10 досягнень в області штучного інтелекту

Штучний інтелект (ШІ) – це галузь науки та технологій, яка вивчає імітацію розуму та поведінки людини за допомогою компʼютерних систем. За останні кілька років ШІ зробив великий крок вперед у своєму розвитку, що дозволило досягти низки значущих досягнень. До речі, днями широко відомий ШІ ChatGPT став доступний в Україні. А ми поставили йому кілька цікавих питань. У цій же статті ми розглянемо 10 найбільш разючих досягнень в області штучного інтелекту.

Медична діагностика

В медицині все частіше застосовують штучний інтелект, особливо в медичній діагностиці. ШІ може допомогти медичним фахівцям в ефективнішій та точнішій діагностиці різноманітних захворювань. Це може привести до збільшення ефективності лікування та поліпшення результатів для пацієнтів.

Один з основних способів використання ШІ в медичній діагностиці полягає у використанні машинного навчання. Це означає, що ШІ навчається на основі великої кількості даних, які зібрані з медичних обстежень, зображень та інших джерел. Після навчання модель може використовуватися для класифікації нових даних.

ШІ може бути використаний для діагностики різних захворювань, як-от онкологічні захворювання, хвороби серця, нейрологічні захворювання та інші. Наприклад, його можна використати для розпізнавання зображень рентгенівських або МРТ-знімків, що може допомогти у виявленні патологічних змін у тканинах та органах пацієнтів. Крім того, ШІ може допомогти у виявленні ризиків захворювань на ранніх стадіях, що дозволяє проводити профілактичні обстеження та призначати ефективне лікування на ранній стадії. Також ШІ може бути використаний для створення індивідуальних планів лікування для пацієнтів з урахуванням їхніх особливостей.

Генетична та фармацевтична індустрії

Штучний інтелект знаходить все більше застосувань в генетичній та фармацевтичній індустріях. Його використовують для аналізу ДНК та розуміння генетичних даних, що може допомогти виявляти генетичні захворювання та розробляти ефективні ліки.

Для прикладу, ШІ може бути використаний для прогнозування того, які молекули будуть найбільш ефективними в інтеракції з конкретними ліками. Це допомагає встановити, які з них можуть бути використані для розробки нових та лікування різних захворювань. Також він може допомогти в прогнозуванні, які ліки будуть найбільш ефективними для конкретного пацієнта на основі його генетичних даних. Це може сприяти розробці персоналізованих підходів, що підвищує ефективність лікування та знижує його побічні ефекти. А ще він може допомогти в розробці інструментів для геномного редагування, що дозволяє змінювати ДНК-послідовності в клітинах. Це може бути корисним для лікування генетичних захворювань та вирощування рослин з покращеними характеристиками. Окрім того, ШІ може бути використаний для аналізу генетичних даних, щоб виявити мутації, які можуть бути повʼязані з розвитком різних захворювань. Це може допомогти в розробці нових ліків та персоналізованого лікування.

Робототехніка

Штучний інтелект займає важливе місце в розвитку робототехніки, де він використовується для поліпшення функцій роботів, збільшення їхньої автономності та пристосування до різних умов. Одним з основних використань ШІ в робототехніці є розпізнавання образів та зображень, що дозволяє роботам сприймати своє оточення та робити рішення на основі цієї інформації. Наприклад, робот-пилосос може використовувати ШІ для того, щоб знаходити джерела бруду та пристосовувати свій маршрут відповідно до цих даних.

ШІ також може бути використаний для виявлення небезпеки та попередження загрозливих ситуацій, наприклад, роботи-дозорці можуть виявляти та сигналізувати про пожежу або втечу з вʼязниці. Штучний інтелект також може допомогти роботам вирішувати складні завдання та навіть навчатися, пристосовуючись до нових умов і ситуацій. Це дозволяє роботам ставати більш ефективними та гнучкими в різних сферах, зокрема в медицині чи в автомобільній промисловості.

Загалом, використання ШІ в робототехніці допомагає створювати більш ефективних, автономних та пристосованих роботів. Вони можуть бути застосовані в різних сферах і приймати рішення на основі своїх здібностей та інформації, отриманої з оточення.

Розпізнавання образів

Розпізнавання образів за допомогою штучного інтелекту – це процес автоматичного аналізу зображення з метою визначення, що на ньому зображено. ШІ використовуються для розпізнавання образів у різних сферах, як-от компʼютерне зорове розпізнавання, медична діагностика, безпека, автомобільна промисловість, реклама тощо.

Для розпізнавання образів за допомогою ШІ, зазвичай, використовуються глибокі нейронні мережі, які навчаються розпізнавати образи шляхом аналізу тисяч або мільйонів зображень. Після цього, модель може розпізнавати нові зображення, які раніше не були використані для навчання. Такі системи можуть бути використані для різноманітних завдань, наприклад, для автоматичного класифікування зображень, виявлення обʼєктів на зображенні, розпізнавання облич, визначення стану підприємств, відслідковування руху обʼєктів та багатьох інших завдань.

Глибинне навчання

Глибинне навчання (англ. deep learning) – це галузь машинного навчання, що базується на нейронних мережах з багатьма шарами (глибокими нейронними мережами). Глибинне навчання зазвичай використовується для вирішення завдань, які раніше були важкі або неможливі для розвʼязання звичайними методами машинного навчання.

Одна з головних переваг глибинного навчання полягає в тому, що воно може автоматично виявляти корисні ознаки з великих обсягів даних без необхідності ручного вибору ознак. Глибокі нейронні мережі можуть самостійно вчитися і покращувати свою продуктивність з кожним новим прикладом навчання, що робить їх особливо ефективними для розв’язання завдань з великими обсягами даних.

Деякі приклади застосування глибинного навчання включають розпізнавання облич, розпізнавання мови, класифікацію зображень та інші задачі з обробки природних мов та компʼютерного зору.

Розпізнавання мови та голосові асистенти

Розпізнавання мови – це процес перетворення вимовленого слова або фрази на текстову форму для подальшої обробки технологією штучного інтелекту. Наразі, у світі є кілька систем або голосових асистентів, що вміють це робити: Siri від Apple, Alexa від Amazon, Google Assistant від Alphabet, Cortana від Microsoft тощо. Ці голосові асистенти здатні розпізнавати мову та виконувати команди користувачів.

Кожен з цих голосових асистентів використовує різні алгоритми розпізнавання мови, але загальний підхід полягає в тому, щоб за допомогою спеціальних алгоритмів аналізувати вимовлені слова, розпізнавати їх та перетворювати на текст. Для цього використовуються різноманітні технології, як-от нейронні мережі, статистичні методи, обробка сигналу та інші.

Після розпізнавання мови голосовий асистент може виконати різні завдання: відтворення музики, відправлення повідомлення, написання електронного листа, пошук інформації в інтернеті та багато іншого. Для цього використовуються інші алгоритми та технології, як-от синтез мовлення та обробка природної мови.

Оскільки розпізнавання мови є складним завданням, яке вимагає великої кількості даних для навчання та тестування, ці голосові асистенти постійно покращуються завдяки використанню машинного навчання та збільшенню обсягів даних для навчання.

Переклад мов

Машинний переклад мови став значно кращим за останні роки завдяки моделям глибокого навчання та використанню рекурентних нейронних мереж. Google Перекладач та інші сервіси перекладу мови дозволяють людям з різних країн спілкуватися між собою, не знавши мови співрозмовника. Такі системи можуть перекладати тексти, вебсторінки, документи та мовлення в режимі реального часу. Також вони використовують технології машинного навчання, щоб перекладати тексти.

Для прикладу Google Перекладач підтримує більш ніж 100 мов. Ця система навчається на великій кількості текстів, щоб зрозуміти використання слів і граматику в різних мовах. Крім того, вона використовує контекст, щоб точніше перекладати речення, у яких є неоднозначності.

Google Перекладач може бути корисним інструментом для людей, які хочуть перекласти тексти з однієї мови на іншу, але не мають достатніх знань в мовах або не мають доступу до професійних перекладачів. Проте, важливо памʼятати, що машинний переклад може мати деякі недоліки, особливо при перекладі складних текстів або фраз з багатьма значеннями.

Гра в ґо зі штучним інтелектом

AlphaGo – це система штучного інтелекту, розроблена компанією DeepMind, яка була придбана Google у 2014 році. Суть цієї системи – грати в гру ґо. Ґо – це гра на дошці, яка виникла в Китаї приблизно 2500 років тому. Її вважають одною з найскладніших інтелектуальних ігор. Можливо навіть складнішою за шахи, адже в ній є значно більша кількість ходів.

У березні 2016 року між чемпіоном світу Лі Седолем (Lee Sedol) та AlphaGo відбулася гра в ґо. І як результат, цей ШІ виграв 4 з 5 ігор. Ця подія стала значним проривом в галузі штучного інтелекту, оскільки гра в ґо є надзвичайно складною через велику кількість можливих ходів. AlphaGo використовувала глибоке навчання, щоб навчитися стратегії гри і приймати рішення про наступні ходи.

AlphaGo була також покращена та розвинута в AlphaGo Zero, яка використовує ще складніші алгоритми навчання та стала ще кращою в цій грі. Система AlphaGo продемонструвала, що штучний інтелект може бути використаний для розвʼязання складних задач, що вимагають багато інтелектуальних зусиль, і відкриває нові можливості в багатьох сферах життя. Зрештою, така система є чудовим прикладом того, що її можна застосовувати в ігровій сфері.

Автономні автомобілі

Автономні автомобілі – це автомобілі, які здатні безпечно керуватися без присутності людини за кермом. Вони використовують штучний інтелект та датчики, щоб аналізувати довкілля та приймати рішення про рух на дорозі. Технології автономного керування розвиваються дуже швидко в останні роки, і це відкриває нові можливості в автомобільній промисловості та суспільстві в цілому. Одним з провідних гравців в галузі розробки автономних автомобілів є Tesla. Окрім того, також є Waymo від Google, Uber, General Motors та BMW, які займаються розробкою та випробуванням своїх прототипів.

Принцип роботи автономних автомобілів полягає в тому, що вони використовують компʼютерну систему, аби аналізувати дані з різноманітних датчиків, як-от лідари, радари, камери та GPS-приймачі, щоб зрозуміти довкілля та приймати рішення про рух на дорозі. Система також може взаємодіяти з іншими автономними автомобілями та інфраструктурою дорожнього руху, як-от світлофори та дорожні знаки.

Хоча технології автономного керування стають все більш надійними та безпечними, ще є багато викликів, які потрібно вирішувати, аби забезпечити повну безпеку на дорозі. Наприклад, виникають етичні та правові питання, повʼязані з аварійною поведінкою автомобілів, а також питання щодо захисту приватності даних, що збираються системами автономного керування.

Аналіз соціальних мереж

Штучний інтелект використовується для аналізу соціальних мереж з метою отримання важливої інформації, яка може бути використана для ухвалення рішень в різних сферах. Наприклад, в бізнесі, політиці, маркетингу, дослідженнях громадської думки та інших галузях.

Одним з основних методів аналізу соціальних мереж є аналіз тексту. ШІ може автоматично визначати теми та настрої повідомлень, а також виявляти ключові слова та фрази, які є найбільш популярними серед користувачів. Це дозволяє отримати розуміння про те, що робить цілі групи користувачів задоволеними або незадоволеними, а також зрозуміти їхні потреби та інтереси. Штучний інтелект може виявляти звʼязки між користувачами, визначати важливість окремих користувачів та спільнот, а також визначати структуру та розмір мережі.

Інший метод аналізу соціальних мереж – це аналіз зображень, який може допомогти відслідковувати тенденції в галузі моди та дизайну, виявляти нові продукти, які зʼявляються на ринку та аналізувати реакцію користувачів на новинки.

Застосування ШІ в аналізі соціальних мереж дозволяє підвищити ефективність досліджень, зробити їх більш обʼєктивними та точними, зменшити час та витрати на проведення досліджень і отримати більш деталізовану інформацію.

Також за допомогою штучного інтелекту можна виявляти фейкові новини, негативні тенденції, злочинні дії та інші небезпечні явища в соціальних мережах. Це може допомогти попереджати потенційні загрози та забезпечувати безпеку користувачів. А ще, ШІ може бути використано для аналізу змін в громадській думці та відстеженні трендів. Це дозволяє зрозуміти, які проблеми та теми є актуальними для користувачів соціальних мереж, і як ці проблеми можна вирішити.

У загальному, застосування ШІ в аналізі соціальних мереж є корисним інструментом для отримання цінної інформації та вирішення різноманітних завдань у різних галузях.

У підсумку про розвиток штучного інтелекту

Штучний інтелект є однією з найбільш важливих галузей сучасної технології, яка розвивається з кожним роком. Розробки з використанням ШІ вже застосовуються в різних галузях, як-от автономна навігація, медична діагностика та фармацевтика. Розвиток ШІ є невід’ємною частиною розвитку технологій у майбутньому і відкриває нові можливості в багатьох сферах життя.