență artificială poate fi capabilă să creeze artă convingătoare.

La Sony CSL Research Laboratory, software-ul lor Flow Machines a creat melodii pop învățând stiluri muzicale dintr-o bază de date imensă de melodii. Analizând combinații unice de stiluri și tehnici de optimizare, poate compune în orice stil.

Un alt proiect de compoziție muzicală de inteligență artificială, The Watson Beat , scris de IBM Research , nu are nevoie de o bază de date imensă de muzică, cum ar fi proiectele Google Magenta și Flow Machines, deoarece folosește Reinforcement Learning și Deep Belief Networks pentru a compune muzică pe o intrare simplă de semințe. melodie și un stil select. Din moment ce software-ul a fost deschis, muzicienii cu sursă deschisă, precum Taryn Southern, au colaborat cu proiectul pentru a crea muzică.

Piesa de debut a cântăreței sud-coreene Hayeon, „Eyes on You”, a fost compusă folosind AI, care a fost apoi supravegheată de compozitori adevărați, inclusiv NUVO.

Scrierea și raportarea

Compania Narrative Science pune la dispoziția comercială știri și rapoarte generate pe computer , inclusiv rezumarea evenimentelor sportive în echipă pe baza datelor statistice din joc în limba engleză. De asemenea, creează rapoarte financiare și analize imobiliare. În mod similar, compania Automated Insights generează recapitulări și previzualizări personalizate pentru Yahoo Sports Fantasy Football . Compania este proiectată să genereze un miliard de povești în 2014, în creștere de la 350 de milioane în 2013. Organizația OpenAI a creat, de asemenea, o IA capabilă să scrie text.

O altă companie, numită Yseop, folosește inteligența artificială pentru a transforma datele structurate în comentarii și recomandări inteligente în limbaj natural. Yseop este capabil să scrie rapoarte financiare, rezumate executive, documente personalizate de vânzări sau de marketing și multe altele la o viteză de mii de pagini pe secundă și în mai multe limbi, inclusiv engleză, spaniolă, franceză și germană.

Dincolo de automatizarea sarcinilor de scriere date de introducerea datelor, AI a arătat un potențial semnificativ pentru computere de a se angaja în activități creative de nivel superior. AI Storytelling a fost un câmp activ de cercetare de la dezvoltarea lui TALESPIN de James Meehan, care a alcătuit povești similare fabulelor lui Esop. Programul ar începe cu un set de personaje care doreau să atingă anumite obiective, cu povestea ca o narațiune a încercărilor personajelor de a executa planuri pentru a îndeplini aceste obiective. De la Meehan, alți cercetători au lucrat la AI Storytelling folosind abordări similare sau diferite. Mark Riedl și Vadim Bulitko au susținut că esența povestirii a fost o problemă de gestionare a experienței sau „cum să echilibrăm nevoia unei progresii coerente a poveștii cu agenția utilizatorilor, care este adesea în contradicție”.

În timp ce majoritatea cercetărilor despre povestirea AI s-au concentrat pe generarea de povești (de exemplu, personaje și complot), au existat, de asemenea, investigații semnificative în comunicarea povestirii. În 2002, cercetătorii de la Universitatea de Stat din Carolina de Nord au dezvoltat un cadru arhitectural pentru generarea prozei narative. Implementarea lor particulară a reușit să reproducă fidel varietatea textului și complexitatea unui număr de povești, cum ar fi gluga roșie, cu adroitness asemănător omului. Acest domeniu special continuă să câștige interes. În 2016, un AI japonez a co-scris o nuvelă și aproape a câștigat un premiu literar.

Hanteo Global, organizația care operează singura diagramă de înregistrări în timp real din Coreea de Sud, folosește, de asemenea, un bot de jurnalism automat, care scrie articole.

Jocuri video

În jocurile video, inteligența artificială este utilizată în mod obișnuit pentru a genera un comportament dinamic cu scop la personajele non-jucătoare (NPC-uri). În plus, tehnicile de inteligență artificială bine înțelese sunt utilizate în mod obișnuit pentru găsirea căilor . Unii cercetători consideră că AI NPC din jocuri este o „problemă rezolvată” pentru majoritatea sarcinilor de producție. Jocurile cu AI mai atipice includ directorul AI din Left 4 Dead (2008) și pregătirea neuroevolutivă a plutonilor din Supreme Commander 2 (2010). AI este, de asemenea, utilizat în Alien Isolation (2014) ca o modalitate de a controla ce acțiuni va efectua Alien în continuare. Datorită modului în care este configurată inteligența extraterestrului, s-ar putea spune că străinul pare să afle mai multe despre jucător pe măsură ce jocul continuă, iar extraterestru începe să acționeze în consecință.

Kinect , care oferă o interfață corp mișcare 3D pentru Xbox 360 și Xbox One , utilizează algoritmi care au rezultat din cercetarea de lungă durată AI

Artă

Inteligența artificială a inspirat numeroase aplicații creative, inclusiv utilizarea sa pentru a produce artă vizuală. Expoziția „Thinking Machines: Art and Design in the Computer Age, 1959–1989” de la MoMA oferă o bună imagine de ansamblu asupra aplicațiilor istorice ale IA pentru artă, arhitectură și design. Expozițiile recente care prezintă utilizarea AI pentru a produce artă includ beneficiul și licitația sponsorizate de Google la Gray Area Foundation din San Francisco, unde artiștii au experimentat algoritmul DeepDream și expoziția „Unhuman: Art in the Age of AI”, care a avut loc loc în Los Angeles și Frankfurt în toamna anului 2017. În primăvara anului 2018, Asociația Mașinilor de Calcul a dedicat un număr special de revistă subiectului calculatoarelor și artei, subliniind rolul învățării automate în arte. În iunie 2018, „Duet for Human and Machine”, o piesă de artă care permite spectatorilor să interacționeze cu o inteligență artificială, a avut premiera la Centrul Beall pentru Art + Tehnologie. Austria Ars Electronica și Muzeul de Arte Aplicate din Viena au deschis expoziții despre AI în 2019. Festivalul Ars Electronica din 2019 „Out of the box” a tematizat pe larg rolul artelor pentru o transformare socială durabilă cu AI.

Utilități

Convertoarele de electronice de putere sunt o tehnologie de abilitare pentru energia regenerabilă , stocarea energiei , vehiculele electrice și sistemele de transmisie a curentului continuu de înaltă tensiune din rețeaua electrică . Acești convertoare sunt predispuși la defecțiuni și astfel de defecțiuni pot provoca perioade de nefuncționare care pot necesita întreținere costisitoare sau chiar pot avea consecințe catastrofale în aplicațiile critice ale misiunii. Cercetătorii folosesc AI pentru a face procesul de proiectare automată pentru convertoare de electronică de putere fiabile, prin calcularea parametrilor de proiectare exacte care asigură durata de viață dorită a convertorului în conformitate cu profilul specificat al misiunii.

Multe companii de telecomunicații folosesc căutarea euristică în gestionarea forței de muncă, de exemplu BT Group a implementat căutarea euristică într-o aplicație de planificare care oferă programele de lucru a 20.000 de ingineri.

de fabricație

Roboții au devenit obișnuiți în multe industrii și adesea li se oferă locuri de muncă considerate periculoase pentru oameni. Roboții s-au dovedit eficienți în locuri de muncă care sunt foarte repetitive, ceea ce poate duce la greșeli sau accidente datorate unei scăderi a concentrării și a altor locuri de muncă pe care oamenii le pot considera degradante.

În 2014, China , Japonia , Statele Unite , Republica Coreea și Germania s-au ridicat împreună la 70% din volumul total al vânzărilor de roboți. În industria auto , un sector cu un grad deosebit de înalt de automatizare, Japonia avea cea mai mare densitate de roboți industriali din lume: 1.414 la 10.000 de angajați.

Senzori

Inteligența artificială a fost combinată cu multe tehnologii de senzori , cum ar fi spectrometria digitală de la IdeaCuria Inc., care permite multe aplicații, cum ar fi monitorizarea calității apei la domiciliu.

Jucarii si jocuri

Anii 1990 au văzut unele dintre primele încercări de a produce în masă tipuri de inteligență artificială de bază destinate educației sau timpului liber. Acest lucru a prosperat foarte mult odată cu Revoluția Digitală și a ajutat la introducerea oamenilor, în special a copiilor, într-o viață de a face față diferitelor tipuri de inteligență artificială, în special sub formă de Tamagotchis și Giga Pets , iPod Touch , Internet și primul robot lansat pe scară largă. , Furby . Un an mai târziu, un tip îmbunătățit de robot domestic a fost lansat sub forma lui Aibo , un câine robot cu trăsături inteligente și autonomie .

Companii precum Mattel au creat un sortiment de jucării compatibile cu AI pentru copii de până la trei ani. Folosind motoare AI și instrumente de recunoaștere a vorbirii, aceștia sunt capabili să înțeleagă conversațiile, să ofere răspunsuri inteligente și să învețe rapid.

AI a fost, de asemenea, aplicată jocurilor video , de exemplu roboții pentru jocuri video , care sunt proiectați să stea ca adversari în care oamenii nu sunt disponibili sau doriți.

Transport

Controlere logice fuzzy au fost dezvoltate pentru cutii de viteze automate în automobile. De exemplu, Audi TT 2006 , VW Touareg și VW Caravell au transmisie DSP care utilizează Fuzzy Logic. O serie de variante Škoda ( Škoda Fabia ) includ, de asemenea, un controler bazat pe Fuzzy Logic.

Mașinile de astăzi au acum funcții de asistare a șoferului bazate pe AI, cum ar fi parcarea în sine și controalele de croazieră avansate. AI a fost utilizată pentru a optimiza aplicațiile de gestionare a traficului, care la rândul lor reduc timpul de așteptare, consumul de energie și emisiile cu până la 25%. În viitor, vor fi dezvoltate mașini complet autonome . AI în transport este de așteptat să asigure un transport sigur, eficient și fiabil, reducând în același timp impactul asupra mediului și comunităților. Provocarea majoră a dezvoltării acestei IA este faptul că sistemele de transport sunt sisteme inerent complexe care implică un număr foarte mare de componente și părți diferite, fiecare având obiective diferite și adesea contradictorii. Datorită acestui grad ridicat de complexitate a aplicației de transport și, în special, a aplicației auto, în majoritatea cazurilor nu este posibil să se antreneze un algoritm AI într-un mediu de condus real. Pentru a depăși provocarea antrenării rețelelor neuronale pentru conducerea automată, metodologii bazate pe dezvoltarea virtuală resp. au fost propuse testarea lanțurilor de instrumente.

Automobile

Progresele în AI au contribuit la creșterea industriei auto prin crearea și evoluția vehiculelor cu conducere automată. Începând din 2016, există peste 30 de companii care utilizează AI pentru crearea de mașini cu conducere automată . Câteva companii implicate în AI includ Tesla , Google și Apple .

Multe componente contribuie la funcționarea autoturismelor. Aceste vehicule încorporează sisteme precum frânarea, schimbarea benzii, prevenirea coliziunilor, navigația și cartarea. Împreună, aceste sisteme, precum și computerele performante, sunt integrate într-un singur vehicul complex.

Dezvoltările recente ale automobilelor autonome au făcut posibilă inovația camioanelor cu conducere automată, deși acestea sunt încă în faza de testare. Guvernul Marii Britanii a adoptat legislația pentru a începe testarea plutonilor de camioane cu conducere automată în 2018. Plutoanele cu camioane cu conducere automată sunt o flotă de camioane cu conducere automată care urmează conducerea unui camion fără conducere automată, deci plutoniile de camioane nu sunt complet autonom încă. Între timp, Daimler, o corporație germană de automobile, testează Freightliner Inspiration, un camion semi-autonom care va fi utilizat doar pe autostradă.

Un factor principal care influențează capacitatea de funcționare a unui automobil fără șofer este cartografierea. În general, vehiculul ar fi pre-programat cu o hartă a zonei conduse. Această hartă ar include date despre aproximările luminilor stradale și ale înălțimilor bordurii pentru ca vehiculul să fie conștient de împrejurimile sale. Cu toate acestea, Google a lucrat la un algoritm cu scopul de a elimina necesitatea hărților pre-programate și, în schimb, a creat un dispozitiv care să se poată adapta la o varietate de medii noi. Unele mașini cu conducere automată nu sunt echipate cu roți de direcție sau cu pedale de frână, așa că au existat și cercetări axate pe crearea unui algoritm capabil să mențină un mediu sigur pentru pasagerii din vehicul prin conștientizarea vitezei și a condițiilor de conducere.

Un alt factor care influențează capacitatea unui automobil fără șofer este siguranța pasagerului. Pentru a face o mașină fără șofer, inginerii trebuie să o programeze pentru a face față situațiilor cu risc ridicat. Aceste situații ar putea include o coliziune frontală cu pietonii. Scopul principal al mașinii ar trebui să fie luarea unei decizii care să evite lovirea pietonilor și salvarea pasagerilor în mașină. Dar există posibilitatea ca mașina să aibă nevoie pentru a lua o decizie care ar pune pe cineva în pericol. Cu alte cuvinte, mașina ar trebui să decidă să salveze pietonii sau pasagerii. Programarea mașinii în aceste situații este crucială pentru un automobil fără șofer de succes.

Aviaţie

Direcția Operațiuni aeriene (OCD) utilizează AI pentru regula bazate pe sisteme expert . AOD utilizează inteligența artificială pentru operatorii surogat pentru simulatoare de luptă și antrenament, ajutoare pentru gestionarea misiunilor, sisteme de sprijin pentru luarea deciziilor tactice și procesarea ulterioară a datelor simulatorului în rezumate simbolice.

Utilizarea inteligenței artificiale în simulatoare se dovedește a fi foarte utilă pentru AOD. Simulatoarele de avion folosesc inteligența artificială pentru a procesa datele preluate de la zboruri simulate. În afară de zborul simulat, există și războiul simulat al aeronavelor. Computerele sunt capabile să vină cu cele mai bune scenarii de succes în aceste situații. Computerele pot crea, de asemenea, strategii bazate pe amplasarea, dimensiunea, viteza și puterea forțelor și contra forțelor. Piloților li se poate oferi asistență aeriană în timpul luptei cu ajutorul computerelor. Programele inteligente artificiale pot sorta informațiile și pot oferi pilotului cele mai bune manevre posibile, ca să nu mai vorbim de eliminarea anumitor manevre care ar fi imposibile pentru o ființă umană. Sunt necesare mai multe avioane pentru a obține aproximări bune pentru unele calcule, astfel încât piloții simulați de computer sunt folosiți pentru a aduna date. Acești piloți simulați de computer sunt, de asemenea, folosiți pentru instruirea viitorilor controlori de trafic aerian .

Sistemul utilizat de AOD pentru a măsura performanța a fost sistemul de diagnosticare și izolare interactivă a defecțiunilor sau IFDIS. Este un sistem expert bazat pe reguli, colectat prin colectarea de informații din documentele TF-30 și sfaturi de la experți de la mecanici care lucrează pe TF-30. Acest sistem a fost conceput pentru a fi utilizat pentru dezvoltarea TF-30 pentru RAAF F-111C. Sistemul de performanță a fost, de asemenea, utilizat pentru a înlocui lucrătorii specializați. Sistemul a permis lucrătorilor obișnuiți să comunice cu sistemul și să evite greșelile, calculele greșite sau nevoia de a vorbi cu unul dintre lucrătorii specializați.

AOD folosește, de asemenea, inteligența artificială în software-ul de recunoaștere a vorbirii . Controlorii de trafic aerian dau indicații către piloții artificiali, iar AOD vrea ca piloții să răspundă ATC-urilor cu răspunsuri simple. Programele care încorporează software-ul de vorbire trebuie instruite, ceea ce înseamnă că utilizează rețele neuronale . Programul folosit, Verbex 7000, este încă un program foarte timpuriu, care are mult loc de îmbunătățire. Îmbunătățirile sunt imperative, deoarece ATC-urile utilizează un dialog foarte specific și software-ul trebuie să poată comunica corect și prompt de fiecare dată.

Proiectarea inteligentă artificială a aeronavelor, sau AIDA, este utilizată pentru a ajuta proiectanții în procesul de creare a proiectelor conceptuale ale aeronavelor. Acest program permite proiectanților să se concentreze mai mult pe designul în sine și mai puțin pe procesul de proiectare. De asemenea, software-ul permite utilizatorului să se concentreze mai puțin pe instrumentele software. AIDA utilizează sisteme bazate pe reguli pentru a calcula datele sale. Aceasta este o diagramă a aranjamentului modulelor AIDA. Deși simplu, programul se dovedește eficient.

În 2003, NASA e Dryden Flight Research Center , si multe alte companii, a creat software - ul care ar putea permite o aeronavă deteriorat să continue zborul până la o zonă de aterizare în condiții de siguranță poate fi atins. Software-ul compensează toate componentele deteriorate bazându-se pe componentele nedeteriorate. Rețeaua neuronală utilizată în software s-a dovedit a fi eficientă și a marcat un triumf pentru inteligența artificială.

Sistemul integrat de gestionare a sănătății vehiculelor, utilizat și de NASA, la bordul unei aeronave trebuie să proceseze și să interpreteze datele preluate de la diferiți senzori de pe aeronavă. Sistemul trebuie să poată determina integritatea structurală a aeronavei. De asemenea, sistemul trebuie să implementeze protocoale în caz de deteriorare a vehiculului.

Haitham Baomar și Peter Bentley conduc o echipă de la University College din Londra pentru a dezvolta un sistem inteligent de pilot automat (IAS) bazat pe inteligență artificială, conceput pentru a învăța un sistem de pilot automat să se comporte ca un pilot cu experiență înalt, care se confruntă cu o situație de urgență, cum ar fi severă. vreme, turbulențe sau defecțiuni ale sistemului. Educarea pilotului automat se bazează pe conceptul de învățare automată supravegheată "care tratează tânărul pilot automat ca un ucenic uman care merge la o școală de zbor". Pilotul automat înregistrează acțiunile pilotului uman generând modele de învățare folosind rețele neuronale artificiale . Pilotului automat i se oferă apoi control deplin și observat de pilot în timp ce execută exercițiul de antrenament.

Sistemul inteligent de pilot automat combină principiile învățării uceniciei și clonării comportamentale prin care pilotul automat observă acțiunile de nivel scăzut necesare pentru manevrarea avionului și strategia de nivel înalt folosită pentru a aplica acțiunile respective. Implementarea IAS are trei faze; colectarea datelor de pilot, instruire și control autonom. Scopul lui Baomar și Bentley este de a crea un pilot automat mai autonom pentru a ajuta piloții să răspundă la situații de urgență.

Maritim

Rețelele neuronale sunt utilizate de sistemele de conștientizare a situației în nave și bărci.

Informatică

Asistență la programare

GitHub Copilot este un model de inteligență artificială dezvoltat de GitHub și OpenAI care este capabil să completeze automat codul în mai multe limbaje de programare.

AI poate fi utilizată pentru a crea alte AI. De exemplu, în jurul lunii noiembrie 2017, proiectul AutoML de la Google pentru a dezvolta noi topologii de rețea neuronală a creat NASNet , un sistem optimizat pentru ImageNet și POCO F1. Potrivit Google, performanța NASNet a depășit toate performanțele ImageNet publicate anterior.

Contribuții istorice

Cercetătorii AI au creat multe instrumente pentru a rezolva cele mai dificile probleme din domeniul informaticii. Multe dintre invențiile lor au fost adoptate de informatica obișnuită și nu mai sunt considerate o parte a IA. (A se vedea efectul AI .) Toate următoarele au fost inițial dezvoltate în laboratoarele AI:

• Partajarea timpului
• Interpreți interactive
• Interfețe grafice de utilizator și mouse-ul computerului
• Medii de dezvoltare rapidă a aplicațiilor
• Lista legată structura de date
• Management automat al stocării
• Programare simbolică
• Programare funcțională
• Programare dinamică
• Programare orientată pe obiecte
• Recunoaștere optică a caracterelor
• Satisfacția constrângerii

Lista aplicațiilor

Probleme tipice cărora li se aplică metodele AI

Alte domenii în care sunt implementate metodele AI

Vezi si

• Aplicații ale inteligenței artificiale la informatica juridică
• Aplicații ale învățării profunde
• Aplicații ale învățării automate
• Lista proiectelor de inteligență artificială
• Progresul în inteligența artificială

Note de subsol

Lecturi suplimentare

• Kaplan, AM; Haenlein, M. (2018). "Siri, Siri în mâna mea, cine este cel mai frumos din țară? Despre interpretări, ilustrații și implicații ale inteligenței artificiale". Orizonturi de afaceri . 62 (1): 15-25. doi : 10.1016 / j.bushor.2018.08.004 .
• Kurzweil, Ray (2005). Singularitatea este aproape: când oamenii transcend biologia . New York: Viking. ISBN 978-0-670-03384-3.
• Consiliul Național de Cercetare (1999). „Dezvoltări în inteligența artificială” . Finanțarea unei revoluții: sprijin guvernamental pentru cercetarea în calcul . National Academy Press. ISBN 978-0-309-06278-7. OCLC  246584055 .
• Moghaddam, MJ; Soleymani, MR; Farsi, MA (2015). "Planificarea secvenței pentru operațiunile de ștanțare în matrițe progresive". Journal of Intelligent Manufacturing . 26 (2): 347-357. doi : 10.1007 / s10845-013-0788-0 . S2CID  7843287 .
• Felten, Ed (3 mai 2016). „Pregătirea pentru viitorul inteligenței artificiale” .

linkuri externe

• Cum se poate aplica AI în multe domenii