Bots — какой языке программирования делает искусственное интеллект


Содержание

Искусственный интеллект слишком сложен для программистов

Искусственный интеллект — своего рода святой Грааль для Кремниевой долины, поскольку человекоподобные говорящие роботы должны изменить наш мир к лучшему. Как сказал бы Стив Джобс, «this changes everything». Представьте, что вы стоите на кухне и говорите: «Включи-ка свет над плитой». Вместо того чтобы идти к выключателю самостоятельно, вы просите систему включиться самостоятельно. Простая связь. Проще и быстрее.

Подумайте о возможностях — разве ваша обычная речь хуже современного взаимодействия с клавиатурой, мышью и тачскрином? Говорящий искусственный интеллект мог бы существенно изменить ситуацию за рулем, когда ваше внимание должно быть приковано к дороге, а не к экрану.

Бетонные блоки на пути к ИИ всегда включали проблемы проектирования и написания крупных программ, представляющих сложные идеи и взаимодействие с разными типами данных. Когда впервые появились компьютеры, оставались ограничения у аппаратного и программного обеспечения, но ненадолго. Некоторые надеялись, что машины напишут собственное программное обеспечение «в стиле мозга», но пока этого не произошло.

Теория патома решает проблему программирования, используя всего один алгоритм.

Что такое теория патома? Теория патома утверждает, что мозги только хранят, сортируют и используют паттерны, шаблоны. Ничего больше. Это как подходящий паттерн, идентифицирующий хранящийся паттерн, который выступает в качестве программы.

В названии «патом» совмещены «паттерн» и «атом». Паттерны — это неделимые элементы, которые, подобно атомам, можно совмещать, чтобы сформировать более сложные паттерны. Теория патома навеяна наблюдениями за комбинациями паттернов в мозге и языках. Она обещает стать первым шагом в сторону машинного интеллекта, поскольку решает основную проблему: ИИ слишком сложен для программистов.

Обучение: конкретное определяет общее

Какое самое большое отличие компьютеров от мозгов? Компьютерные программисты определяют общее как хранящее конкретное, но мозги хранят конкретное, чтобы определить общее. Мозги обучаются таким образом, а компьютеры нет.

Мы об этом знаем, конечно, поскольку когда учим что-то, постигаем это и оно «волшебным» образом становится изученным, плюсуется к уже известному. Компьютерные программисты определяют структуры данных, чтобы представить общие требования. Это следует из дизайна Алана Тьюринга 1936 года, эмулирующего человеческие компьютеры. Сохраняя вычисления на бумаге, человеческий интеллект может производить бесконечно сложные вычисления, используя тщательно спроектированные структуры данных.

В мозгах происходит обратное. Мы обучаемся на опыте (конкретное) и обобщаем это. Проблема в том, что программисты часто не могут определить общее. Наши мозги подсказывают нам, чем является общее, но часто это в корне неверно.

Переход к общему из конкретного

В реальном мире есть много хороших примеров. Что такое птица? Птица — это животное размером с кулак, которое может летать. Тогда что такое пингвин? Да, птица, но уже не с кулак размером и вовсе не умеющая летать.

Вы видите проблему: дефиниции, вытекающие из общего, не являются гибкими. Обобщение исходя из конкретного намного лучше. Давайте спрячем пару птиц: воробья, малиновку, орла, ястреба, голубя, эму, страуса и пингвина. Единственная ассоциация, с которой мы начинаем, это птицы. Она мало что нам говорит, но нам есть чему поучиться.

В процессе постижения опыта, малиновка и голубь остаются размером с кулак. Воробей чуть меньше, а ястреб чуть больше. Эму и страус намного больше. Пингвин тоже больше, но меньше эму и страуса. Каждая из этих птиц имеет чешуйчатые ножки и перья. Погодите, а есть ли перья у пингвина? Если нет, эту ассоциацию ему не даем. Еще пингвин плавает, но все другие птицы летают. Летают ли птицы? И да, и нет. Плавают ли пингвины? Да.

Опыт этих отношений демонстрирует парадигму мозга, когда конкретное определяет общее, оперируя на семантическом уровне. Суть каждой птицы — это набор ассоциаций, вытекающих из опыта, включая и то, что она есть, что у нее есть и что она делает. Можно назвать эти ассоциации «частью паттерна», и каждый тип птицы формирует свой собственный «атом» паттерна. Атомы соединяются в сеть ассоциаций, созданную на основе опыта и обобщения. Теория патома позволяет атомам динамично разделяться и объединяться, но не будем забегать вперед.

Первая ассоциация, которую мы сохранили для каждой птицы, заключалась в том, что они птицы. Вторая связана с их размером относительно других птиц. Третья ассоциация для каждой птицы — наличие перьев.

Вопрос в том, всем ли птицам нужны перья? Можете ли вы представить себе жирного пингвина, которому тепло и без перьев? Я могу. Общее, определяющее конкретное, терпит неудачу при таких изменениях. Альтернатива куда более гибкая, потому что переписывать общий дизайн будет нецелесообразно. Если добавить жирного пингвина, он останется птицей и оставит общие сведения о птицах без изменений.

Это простой механизм, разделяющий паттерны, который можно назвать «пересечение набора связей». Он позволяет вам брать некоторые элементы и находить общие признаки, как в запросах к базам данных, но работая в сети типа мозга.

Насколько велика птица? Просто прочертите связь от «птиц» к «большим». Большой — это размер, поэтому мы получаем следующее: а) у моего кулака есть два размера; б) один меньше, и с) остальные больше.

Учитывая неоднозначность вопроса (неоднозначность подразумевает больше одного ответа), мы можем выбрать частый ответ «размером с кулак». Это вытекает из значения, которое хранит опыт. Пересечение набора связей — это эффективный способ искать ответы в массивных базах данных вроде мозга, без индексации. Как только у нас будет ответ «размером с кулак», станут доступны ассоциации с голубем и малиновкой.

Этот подход не статистический, а на основе подбора паттернов. Он выдает правильные ответы из опыта, а не из догадок.

Bots — какой языке программирования делает искусственное интеллект

Понятие искусственного интеллекта неразрывно связано с робототехникой. По сути, робот — машина, умеющая воспринимать окружающую действительность, ее интерпретировать и действовать соответствующим образом, то есть думать.

Появление терминов «робот» и «искусственный интеллект» сильно разнесено по времени (1921 и 1956 годы соответственно), а за последние полвека пути развития двух областей то сходились, то расходились. Но сейчас прогресс вычислительных мощностей, солидный объем практических наработок и доступность информации вынуждают эти дисциплины вновь объединиться, пишут аналитики Сбербанка в ежегодном обзоре рынка робототехники за 2020 год.

В определении авторов исследования ИИ — это способность программ и устройств интерпретировать данные, обучаться на них и использовать полученные знания для достижения целей, в том числе самостоятельно. В свою очередь ИИ делится на два типа:

  • сильный ИИ — интеллект в широком смысле, способный решать задачи наравне с человеческим разумом;
  • слабый ИИ занимается решением узкоспециальных задач, достигает конкретных поставленных целей.

Сегодня, пишут аналитики Сбербанка, сильного ИИ в природе пока не существует и вообще есть обоснованные сомнения в возможности его реализации. Поэтому искусственный интеллект сейчас и в ближайшем будущем — это слабый ИИ, занимающийся отдельными проблемами и задачами. Решить их помогает набор технологий, сгруппированный авторами доклада по пяти видам.

Технологии искусственного интеллекта

1. Компьютерное зрение

Это обработка визуальной информации для получения знаний. Базовая задача внутри этой технологии — детектирование объекта на изображениях и видео, то есть осознание того, что на одной фотографии в углу изображен автомобиль, а на другой — компьютер, клавиатура и телефон. В робототехнике результаты обнаружения объектов дают роботу понимание, что и как делать, а также способствуют его обучению.

Логическим продолжением детектирования является трекинг, то есть вначале объект обнаружен, затем начинается отслеживание его перемещений. Роботам это нужно, чтобы понимать визуальную сцену и учиться прогнозировать действия других объектов, что незаменимо, например, для беспилотных автомобилей.
Другие задачи компьютерного зрения — это сегментация изображения (понимание, где пол, где стена, а где дверь) и оценка глубины. Последнее подразумевает понимание расстояния до того или иного объекта и решается восстановлением трехмерной геометрии по серии двухмерных фотоснимков.

2. Обработка естественного языка

Коммуникация с человеком невозможна без понимания его языка. Специалисты в области ИИ разбирают по частям отдельные морфемы, даже эмоциональный окрас слов в тексте, зашивая это в программу. Роботы нуждаются в таких технологиях, для них это как диалоговое окно с человеком, причем речь идет не просто о понимании, но и об ответной реакции и обучении новым понятиям.

3. Речевая аналитика

Если обработка языка касается текстовой информации, то речевая аналитика — звуковой. В первую очередь это распознавание речи, которое к 2020 году уже прочно вошло в быт людей. Следующий шаг — синтез речи, совершенствование голосовых качеств самого робота и/или программы до уровней человеческого общения.

4. Принятие решений

По-другому эту технологию можно назвать автоматизацией процессов, когда они проходят без участия человека. Поскольку опять же мы говорим о слабом ИИ, заточенном под решение отдельных задач, технологии принятия решений являются едва ли не самыми понятными по своему назначению. Авторы обзора выделяют несколько сфер применения таких технологий:

  • навигация, например обход препятствий, запоминание и учет пройденного пути, локализация себя в пространстве;
  • обучение путем демонстраций, когда робот заучивает показанные визуально или механически действия;
  • эмоциональное взаимодействие, для которого машине нужно понимать настроение стоящего перед тобой человека, накладывать его на свои особенности «характера» и выдавать результат в виде «мимики» или «эмоций»;
  • автоматизация машинного обучения, то есть снижение участия в нем человека, частичный перевод на самообучение.

Разумеется, такие технологии должны применяться совместно с другими: самостоятельная навигация вместе с компьютерным зрением, а эмоции — вместе с речевой аналитикой.

5. Рекомендательные системы

Отдаленно эта технология схожа с принятием решений, но аналитики Сбербанка выделили ее отдельным пунктом. Причина — потенциал широкого применения именно рекомендательных систем в сервисной робототехнике. Речь идет о предложении товаров и услуг, таргетированной рекламе, подборке кинофильмов и музыки. Применительно же к роботам технология может привести к распространению роботов-официантов или продавцов-консультантов.

Настоящее и будущее

Многие из указанных выше технологий уже применяются в робототехнике, причем не только в прототипах, но и в массовом производстве. Наибольший путь на данный момент пройден в областях компьютерного зрения и обработки естественного языка — другими словами, в распознавании визуальной и текстовой информации.

Уже сейчас существуют роботизированные системы, успешно применяющие те или иные наработки в области искусственного интеллекта. К самым известным аналитики Сбербанка относят три типа роботов:

  • самоуправляемые автомобили. Пока это именно самоуправляемые, а не беспилотные транспортные средства. По закону водитель все равно необходим, хотя значительную работу по восприятию и оценке окружающей действительности проводит именно машина;
  • промышленные роботы. На производстве они применяются уже достаточно долго (например, высокоточные станки или манипуляторы для сборки машин), но технологии ИИ начали проникать сюда недавно, например машинное обучение роботов, призванных корректировать работу сервомоторов, или же использование компьютерного зрения для оценки того, как лучше упаковать продукт;
  • кухонные роботы. Компьютерное зрение помогает им определить местонахождение ингредиентов и утвари и составить план приготовления блюда.

В будущем развитие робототехники будет происходить в первую очередь за счет более широкого и глубокого внедрения ИИ, а не совершенствования материально-технической базы, уверены авторы обзора. Перспективы развития рынка они разделяют на краткосрочные и долгосрочные, правда, конкретных дат не называют.

1. Краткосрочные инновации:

  • захват объектов и манипуляция ими будут доведены до уровня действий человека;
  • мобильность роботов, преодоление ими препятствий также сравняются по возможностям с человеческими умениями;
  • разговор с роботом будет неотличим от разговора с человеком;
  • затраты и время на программирование роботов будут сокращаться, что сделает их самих дешевле, а внедрение автоматизации — шире.

2. Долгосрочные инновации:

  • по умолчанию каждый робот сможет решать любые задачи, присущие слабому (узкоспециальному) ИИ;
  • в рамках решения своих задач роботы станут полностью автономными, тогда как выход за их пределы потребует вмешательства человека;
  • непрерывный обмен информацией и какими-то удачными решениями между роботами ускорит процесс самообучения;
  • роботы начнут не просто общаться, как люди, они смогут планировать поведение с учетом возможного эффекта на окружающих, по сути выработают социальный интеллект;
  • благодаря технологиям ИИ роботы получат не просто базовые знания по определенному виду деятельности, но и станут считаться высококлассными специалистами, например в качестве продавцов или медсестер.

9 платформ искусственного интеллекта для создания чат-ботов в социальных сетях

В заимодействие покупателей и продавцов сегодня претерпели значительные изменения. Веб-сайты из красочных буклетов превращаются в интерактивные приложения и, похоже, чат-боты сегодня закрепляются на волне популярности.

Что есть чат-бот?

Чат-бот એ есть интеллектуальная программа для автоматизации диалога в чате. Представьте себе, что вы что-то купили в Интернете и хотели бы узнать, когда это что-то привезут, так называемое ETA (Estimate Time of Arrival — ожидаемое время прибытия). Что бы вы сделали?

Обычно, надо отправить электронное письмо, позвонить в магазин или зайти на сайт продавца для проверки статуса своего заказа. Согласны?

Сейчас можно посетить сайт магазина или страницу facebook для того, чтобы ввести номер своего заказа и чат-бот предоставит вам ETA покупки. Веселее, не так ли?

Вы экономите время на звонках и работе с электронной почтой, а магазин, автоматизироовав ведение диалогов с клиентами снижает свои расходы, уменьшая нагрузку на службу поддержки.

Почему чат-бот — это важно?

Чат-бот экономит издержки по поддержке бизнеса — индивидуальный диалог между клиентом и бизнес-организацией без привлечения человека. Клиент может задавать вопросы и получать ответы от чата.

Чат-бот экономит время клиента — не нужно тратить время на звонки и электронную почту. Большинство из нас уже используют чаты популярных платформ, таких как Facebook, WhatsApp и т.д. Мы уже привыкли к такому общению.

Сегодня каждый может создать чат-бот для своего бизнеса или себя любимого на любой известной платформе, включая Facebook Messenger, WhatsApp, Website, Slack, Twitter и т.д.

Возможности приложений искусственного интеллекта помогут вам создавать мультиплатформенный чат-бот, в том числе и для Facebook Messenger.

1 Converse.ai

Converse.ai — компания из Сан-Франциско, которая позволяет легко создавать чаты для вашей бизнес-организации.

Решения Converse.ai можно интегртровать с Google, Slack, Twitter, Twilio, Kik, Layer, Intercom, Airtable, Flight Stats, MailChimp, Mailgun, и Hubspot.

  • Простой пользательский интерфейс, основанный на Web.
  • Множество диалогов бота клиентами точно оцениваются и обучают его для подходящих ответов.
  • Интеграция одним щелчком мыши для большинство известных платформ.

2 Chatty People

Chatty People одна из наилучших платформ искусственного интеллекта для создания чат-ботов для Facebook. Кроме того, она интегрируется с Facebook commerce. Создавая соообщения, Вы можете закодировать собственный опыт. Это наилучшее решение для малого и среднего бизнеса.


  • Он может принимать заказы сразу и от мессенджера и из комментариев.
  • Вы можете регулировать предложения и совершать сделки, реагируя на активность своих фалловеров.
  • Chatty people — это E-Commerce, интегрированная с компаниями поддерживающими open cart, например, Magento ил Woocommerce.
  • ChattyPeople на 100% бесплатна для старта.

3 ManyChat

Платформа, которая поддерживает FB messenger, продажи и маркетинг.

ManyChat предлагает drag-n-drop бот-конструктор, где вы можете определить логику, автоматизировать проводку и многое другое без кодирования.

Кроме страниц Facebook вы можете использовать значок чата на своем сайте для увеличения числа подписчиков. Прекрасные перспективы, целая платформа для обмена чат-ботом.

4 Smooch

Используя мощный API от Smooch , Вы можете создавать чат-боты для множества платформ, включая Facebook Messenger. Единственный унифицированный API предоставляет нам множество надежных функций.

Smooch интегрирован в топовые платформы, такие как Messenger, Twitter, Slack, Zendesk, Android SDK и iOS SDK.

5 MobileMonkey

Для начала совершенно бесплатно подключите свою страницу Facebook — это займет всего несколько минут. MobileMonkey обладает всеми возможностями для расширения своих контактов, маркетинга своего продукта, контента, сервисов ипрочее, прочее, прочее…

Некоторые из лучших функций:

  • Сегментация аудитории
  • Blast-чаты для продвижения и уведомлений
  • Автоматизация ежедневных операционных задач
  • Построение воронки продаж
  • Триггеры на основе ключевых слов для использования ИИ
  • Мощная аналитика отслеживания изменений

С помощью MobileMonkey вы сможете добавить виджет чата на свой сайт.

6 Beep Boop

Beep Boop — платная хостинговая программа для создания чат-ботов. Можно делать чат-боты для Slack, используя мессенджер.

  • Исходный код интеграции размещен на GitHub, поэтому вы можете выбрать любой подходящий язык программирования
  • Имеется модуль node.js с открытым исходным кодом, который особе ценен при создании Slack-ботов.
  • Имеется аналитика для мониторинга и обоснованных гипотез относительно активности вашего бота.

7 Botkit

Botkit — платформы с открытым исходным кодом для создания чатов. Разработана командой Howdy и предлагает семантический интерфейс для отправки и получения сообщений, чтобы разработчики могли сосредоточиться на создании великолепных приложений, а не на проблемах использования API.

Вот некоторые инструменты Botkit:

  • Botkit Studio , интегрированная среда разработки и настройки ботов
  • Starter Kits , типовые приложения, предварительно настроенные для работы с современными платформами
  • Botkit Core Library , SDK એ для создания диалогового программного обеспечения
  • Plugins and Middlewares , которые могут расширить и улучшить ваш бот
  • Можно добавлять в API дополнительный код для улучшения функциональности
  • Можно управлять сообщениями в реальном времени, мониторить активность и предоставлять подробную статистику
  • Можно включить пузырьки, которые отправляют значения обратной передачи, когда пользователь нажимает на них
  • Можно настроить звуки при отправке сообщений и уведомлений

8 Botsociety

Botsociety — простой инструмент для создания чатов. Все, что вам нужно сделать, это отправить текст пользователя и ответ бота.

Результат будет немедленно отображаться на экране с выбранным вами интерфейсом. Это больше, чем чат-бот, основанный на ИИ એ , это приложение для макетирования чата.

9 Wit.ai

Wit.ai с января 2015 года принадлежит Facebook и призвано помочь разработчикам в распознавании речи. Wit.ai имеет более 100 000 активных разработчиков, которые создали API голосовых интерфейсов.

Механизм ботов в настоящее время доступен на 11 языках, в настоящее время еще 39 находятся в стадии бета-тестирования. Полностью открытый код, можно использовать опыт и код другого разработчика в своих проектах.

Wit.ai интегрируется с Python, Node.js и Ruby.

Эта платформа должна помогать в создании своих ботов для бизнеса.

PS: Это не первая статья об инструментах «чат-ботизма» здесь. Дополнительно о них можно прочитать в предыдущем вирше «Маркетинг: как сделать чат-бота», где немножко есть об отечественных ресурсах

Добавить комментарий Отменить ответ

Для отправки комментария вам необходимо авторизоваться.

Ограничение ответственности

Информация на сайте предоставляется «как есть», без всяких гарантий, включая гарантию применимости в определенных целях, коммерческой пригодности и т.п. В текстах могут быть технические неточности и ошибки. Автор не может гарантировать полноты, достоверности и актуальности всей информации, не несет ответственности за последствия использования сайта третьими лицами.

Автор не делает никаких заявлений, не дает никаких гарантий и оценок относительно того, что результаты, размещенные на сайте и описанные в заявлениях относительно будущих результатов, будут достигнуты.

Автор не несет ответственности за убытки, возникшие у пользователей или третьих лиц в результате использования ими сайта, включая упущенную выгоду.

Автор не несет ответственности за убытки, возникшие в результате действий пользователей, явно не соответствующих обычным правилам работы с информацией в сети Интернет.

Пользуясь сайтом, вы принимаете и соглашаетесь со всеми нашими правилами, включая «Ограничение ответственности».

Чат-боты: настоящее и будущее искусственного интеллекта

Современный мир немыслим без интернет-технологий, которые постоянно развиваются. То, что вчера казалось фантастикой, сегодня становится реальностью. Особенно бурно развиваются новые системы искусственного интеллекта. Виртуальный собеседник перестает быть живым человеком, на его смену приходят мощные программы. Их функция не только развлекать, но и быть надежным помощником в повседневной работе. Таковы чат-боты – самая прогрессивная и перспективная технология в мире интернета.

Цукерберг рекомендует:  Windows 10 Mobile

Что такое чат-боты

Если говорить простым языком, то чат-боты – это виртуальные собеседники, программы имитирующие живого человека. В основу работы положен алгоритм искусственного интеллекта. Взаимодействие обычно проходит через интернет-чат.

Самые часто встречающиеся – это электронные менеджеры, которые консультируют пользователя при посещении сайта. Однако, функции чат-ботов постоянно расширяются. Сейчас такие программы уже напоминают личных секретарей, в круг их обязанностей входят информирование о погоде, о скидках, заказ билетов и многое другое. Существует мнение, что чат-боты в скором времени вытеснят социальные сети и заменят целый ряд сайтов. На их стороне удобство и эффективность.

Как создавались чат-боты

Первопроходцем в этом деле стал американец Джозеф Вейценбаум, профессор Массачусетского технологического университета. В далеком 1966 году он написал первого бота, — «Элиза». Это был виртуальный собеседник, который сразу задал высокую планку. Далеко не все пользователи смогли определить своего визави как компьютер. С тех пор идею подхватили, значительно усовершенствовав первые разработки. Особенно чат-ботами заинтересовались при появлении интернета в конце 90-х. Уже тогда многие понимали, что электронный собеседник гораздо удобнее и надежнее. С конца 90-х американцы, японцы и китайцы соревновались за лучший ИИ (искусственный интеллект), и теперь мы имеем массу вариаций чат-ботов, которые постоянно учатся.

На чем основана работа чат-бота

Мало кто из пользователей готов создать своего чат-бота с нуля. Это потребует некоторых знаний и времени, тем более, что доступно масса сервисов, которые все сделают за тебя. Достаточно знать, что чат-бот может быть создан на любом языке программирования, который имеет функцию web API. Чаще всего встречаются Node.js и PHP, а также многие другие библиотеки, поддерживающие Java или Python. Все известные мессенджеры всегда предоставляют подробные руководства, как связать своего чат-бота с их платформой.

Распространение получили два вида ботов: первые функционируют на основе набора правил, а второй обладает машинным обучением. Это означает, что первый тип реагирует исключительно на предельно конкретные команды, отхождения от которых делают чат-боты бесполезными. Такой бот будет действовать только в рамках заданных алгоритмов.

Более продвинутый вариант обладает искусственным интеллектом, т.е. машинным обучением. Эти боты уже понимают человеческий язык, а не набор команд. Возможности общения значительно шире. Кроме того чат-боты обучаются после каждого сеанса общения.

Современные возможности чат-ботов

Благодаря своим качествам приобрели большое распространение. В список возможностей входят консультирование по вопросам:

  • медицины;
  • закона и права;
  • страхования;
  • покупок и продаж;
  • инвестирования и других областей.

Фактически современный бот способен ответить на любой вопрос, достаточно только загрузить в него информацию. Главное, что такая программа работает быстро и почти всегда безошибочно, полностью заменяя человека.

Одной из популярных функций является органайзер, когда чат-бот самостоятельно составляет расписание, анализируя полученный код и предоставляя несколько вариантов распределения времени. Это очень удобно, когда у человека плотный график. Фактически бот выполняет роль секретаря, помогая экономить время и деньги.

Чат-боты заняли место помощников в поисковиках и месседжерах. Так «Яндекс» и Телеграмм (см. Создатель Телеграмм Павел Дуров — самый известный российский миллионер) уже давно активно предлагают своим пользователям вспомогательные программы. В круг их обязанностей входят как простой поиск, так и аналитика.

В развлекательном секторе чат-боты используются как собеседник или обучающая программа. Особенно интересно для детей.

В онлайн играх не редко применяются боты, которые автоматизируют процесс игры, когда фактически за юзера играет компьютер. Игрок лишь отдает основные команды. Это сильно экономит время.

Более серьезное применение – это биржевые чат-боты. Их задача отслеживать и анализировать всю информацию по торговой площадке и давать рекомендации брокеру. Конечно, такой бот не заменит человека, но значительно облегчит его труд. Доля совершаемых ботами сделок достигает 30%, что не мало.

Современные возможности чат-ботов постоянно совершенствуются и расширяются. Сейчас их можно встретить и в социальных сетях и в серьезном бизнесе. Искусственный интеллект не ошибается, при этом значительно экономит время. В эти технологии сейчас вкладываются большие деньги, и круг распространения очень широк.

Виды и функции чат-ботов

Чат-боты не всегда безопасны. Так их давно уже адаптируют под криминальные нужды. Не редки случаи ботов вымогателей или выясняющих пароли и логины пользователей.


Выделяют несколько видов чат-ботов:

  • Консультанты – от простых менеджеров в интернет-магазинах до медицинских и юридических услуг. Их обязанности – общаться с потенциальным и реальным клиентом, отвечая на всевозможные вопросы.
  • Помощники – можно встретить в мессенджерах и поисковиках. Помогают при поиске информации, также проводят ее первичный анализ.
  • Развлечения – часто виртуальный собеседник, отвечающий на вопросы. Программы обучаются на оставленных сообщениях, и со временем могут заменить реального собеседника.
    • Бизнес чат-боты – задача этих программ оптимизировать работу, сделав ее более эффективной. Не работают за тебя, но делают ее легче (см. Программы автоматизации бухгалтерского учёта). Бизнес чат-боты – задача этих программ оптимизировать работу, сделав ее более эффективной. Большой популярностью пользуются у брокеров и трейдеров (см. Фондовый рынок), когда нужно срочно узнать состояние биржи. Также отлично зарекомендовали себя для сбора статистических данных о той или иной онлайн-компании. Не редко используются как обычный ежедневник.

    Функция чат-ботов лежит в плоскости оперативных услуг, когда надо быстро и в любой момент ответить на вопрос или выполнить анализ ситуации. Позволяет экономить на веб-персонале, делая работу автоматизированной.

    Чат-бот в социальных сетях

    Социальные сети по достоинству оценили возможности чат-ботов. Известно, что в популярной сети ВК почти половину аккаунтов занимают боты и виртуалы. Однако в соц. сетях чат-боты часто несут полезные функции, как то: узнать курс валют, последние новости, выбрать билеты или любой другой товар, составить гороскоп, перевести слово. Часто эффективно заменяют собой мобильные приложения, поскольку легче устанавливаются и стоят дешевле.

    В негативном свете проявляют себя как бесконечные генераторы спама. Для борьбы с ними используются контрпрограммы.

    При правильном подходе при отсутствии фантазии чат-бот поможет завести новых друзей, взяв на себя функцию переговорщика. Сейчас уже есть очень «умные» боты, способные максимально мимикрировать под человека.

    Чат-бот в бизнесе

    Самый простой пример чат-ботов в бизнесе, это программы Битрикс24 или SpyCat 2.0. Помогают оптимизировать работу и увеличить КПД. Благодаря чат-ботам достигается автоматизация рутинных процессов, за счет чего экономится время и деньги. Также это удобно и для клиента, который получает информацию напрямую (см. CRM система — инструмент контроля сотрудников).

    Другая важная функция чат-ботов в бизнесе – это аналитика. Такие программы на финансовом рынке пользуются большой популярностью за счет быстроты реагирования. Иногда чат-боты используются в не совсем законной деятельности, когда нужно создать видимость поддержки некоего события.

    Распространенные виды бизнес чат-ботов: еженедельник с функцией органайзера, личный секретарь, счетчик обмена валют с постоянным обновлением, программы анализа состояния финансового рынка.

    Чат-боты в других сферах

    Особенно перспективным видится будущее чат-ботов как обучающих программ для детей. Они не только способны отвечать на многие вопросы, но и предоставлять учебный материал в игровом виде. Также интересны чат-боты в виде электронных энциклопедий. Программа находит по ключевому слову необходимую информацию и комментирует ее.

    Чат-боты популярны в развлекательном секторе. Виртуальный собеседник не только отвечает на вопросы, но и обучается в процессе.

    Преимущества и недостатки чат-бота

    Чат-боты прочно завоевали свою нишу, и на это есть несколько причин:

    • как компьютер, они прекрасно справляются с вычислительными операциями и проводят анализ баз данных за секунды, выдавая оптимальное решение.
    • автоматизирует рутинную деятельность, позволяя экономить на персонале (Контроль работы персонала — готовые отчёты в 2 клика).
    • как помощник бот мало чем отличается от человека, при этом работает в разы быстрее.
    • чат-бот быстро ищет. Это очень важно при работе с большими объемами данных, например в юриспруденции.
    • чат-боты быстро совершенствуются и в некоторых областях способны полностью заменить человека.

    К недостаткам относятся:

    • много функций в ущерб эффективности. Стремясь создать универсального чат-бота, программисты часто недорабатывают отдельные компоненты, отчего вся работа происходит не совсем корректно.
    • простейшие алгоритмы. Чтобы создать мощного бота, надо обладать большой технологической базой. Это недоступно простому пользователю.
    • несовершенный интерфейс. Обычно с чат-ботом приходится общаться путем текстового набора. Искусственный интеллект далеко не всегда понимает, что у него спрашивается и тем более не может реагировать на эмоции.

    Несмотря на недостатки, есть области, когда чат-бот хорошо себя зарекомендовал. Тем более, что они постоянно модернизируются.

    Как сделать чат-бот самому

    Вот несколько советов, как сделать своего чат-бота. Существуют несколько фреймворков:

    • BotKit – самый простой и доступный набор инструментов для создания ботов;
    • Claudia – отличный конструктор ботов;
    • Bottr – надежный фреймворк, в котором можно протестировать своего бота.

    Для ленивых, которые предпочитают пропустить весь процесс программирования, есть специальные сервисы по созданию ботов:

    • wit.ai – бот-сервис, который анализирует текстовые сообщения, и на основании этого выдает ответы;
    • motion.ai – простейший сервис, позволяющий создать своего чат-бота;
    • chatfuel – специально для работы в Telegram и Facebook.

    В ряде приложений в социальных сетях есть готовые чат-боты, которые уже встроены в аккаунт по умолчанию.

    Стоимость разработки чат-бота сегодня

    Цены на создание чат-бота могут очень разниться в зависимости от требований и квалификации программиста. Этот рынок пока еще достаточно нов, но некоторый спрос есть. Самого обычного бота можно заказать у фрилансера за 10-15 тыс. рублей. Корпоративный бот обойдется значительно дороже – от 100 до 300 тыс. рублей. Если брать в среднем, то час разработки стоит от 800 до 2500 руб.

    В Рунете можно найти специализированные студии, которые займутся проектом любой сложности. Пока еще клиентура только нарабатываются и цены могут колебаться.

    Самый популярный чат-бот

    Крупнейшей поисковой системой по ботам является Chatbottle. С ее помощью можно найти сотни разнообразных ботов для любого из мессенджеров. Там же можно найти и рекомендации по их использованию и рейтинги. Наибольшей любовью пользуется бот Poncho для Facebook. В его услуги входит оповещение о погоде, но программа не просто бездушно сообщает прогноз, но и шутит. Это характерно, ведь замечено, что самыми популярными чат-ботами являются те, которые подымают настроение.

    Последние новости о чат-ботах

    Как всякий модный тренд, чат-боты вызывают большой интерес у программистов и всех кто имеет дело с искусственным интеллектом. Главный вопрос – станут ли они прорывом, который заменит мобильные приложения и соц. сети, или так и останутся многообещающим проектом. По этим и другим близким вопросам проводятся регулярные конференции в Москве и Питере. Последними новостями на этом фронте стали наблюдения за ростом популярности чат-ботов. Это может говорить о том, что лицо интернета еще раз изменится, теперь за счет искусственного интеллекта. Также не отстают ведущие банки и компании, которые немало экономят на персонале.

    Перспективы развития

    Чат-боты появились давно, однако модным трендом стали относительно недавно. Пока еще не совсем ясно, как будет развиваться этот рынок. Очевидно одно – круг применения таких ботов очень широк и большие компании в них заинтересованы. Значит в технологию вложат большие деньги. Поэтому опытные программисты уже сейчас исследуют эту нишу. Может нас ждет новая революция, когда на смену мобильным приложениям придут чат-боты, может социальные сети уйдут в прошлое, оставив свое место новым мессенджерам. Так или иначе, но база искусственного интеллекта быстро совершенствуется, и подобные разработки хорошо вписываются в концепцию роботизации человечества в будущем.

    Как я искусственный интеллект торговать научил

    Однажды великий гуру трейдинга и знаток анекдотов Александр Михайлович (который Герчик) в одном из своих семинаров рассказал про один случай, когда он пытался алгоритмизировать работу с уровнями и нанял целого математика, чтобы тот разработал мат.аппарат и запрограммировал сигналы для отбоя/пробоя. Целый математик бился над задачей как рыба об лед, но, видимо, математик он был так себе и поэтому задачу решить не смог.

    Даже я, на тот момент имеющий в активе три класса церковно-приходской, долго недоумевал, как можно было не решить такую простейшую задачу. Это же легче легкого, думал я: хочешь запрограммировать горизонтальные уровни — тупо вбей в систему справочник круглых чисел, хочешь запрограммировать вершину параболы — пиши регрессию. И так далее.

    Потом времена ушли далеко вперед и появился Искусственный Интеллект (ИИ), который легко решает эту задачу, даже без понимания, как оно должно работать.
    Собственно, ИИ появился еще лет 50 назад. Но в те давние времена (уже почти былинные), когда и трава была зеленее и небо голубее, компьютерное железо было не способно решать задачи такого уровня. Сегодня ситуация изменилась.

    ИИ сейчас развивается семимильными шагами.
    У всех сейчас на слуху глубинное обучение, нейронные сети и прочий мэшинг лёнинг.
    ИИ уже обыгрывает человека в шахматы, ИИ умеет определять, кто изображен на картинке. Доисторический ИИ давно умел распознавать дорожные знаки, а современный ИИ уже умеет водить машину без водителя.
    ИИ уже умеет понимать человеческую речь и умеет переводить с любого языка на любой.
    ИИ уже может узнать человека по его лицу.
    ИИ уже сегодня может выдержать 5-тиминутный тест Тьюринга, а лет через 7 сможет пройти его полностью.

    Так вот, мы все знаем, что основной критерий успешного трейдинга — научиться видеть тренды и паттерны. Тренды и паттерны дают понимание, куда дальше пойдет цена акции. Понимание дает статистическое преимущество, а преимущество позволяет зарабатывать.

    Однажды у меня возникла идея: а не прикрутить ли ИИ к торговле и не обыграть ли мне это казино биржу?
    Ведь ИИ сможет определять тренды и паттерны за меня, обучаясь самостоятельно.

    Углубившись в эту тему, я с удивлением обнаружил, что появились отличные мощнейшие инструменты для работы с ИИ.

    Во-первых, я открыл для себя такой гениальный язык, как Python.
    Как думаете, сколько строчек занимает программа на питоне для распознавания текста из картинки? 4 строки!
    А программа на питоне, читающая данные из Excel, выполняющая их фильтрацию и выводящая гистограмму? 6 строчек!!
    В какой еще полноценной программе, работающей и на Windows и на Маке и на Линуксе, вы сможете нарисовать синусоиду всего за 5 строк кода?!

    Во-вторых, для питона разработана огромная куча библиотек, в том числе мощнейшая библиотека для машинного обучения от самого Google, позволяющая строить нейронные сети всего за 30-40 строчек кода.

    В итоге я создал нейронную сеть, которую обучил на 4 000 000 исторических котировках. Все по науке — обучающая выборка, валидационная, тестовая. Обучение — процесс тяжелый, требует хорошего железа и выполняется часами.

    В итоге получилась модель, которая получает на входе примерно 30 параметров и предсказывает цену актива в следующем временном периоде.

    Естественно, как и в любых других моделях, предсказать цену со 100% точностью невозможно. Да это и не нужно. Нейросеть в этом смысле не исключение, но точность модели на тестовой выборке получилась весьма высокой (о цифре умолчу) — совершенно точно дающей весомое статистические преимущество.

    — Логику принятия нейросетью решений объяснить нереально. Модель каким-то образом видит известные мне паттерны. Плюс она видит что-то еще, мне непонятное.

    — Уровни таки работают (Тимофей, привет!). За все виды уровней не скажу, но проверенная мной пара вариантов — да.

    — Технический анализ в отрыве от фундаментала — работает

    — Предсказать цену актива в следующем году или даже в следующем месяце можно, но точность будет крайне низкая. Точность резко повышается при минимизации таймфрейма

    Топ-10 фреймворков для искусственного интеллекта: часть первая

    Материал подготовили эксперты компании Hey Machine Learning.

    Машинное обучение и искусственный интеллект определённо являются технологическим прорывом. Приложения для подстановки лиц и их состаривания. Голосовые помощники, способные забронировать столик или заказать билет.

    Решения, распознающие мерцательную аритмию и сердечный приступ. И это лишь то, что произошло буквально недавно. Популярность ИИ-технологий растёт, а значит, растёт и спрос на них. Это приводит к увеличению всего сообщества разработчиков и к появлению фреймворков ИИ, упрощающих обучение и работу.

    Давайте разберёмся, что такое фреймворк. Фреймворк — это набор инструментов и стандартных реализаций для обеспечения более быстрой разработки какого-либо программного продукта. Его часто путают с библиотекой, которая же, в свою очередь, является набором стандартных реализаций, функций и структур данных, облегчающих решение какой-либо задачи.

    Если перейти во вселенную метафор, то фреймворк — это как мастерская, в которой вы можете сесть и, например, собрать автомобиль или стул. Тогда с этой точки зрения библиотека — молоток.

    Мы в Hey Machine Learning работаем с ИИ-фреймворками ежедневно, поэтому решили написать для вас статью о десяти самых известных из них. На основе собственного использования выделили их положительные и отрицательные стороны, а также добавили информацию о самом эффективном их применении. В первую часть обзора вошли Tensorflow, PyTorch, Keras, Darknet и XGBoost.

    TensorFlow

    TensorFlow — это комплексная платформа для машинного обучения с открытым исходным кодом. Она была разработана командой Google Brain как продолжение закрытой системы машинного обучения DistBelief, однако в ноябре 2015 года компания передумала и открыла фреймворк для свободного доступа.

    Как и большинство фреймворков глубокого обучения, TensorFlow имеет API на Python поверх механизма C и C ++, что ускоряет его работу.

    TensorFlow имеет гибкую экосистему инструментов, библиотек и ресурсов сообщества. Это позволяет исследователям использовать самые современные МО-технологии, а разработчикам — создавать и развёртывать приложения на базе машинного обучения.

    Платформа предоставляет интуитивно понятные высокоуровневые API-интерфейсы, например Keras, с быстрым выполнением, что обеспечивает немедленную итерацию модели и простую отладку. За счёт мультиплатформенности решение позволяет обучать и разворачивать модели в облаке и локально, независимо от используемого пользователем языка.

    Если вам необходимо запустить модель машинного обучения на смартфоне или IoT-устройстве, то вам пригодится среда глубокого обучения с открытым исходным кодом TensorFlow Lite. Когда нужно создать и обучить МО-модель на JavaScript, а после развернуть её в браузере или на Node.js, то можно воспользоваться библиотекой TensorFlow.js.

    Стоит отметить, что фреймворк постоянно развивается за счёт открытого исходного кода и огромного сообщества энтузиастов. Также за счёт его популярности есть множество уже решённых задач, что существенно упрощает жизнь новоиспечённым разработчикам.

    Однако фреймворк не лишён недостатков. Компания Google известна своей любовью к созданию собственных стандартов, что коснулось и фреймворка. Например, если во время работы с TensorFlow в коде вылетает ошибка, то фреймворк не покажет пользователю конкретную строчку, спровоцировавшую её.

    Почему так? Это связано с особенностью API TensorFlow, где все операции выполняются через класс tf.Session. В программировании есть две основные парадигмы — императивная и декларативная. В TensorFlow используется второй подход.


    Рассмотрим очень грубый пример:

    Если думаете, что c = 6, то спешу вас огорчить. На самом деле оно равно:

    Это значит, что из-за декларативного подхода, вы не умножаете 2 * 3, а объявляете операцию, которая умножает 2 * 3.

    Чтоб получить 6, необходимо выполнить операцию умножения чисел через сессию:

    Теперь рассмотрим пример посложнее: сделаем вход не константным и будем использовать поэлементное умножение матриц.

    Возьмём матрицы разных размеров, что должно привести к ошибке, потому что нельзя поэлементно умножить две матрицы разной формы.

    Теперь даём на вход вектор из двух элементов и из трёх.

    Ничего непонятно, но очень интересно.

    Всё потому, что ошибка — внутри сессии.

    Конечно, есть способы обезопасить себя от подобного, однако, например, в PyTorch такое вообще не возможно.

    Ещё одна проблема TensorFlow, которую следует выделить, — фреймворк всегда забирает всю видеопамять. Если вы хотите его ограничить, то необходимо создавать файл конфигурации и явно указывать, что можно брать. Также фреймворк можно ограничить напрямую, например, позволить взять не больше 50% видеопамяти.

    Из-за подобного поведения с памятью могут возникнуть проблемы в работе. Предположим, что в одном проекте множество различных моделей, одни из которых написаны на PyTorch, а другие — на TensorFlow. Если изначально мы создадим TensorFlow-модель и не ограничим её, то она использует всю видеопамять при том, что ей необходимо всего 0,5 ГБ, и в итоге на PyTorch-модели попросту не хватит места.

    • Отличный фреймворк для создания нейронных сетей, которые будут работать в продакшене.
    • Берёт на себя оптимизацию ресурсов для вычислений.
    • Огромное комьюнити.
    • За счёт популярности выше вероятность, что проблему, подобную вашей, уже решили.
    • Сложен в использовании и освоении.
    • Недружелюбный.
    • Необходимо постоянно контролировать используемую видеопамять.
    • Имеет свои стандарты.
    • Плохая документация.
    • У вас всегда есть пять способов решить задачу, но три из них deprecated, один не работает, а тот, который работает, — не задокументирован.

    Проекты, которые используют фреймворк TensorFlow:

    • DeepSpeech — система распознавания речи.
    • Mask R-CNN — модель, которая генерирует ограничительные рамки и маски сегментации для каждого объекта на изображении.
    • BERT — предобученная нейронная сеть, используемая для решения задач обработки естественного языка.

    PyTorch

    PyTorch — это среда машинного обучения на языке Python с открытым исходным кодом, обеспечивающая тензорные вычисления с GPU-ускорением. Она была разработана компанией Facebook и представлена в октябре 2020 года, а открыта для сторонних разработчиков — в январе 2020 года. Фреймворк подходит для быстрого прототипирования в исследованиях, а также для любителей и небольших проектов.

    Фреймворк предлагает динамические графы вычислений, которые позволяют обрабатывать ввод и вывод переменной длины, что полезно, например, при работе с рекуррентными нейронными сетями. Если коротко, то за счёт этого инженеры и исследователи могут менять поведение сети «налету».

    За счёт глубокой интеграции фреймворка с кодом C++ разработчики могут программировать на C и C++ с помощью API-расширения на основе FFI для Python.

    В отличие от TensorFlow, PyTorch менее гибок в поддержке различных платформ. Также в нём нет родных инструментов для визуализации данных, но есть сторонний аналог, называемый tensorboardX.

    Однако, снова же, в отличие от TensorFlow, если при работе с PyTorch вылетает ошибка, то это конкретная недоработка в коде и система выделит вам именно ту строчку, которая её спровоцировала.

    Также при развёртке сетей на GPU PyTorch самостоятельно займёт только необходимую видеопамять.

    • Имеет множество модульных элементов, которые легко комбинировать.
    • Легко писать собственные типы слоев и работать на GPU.
    • Имеет широкий выбор предварительно обученных моделей.
    • Вам придётся самостоятельно писать тренировочный код.
    • Плохая документация, то и дело будут попадаться функции и методы, документация которых существует исключительно на форумах сообщества и получена эмпирическим путём.

    Проекты, которые используют фреймворк PyTorch:

    • PyText — библиотека для обработки устной и письменной речи.
    • vid2vid — генеративная нейросеть для подмены деталей и свойств видеопотока.
    • pix2pix — алгоритм, который превращает пользовательские наброски в фотографии.

    Keras

    Keras — открытая среда глубокого обучения, написанная на Python. Она была разработана инженером из Google Франсуа Шолле и представлена в марте 2015 года.

    Фреймворк нацелен на оперативную работу с нейросетями и является компактным, модульным и расширяемым. Подходит для небольших проектов, так как создать что-то масштабное на нём сложно и он явно будет проигрывать в производительности нейросетей тому же TensorFlow.

    Keras работает поверх TensorFlow, CNTK и Theano и предоставляет интуитивно понятный API, который, по мнению наших инженеров, пока что является лучшим в своём роде.

    Фреймворк содержит многочисленные реализации широко применяемых строительных блоков нейронных сетей, таких как слои, целевые и передаточные функции, оптимизаторы, а также множество инструментов для упрощения работы с изображениями и текстом.

    Deeplearning4j использует Keras в качестве своего Python API и позволяет импортировать модели из Keras, а также через Keras из Theano и TensorFlow.

    • Удобен в использовании.
    • Лёгок в освоении.
    • Быстроразвивающийся фреймворк.
    • Хорошая документация.
    • Встроен в TF.
    • Не подходит для больших проектов.

    Проекты, которые используют фреймворк Keras:


    • Mask R-CNN — модель, которая генерирует ограничительные рамки и маски сегментации для каждого объекта на изображении
    • face_classification — алгоритм для распознавания лиц в режиме реального времени и классификации эмоций и пола.
    • YOLOv3 — нейронная сеть для обнаружения объектов в режиме реального времени.

    Darknet

    Darknet — это фреймворк с открытым исходным кодом, написанный на языке C с использованием программно-аппаратной архитектуры параллельных вычислений CUDA. Он быстрый, лёгкий и удобный в использовании. Также Darknet поддерживает вычисления на базе CPU и GPU.

    Обученные веса Darknet хранит в формате, который может быть распознан с помощью разных методов на различных платформах. Однако это может стать проблемой, если вы решите натренировать модель на одном сверхмощном оборудовании, а затем использовать её на другом.

    Так как фреймворк написан на C и не имеет другого API, то в случае, когда требования платформы или собственные предпочтения заставят обратиться к другому языку программирования, вам придётся дополнительно заморочиться над его интеграцией. К тому же он распространяется только в формате исходного кода, и процесс компиляции на некоторых платформах может быть несколько проблематичным.

    Фреймворк не рекомендуется использовать для сложных проектов, разве что вам необходимо создать сверхбыстрый детектор объектов.

    • Простой.
    • Быстрый.
    • Удобный.
    • Кроме задач с обнаружением больше нигде не используется.
    • Не рекомендуется для больших проектов.
    • Плохая документация.

    Проекты, которые используют фреймворк Darknet:

    • YOLOv3 — нейронная сеть для обнаружения объектов в режиме реального времени.
    • Tiny-YOLO 3 — компактная нейронная сеть для обнаружения объектов.

    XGBoost

    XGBoost — это фреймворк с открытым исходным кодом, который предлагает систему градиентного бустинга для C++, Java, Python, R, Julia. Он разработан для обеспечения высокой эффективности, гибкости и портативности.

    Этот фреймворк относится не к глубокому обучению, как все вышепредставленные, а к классическому.

    Изначально это был исследовательский проект Тяньцзи Чена и Карлоса Гестрина в составе Distributed [Deep] Machine Learning Community, но позже он был расширен и представлен публике на конференции SIGKDD в 2020 году, где произвёл фурор.

    После своей презентации фреймворк лидировал в соревнованиях Kaggle и до сих пор остаётся фаворитом для решения большинства задач на платформе.

    XGBoost фокусируется на скорости вычислений и производительности модели и подходит для решения задач регрессии, классификации и упорядочивания. Если данные можно представить в виде таблицы, то точность и производительность будут существенно выше, чем у DeepLearning-решений. Любимый инструмент Data Scientist-ов.

    Фреймворк совместим с операционными системами Windows, Linux и OS X, а также поддерживает кластеры AWS, Azure и Yarn, хорошо работает с Flink, Spark.

    • Очень быстрый и удобный инструмент для тренировки моделей типа «дерево решений».
    • Точный.
    • Отлично подходит для проверки гипотез.
    • Узкоспециализирован.

    Заключение

    Так всё же, какой фреймворк к какой задаче лучше всего применить?

    TensorFlow хорош для продвинутых проектов, таких как создание многослойных нейронных сетей. Может использоваться для распознавания речи, лиц, объектов и изображений, а также для работы с текстом.

    PyTorch подойдёт в случае, когда вам необходимо обучить модели быстро и эффективно. Удобный для быстрого прототипирования в исследованиях, а также для любителей и небольших проектов.

    Keras подходит для быстрого прототипирования. Хорош в кейсах, связанных с переводом, распознаванием изображений и речи.

    Darknet подходит для небольших проектов. Хорошо работает в задачах обнаружения.

    XGBoost может использоваться для решения задач регрессии, классификации, упорядочивания и пользовательских задач на предсказание.

    Мы надеемся, что наша статья о топ-10 фреймворках для искусственного интеллекта расскажет вам что-то новое и полезное, а также поможет подобрать наиболее подходящее решение для вашего проекта.

    Материал опубликован пользователем.
    Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

    Поверхностно, keras это надстройка над tf. А не отдельный фреймворк. Это как jquery для js.

    только js это не фреймворк

    Полностью согласен. Тока хотел тоже самое написать:)

    Теоретически вы правы, однако на практике дела обстоят немного иначе.

    Термин «фреймворк» является достаточно расплывчатым и может означать много разных вещей в зависимости от контекста. Фреймворком может называться всё, что используется при разработке приложений: библиотека, набор из множества библиотек, набор сценариев или любое программное обеспечение, необходимое для создания приложения.

    Например, в Mac OS X фреймворк — это просто библиотеки, упакованные в пакет.

    Keras действительно является надстройкой и, кстати, не толькоTensorFlow, но и CNTK и Theano. Он может считаться фреймворком, так как используется для создания полноценных решений типа Mask R-CNN и face_classification.

    Также, когда дело касается решения задач распознавания изображений и машинного перевода, Keras всегда рассматривают как альтернативу TensorFlow и PyTorch, так как он удобен в использовании, лёгок в освоении и имеет хорошую документацию.

    Как построить карьеру в ИИ, не будучи математическим гением

    Переучиваться всегда страшно, особенно когда на кону стоит материальный статус и вопрос профессиональной востребованности. Но оставаться в ИТ-индустрии в стороне от современных трендов — ИИ, машинного обучения, нейросетей и data science — все равно, что остановиться в своем развитии. Но айтишники в России не спешат менять специализацию. Декан факультета ИИ в онлайн-университете GeekUniversity Сергей Ширкин рассказал «Хайтеку» о самых распространенных страхах среди ИИ-программистов и о том, чему нужно учиться для построения успешной карьеры в этой области.

    Разработчикам сегодня интересно не просто писать стандартные программы, а быть на «передовой» — получать специализацию в наиболее перспективных сферах. ИИ, нейронные сети, машинное обучение, big data и data science, без сомнения, очень интересные направления в программировании, и это все понимают. Но чтобы стать высококлассным дата-сайентистом, новичку придется освоить с нуля большой объем разносторонних знаний. А состоявшемуся специалисту иного профиля, например, фронтенд-разработчику, основательно «перековаться». Практика показывает, что решиться на это не всегда просто. Мешают три главных страха, с которыми сталкивается практически каждый, кто задумал строить карьеру в области ИИ.

    Страх первый: я не смогу найти работу с достойной зарплатой

    Этот вопрос особенно актуален для состоявшихся специалистов, которые довольны своим стабильным доходом. Им просто интересна область ИИ. Но для того, чтобы поменять карьерный вектор, нужно переучиться. Это потребует и время, и финансы. Возникает вопрос: «А смогу ли я найти работу с не меньшей (желательно, и большей) зарплатой?».

    Проблема в том, что никто не сможет заранее ответить на этот вопрос: специалисты в области ИИ, машинного обучения и data science зарабатывают по-разному в зависимости от опыта, стажа, навыков, мастерства, уровня поставленных задач и конкретной компании.

    По данным hh.ru, разброс составляет от 75 до 300 тыс. рублей. Для сравнения, средняя зарплата мобайл-разработчика — 114 тыс., программиста Python — 105 тыс., программиста iOS — 100 тыс. Зарплата новичка без опыта работы будет, конечно, немного ниже, чем в целом по отрасли. Но зато и перспективы дальнейшего роста шире.

    Страх потерять доход тесно связан с боязнью не найти работу вообще. А это, в свою очередь, относится напрямую к мифу об ограниченности внедрения систем ИИ в экономике. Судя по информационному полю, создается впечатление, что ИИ в России использует только с десяток ведущих ИТ-компаний вроде «Яндекса», Mail.Ru Group, «МегаФона», МТС, «Билайна», Теле2, ABBYY и Сбербанка. Понятно, что требования к кандидатам там запредельны, туда очень сложно устроиться на работу.

    4 шага для разработки ИИ, которому человек будет полностью доверять

    ИТ-гиганты являются флагманами внедрения инноваций. На этом строятся их имидж и последовательная PR-поддержка. На самом деле возможности для трудоустройства гораздо шире. Элементы ИИ и data science сегодня используются повсеместно.

    • Банки. Несколько кредитных учреждений в России заявляют о себе как о высокотехнологичных структурах, говоря о внедрении нейронных сетей, сборе данных по социальным сетям и т.д. (Сбербанк, ВТБ, «Тинькофф банк», «Альфа-банк»). Это, опять же, часть их PR-работы с аудиторией. Причем внедрение ИИ позволяет зарабатывать миллиарды долларов. В реальности картина такова, что этим занимается в России каждый второй более-менее крупный банк, а в недалеком будущем будет каждый. Соответственно, в банковской сфере стабильно есть спрос на специалистов по обработке больших данных.
    • Промышленность. В последние годы идет бурное развитие нейронных сетей и машинного обучения в различных областях промышленности — например, в металлургической. В частности, речь идет о сотрудничестве Yandex Data Factory с Магнитогорским металлургическим комбинатом и другими предприятиями. Эта тема широкой публике не очень известна. Соответствующие статьи появляются только в специализированных изданиях. Хайп поднимается вокруг более очевидных «потребительских» вещей, вроде приложения Adobe Sensei. Но это не значит, что автоматизированный Photoshop — самое яркое достижение в области ИИ.
    • Склады. По всему миру склады переходят на практически полную автоматизацию с применением ИИ. Один из примеров — компания Symbotic, производящая автоматизированные склады, для обслуживания которых требуется всего восемь-девять человек в смену. Грузчики на этом складе заменены роботами с компьютерным зрением. Для таких объектов всегда будут требоваться операторы с соответствующей подготовкой. Подобный склад от другого производителя был недавно открыт в Подмосковье. Бизнес довольно осторожно относится к такого рода нововведениям. Компании наблюдают друг за другом и ждут, пока кто-то первый успешно внедрит инновацию. И уже тогда начнется лавинообразный процесс повсеместного применения. Именно это и ждет складское хозяйство в ближайшие пару лет.

    • Онлайн-ритейл. Множество игроков e-commerce имеют «вторую натуру». Например, Wildberries или Lamoda выглядят как фэшн-бизнес, но на самом деле это полноценные ИТ-компании с высокой степенью автоматизации и огромным объемом big data. Они нанимают аналитиков, умеющих предсказать, с какой вероятностью в тот или иной момент определенный человек купит какой-либо товар, и специалистов, быстро извлекающих информацию из баз данных. Поэтому онлайн-ритейл — большой рынок труда для специалистов в области ИИ, где они могут применять самый широкий спектр навыков.

    Расист, оружие и предвзятый судья — каким станет искусственный интеллект в будущем

    Есть еще множество примеров различных ниш — это и торговые офлайн-сети, которым нужны алгоритмы поиска отзывов в интернете, и медицина, где ИИ уже анализирует снимки, и маркетинговые компании, где нужно обрабатывать массивы видеоданных. Во всех этих сферах реализуются задачи различной сложности. Новичку, только закончившему обучение, нужно начинать с более простых вещей: например, заниматься обработкой баз данных. Банки подходят идеально — они накапливают огромное количество информации, складывающейся из заявок, анкет, сведений о клиентах. Эти данные нуждаются в очистке, разработке приемлемых форм хранения и передачи. А затем в дата-майнинге — поиске признаков, на основе которых можно построить какую-то полезную модель. Неопытному специалисту такая работа может дать мощный старт. Чтобы набить руку, нужно от шести до 12 месяцев. После этого можно пробовать свои силы в более сложных задачах, например, применять алгоритмы ИИ на средних и больших данных.

    Страх второй: я не смогу осилить высшую математику

    Компетенции ИИ-программистов складываются из трех блоков: высшая математика, программирование и предметная сфера. Последнее зависит от профиля организации. Учиться специально в этой области, как правило, не обязательно. Достаточный для занимаемой должности уровень знаний (например, в маркетинге или финансах) кандидат получает в ходе испытательного срока.

    С программированием все понятно — новички учатся охотно и с удовольствием. Для работающих профессионалов материал не представляет сложности: базовые знания уже есть, нужно только «добрать» недостающие навыки — языки, библиотеки, софт. А вот с высшей математикой все сложнее. В основном именно она отпугивает людей с дипломами гуманитариев или тех технарей, которые в вузе получили «психологическую травму» от бесконечной сдачи-пересдачи экзаменов по точным наукам.

    «Если изобретение с ИИ не приносит пользу, сам продукт никому не нужен»

    Этот страх можно назвать беспочвенным. Специалист по ИИ вовсе не обязан быть математическим гением. В область компетенции входит лишь небольшая часть линейной алгебры, определенные сферы матанализа и теории вероятностей, а также статистика. Точно таким же образом происходит подготовка в программировании: отнюдь не тотальный объем знаний, а только его часть — в частности, языки Python, C, C++, язык запросов SQL и Linux.

    Страх третий: я не смогу конкурировать с выпускниками физмата

    Эта боязнь присуща тем, кто не имеет диплома о высшем образовании либо имеет его совершенно в другой области. Но практика показывает, что в сфере программирования никто не обращает внимания на какие-либо регалии. Людей с дипломами много, а вот компетентных специалистов — нет.

    Есть два типа кандидатов, которые обычно заваливают собеседования на должность ИИ программиста.

    • Разработчики, у которых плохо с математикой. Кандидат может делать шикарные интерфейсы, но для работы с нейронными сетями и большими данными ему нужна математика. От этого никуда не деться. Такой специалист может освоить требуемый объем знаний в течение года. Например, на онлайн-курсах.
    • Математики или научные работники, профессиональные статистики, у которых недостаточно навыков в программировании. Они понимают алгоритмы ИИ, знают матанализ, теорию вероятностей и линейную алгебру, но не в состоянии выполнить тестовое задание средней сложности. Кандидат может иметь научную степень, но допускает грубейшие ошибки при написании кода. Таким специалистам нужно учиться год-полтора, чтобы закрыть пробелы в знаниях. Лучше это делать на продвинутых курсах, так как в вузах не дают достаточных навыков программирования и часто проводят обучение с использованием устаревших языков.

    Таким образом, выпускники физмата и даже кандидаты наук не имеют никакого автоматического преимущества перед обычным разработчиком, будь он хоть трижды гуманитарий.

    HR-специалисты самых топовых ИТ-гигантов сбиваются с ног в поисках таких эрудированных кандидатов со знанием английского языка. Если находят такого, то последнее, что они делают, это проверяют его диплом о высшем образовании. Рынок труда наводнен специалистами с однобокой подготовкой, а потому шиковать компаниям не приходится.

    Искусственный интеллект, разработка и области применения

    Искусственный интеллект — это не будущее, искусственный интеллект — это настоящее.

    Технологии искусственного интеллекта (ИИ) применяются повсеместно уже почти с десяток лет. Это дало нам много интеллектуальных продуктов, которые мы активно используем сейчас, но все еще есть много возможностей для их улучшения.

    Так, все, чего мы достигли до сегодняшнего дня, — это библиотеки для разработки ИИ, которые в основном требуют контролируемого обучения.

    Тем не менее такие технологические гиганты, как Microsoft, Facebook и Google, работают над созданием программ, которые будут работать поверх существующих библиотек разработки ИИ, чтобы дать им кроссплатформенность и поддержку самообучения.

    Для разработки самообучающегося ИИ будут использоваться большие данные (англ. big data), квантовые вычисления, распределенные вычисления и связь 5G.

    Что такое искусственный интеллект?

    Искусственный интеллект — это искусственно созданная система, основной целью которой является воспроизведение некоторых или всех черт человеческого интеллекта, а именно — планирование, обучение, рассуждение, решение проблем, оперирование данными и их использование, восприятие, контроль и манипулирование объектами и, в меньшей степени, социальный интеллект и креативность.

    Как мы знаем, человеческое мышление базируется на взаимодействии нейронов мозга, связи которых изменяются под влиянием жизненного опыта.

    Аналогично, алгоритмы ИИ были разработаны на основе нейронных сетей, которые позволяют компьютерам обретать новые навыки, как это делают люди.

    Нет необходимости программировать всю логику ИИ вручную, поскольку компьютер способен оптимизировать программу и самостоятельно подстраиваться для корректного выполнения необходимых действий.

    На какой технологии основаны современные системы ИИ?

    Существует несколько основных, базовых направлений в разработке ИИ, но на текущий момент, наиболее эффективны алгоритмы на основе CNN (сверточная нейронная сеть) и RNN (рекуррентная нейронная сеть).

    CNN — это однонаправленная (без обратных связей) многослойная сеть, которая отлично подходит для работы с такими данными, как изображения и видео, где данные размещены в виде сетки пикселей. В свою очередь RNN хорошо справляется с последовательными данными, такими как текст и аудио.

    CNN называется «сетью прямой связи», а RNN называется «сетью обратной связи».

    Слух, возможность говорить, зрение и прогнозирующая интуиция базируются на использовании обеих сетей (CNN и RNN), а также технологии обработки естественного языка (NLP), которые дополняют друг друга. Подобные технологии используются в Alexa, Siri, Google Now, Cortana и других интеллектуальных голосовых помощниках.

    Какие программы используются для создания ИИ?

    Существуют десятки фреймворков для разработки ИИ, но в этот список включены только самые выдающиеся.

    KERAS

    Это библиотека нейронных сетей на основе Python с открытым исходным кодом, которая может работать под управлением Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), Tensorflow и многих других сред.

    KERAS лучше всего подходит новичкам.

    TENSORFLOW

    Tensorflow является наиболее выдающейся средой для разработки искусственного интеллекта, которая использует методы машинного обучения, такие как нейронные сети.

    Tensorflow был разработан командой Google Brain, именно этот фреймворк в ответе за автозавершение фраз в текстовое поле поисковой системы Google, а также ИИ приложений Google.

    SONNET

    Созданная командой Google DeepMind, Sonnet — это библиотека, работающая поверх TensorFlow для построения сложных нейронных сетей глубокого обучения. SONNET лучше всего подходит для исследований и разработок в области искусственного интеллекта и является очень сложной для новичков.

    CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit)

    Ранее известный как CNTK, Microsoft Cognitive Toolkit нацелен обучить алгоритмы мыслить как человеческий мозг. Он обладает скоростью, масштабируемостью, качеством и совместимостью с C ++ и Python. Microsoft использует его для функций AI в Skype, Cortana и Bing.

    Microsoft CNTK позволяет пользователям комбинировать популярные модели глубокого обучения, такие как DNN, CNN и RNN.

    PYTORCH

    Pytorch — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом для Python, основанная на Torch, которая использует технологии обработки естественного языка (NLP).

    DL4J (Deeplearning4j)

    Deeplearning4j — это библиотека с открытым исходным кодом для разработки ИИ с использованием методов глубокого обучения. Написана специально для Java и JVM (Java Virtual Machine).

    DL4J работает на базе собственной библиотеки числовых вычислений и может работать как на CPU, так и на GPU.

    Есть еще много различных сред для разработки искусственного интеллекта. Коротко лишь отметим ONNX, платформу глубокого обучения, которая совместно разработана Facebook и Microsoft, а также перечислим несколько других: H2O, DSSTNE, Theano, DeepDetect, ConvNetJS, ACT-R, Caffe и CaffeOnSpark.

    MXNET

    Apache MXNET — это программная среда с глубоким обучением для развертывания нейронных сетей. Она имеет масштабируемую модель обучения, которая поддерживает несколько языков программирования для разработки AI: Go, R, Scala, Perl, C ++, Python, Julia, Matlab, JavaScript, и является проектом с открытым исходным кодом.

    MXNET используется для развертывания нейронных сетей в службах общего хостинга, таких как AWS и Microsoft Azure.

    Где используется искусственный интеллект?

    Интеллектуальные системы применяются в разных областях и сферах. Их можно найти в голосовых помощниках, в торговых роботах, военных разработках и так далее. Давайте пробежимся по наиболее важным.

    Голосовые помощники

    Голосовые помощники, основанные на базе искусственного интеллекта, такие как Siri, Google Now, Alexa, Bixby и Cortana. Они слушают, что говорит пользователь, чтобы преобразовать речь в машиночитаемый вектор, после чего выдается вектор ответа, который произносится голосовым помощником с помощью Natural Language Processing (NLP).

    Умные помощники

    Autodesk Eva является отличным примером интеллектуального помощника, который использует CNN и NLP для взаимодействия с клиентами в режиме реального времени.

    Умный помощник, смоделированный в 3D, может вести диалог с клиентом в режиме реального времени и имитировать соответствующие выражение лица.

    Беспилотные автомобили

    Беспилотные автомобили используют радар, LIDAR (детектор света и определитель дистанции), GPS и камеру для создания трехмерных моделей приближающихся транспортных средств. Все эти данные объединяются для определения местоположения транспортного средства с очень высокой точностью. Водителем выступает ИИ, который анализирует всю поступающую информацию с датчиков.

    Распознавание лиц

    Разработка искусственного интеллекта на основе CNN сделала возможным внедрение системы распознавания лиц.

    Недавно в Китае начали использовать систему распознавания лиц с помощью камер видеонаблюдения по всему городу, налагая штраф за нарушение правил дорожного движения. Магазины Alibaba в Китае используют распознавание лиц и изображений для выставления счета.

    Балансировка нагрузки

    Балансировка нагрузки на дороги, транспортные системы, серверы и так далее.

    Языковые переводчики

    Гугл переводчик является хорошим примером. Он имеет два модуля: кодировщик и декодер. Кодировщик берет входные предложения из речи или текста, а затем переводит их в вектор, который является одинаковым форматом для входных данных со всех языков.

    Модуль декодера принимает этот вектор в качестве входных данных, а затем генерирует текст или речь на целевом языке. Распознавание языка происходит с помощью RNN, вывод речи выполняется с помощью NLP.

    Поиск и анализ изображений


    Поиск и анализ изображений используется для проверки плагиата,
    поиска людей, для SEO целей, поиска оскорбительного контента в социальных сетях.

    Оптимизация для достижения наилучших результатов

    Модули Deepmind были обучены игре в шахматы, Go, Dota 2, Starfield 2.

    Эти модули наиграли игр на сотни лет всего за несколько недель обучения, что привело AI к победе над лучшими игроками в мире.

    Конечно, это не все сферы применения ИИ. По мере развития технологий и способностей ИИ, сфера применения интеллектуальных систем будет только расширяться.

    Если тенденция развития технологий сохранится или ускорится, боюсь, что мы успеем застать эпоху, когда компьютеры станут умнее людей, и все службы, системы и средства будут подключены к централизованной системе под управлением искусственного интеллекта.

    Искусственный интеллект придумает и создаст инновационный портал, где фиксированные дриоды будут расщеплять волокна синхрофазатропов в стадии турбовакуляторной абсорбции и абсорбации. Генератором идеи выступает регенерирующее звено катализаторов ядра и сверхчувствительных частиц этих дриодов. Аморфное расщепление волокон приведет к энергии будущего

    Как создают искусственный интеллект: от кода до робота

    Программирование искусственного интеллекта – мечта многих начинающих программистов. Мы собрали самую важную информацию, чтобы рассказать, как создают искусственный интеллект. Никаких скучных терминов — только факты.

    Что скрывается за словосочетанием «искусственный интеллект» или AI (Artificial Intelligence), знает далеко не каждый. Большинство людей, вероятно, представляют себе ИИ как компьютер, который был запрограммирован на то, чтобы «думать» самостоятельно, принимать разумные решения и реагировать на раздражители. Эта идея не совсем верна. Никакой компьютер и никакая машина не могут действительно думать — потому что это требует наличия сознания, которого нет у «бездушной машины». Компьютер может делать только то, что скажет ему человек.

    Кратко о программировании AI

    Программирование искусственного интеллекта заключается не в обучении компьютера тому, как думать. Скорее, он будет запрограммирован так, чтобы обучаться и самостоятельно решать конкретные проблемы на основе своего опыта. Но и здесь речь идет не о собственном мышлении, а о подражании. Это также относится к решениям, которые принимает AI. Искусственный интеллект может взвешивать варианты, а затем делать выбор. Однако его выбор всегда будет исходить из тех параметров, которые были запрограммированы ранее.

    Таким образом, искусственный интеллект может делать только то, что было предопределено для компьютера, но лучше, точнее и быстрее, чем человек. Кстати, если вы хотите научиться программировать, обратите внимание на нашу статью с советами для начинающих программистов.

    Использование искусственного интеллекта

    Искусственный интеллект уже используется во многих областях, например в сложных компьютерных играх и поисковых системах. При программировании AI важную роль играет комплекс дисциплин, а не только информатика или математика. Большое значение имеют философия, психология, неврология и лингвистика.

    Искусственный интеллект разделяется на нейронный и символический (сильный и слабый). Первый пытается имитировать структуры и функции человеческого мозга. Последний ориентируется на соответствующую проблему и результат.

    В повседневной жизни, например, искусственный интеллект программируется и используется в робототехнике. Он служит для управления производственными процессами или просто выполняет бытовые задачи. Искусственный интеллект также используется для визуализации. Самый популярный пример — распознавание лиц или отпечатков пальцев.

    Еще один шаг в создании искусственного интеллекта — это системы, основанные на знаниях. Тогда в программу вводятся данные, связанные с программированием. Это позволяет искусственному интеллекту логично и самостоятельно давать ответы на заданные вопросы. Однако и эти «самостоятельные ответы» основаны только на тех знаниях, которыми изначально наделен искусственный интеллект.

    Что такое искусственный интеллект (ИИ): определение понятия простыми словами

    Теории и практики

    Искусственный интеллект — это способность цифрового компьютера или управляемого компьютером робота выполнять задачи, обычно связанные с разумными существами. Термин часто применяется к проекту развития систем, наделенных интеллектуальными процессами, характерными для человека, такими как способность рассуждать, обобщать или учиться на прошлом опыте. Кроме того, определение понятия ИИ (искусственный интеллект) сводится к описанию комплекса родственных технологий и процессов, таких как, например, машинное обучение, виртуальные агенты и экспертные системы. Говоря простыми словами, ИИ — это грубое отображение нейронов в мозге. Сигналы передаются от нейрона к нейрону и, наконец, выводятся — получается числовой, категориальный или генеративный результат. Это можно проиллюстрировать на таком примере. если система делает снимок кошки и обучена распознавать, кошка это или нет, первый слой может идентифицировать общие градиенты, которые определяют общую форму кошки. Следующий слой может идентифицировать более крупные объекты, такие как уши и рот. Третий слой определяет более мелкие объекты (например, усы). Наконец, основываясь на этой информации, программа выведет «да» или «нет», чтобы сказать, является ли это кошкой или нет. Программисту не нужно «говорить» нейронам, что это те функции, которые они должны искать. ИИ изучил их сам по себе, тренируясь на многих изображениях (как с кошками, так и без кошек).

    Содержание

    Что такое искусственный интеллект?

    Описание искусственного нейрона

    Искусственный нейрон — это математическая функция, задуманная как модель биологических нейронов, нейронной сети. Искусственные нейроны — элементарные единицы в искусственных нейросетях. Искусственный нейрон получает один или несколько входов и суммирует их, чтобы произвести выход или активацию, представляющую потенциал действия нейрона, который передается вдоль его аксона. Обычно каждый вход анализируется отдельно, и сумма передается через нелинейную функцию, известную как функция активации, или передаточная функция.

    Когда началось исследование ИИ?

    В 1935 году британский исследователь А.М. Тьюринг описал абстрактную вычислительную машину, которая состоит из безграничной памяти и сканера, перемещающегося вперед и назад по памяти, символ за символом. Сканер считывает то, что он находит, записывая дальнейшие символы. Действия сканера диктуются программой инструкций, которая также хранится в памяти в виде символов. Самая ранняя успешная программа ИИ была написана в 1951 году Кристофером Стрейчи. В 1952 году эта программа могла играть с человеком в шашки, удивляя всех своими способностями предсказывать ходы. В 1953 году Тьюринг опубликовал классическую раннюю статью о шахматном программировании.

    Отличие искусственного интеллекта от естественного

    Интеллект можно определить как общую умственную способность к рассуждению, решению проблем и обучению. В силу своей общей природы интеллект интегрирует когнитивные функции, такие как восприятие, внимание, память, язык или планирование. естественный интеллект отличает осознанное отношение к миру. Мышление человека всегда эмоционально окрашено, и его нельзя отделить от телесности. Кроме того, человек — существо социальное, поэтому на мышление всегда влияет социум. ИИ не имеет отношения к эмоциональной сфере и социально не ориентирован.

    Как сравнить человеческий и компьютерный интеллекты?

    Сравнить мышление человека с искусственным интеллектом можно исходя из нескольких общих параметров организации мозга и машины. Деятельность компьютера, как и мозга, включает четыре этапа: кодирование, хранение, анализ данных и выдачу результата. Кроме того, мозг человека и ИИ могут самообучаться в зависимости от данных, полученных из окружающей среды. Также человеческий мозг и машинный интеллект решают проблемы (или задачи), используя определенные алгоритмы.

    У компьютерных программ есть IQ?

    Нет. Показатель IQ связан с развитием интеллекта человека в зависимости от возраста. ИИ в превышает некоторые человеческие способности, например может удерживать в памяти огромное количество цифр, но это не имеет отношения к IQ.

    Что такое тест Тьюринга?

    Символьный подход

    Символьный подход к ИИ — совокупность всех методов исследования искусственного интеллекта, основанных на высокоуровневых символических (читаемых человеком) представлениях о задачах, логике и поиске. Символьный подход широко применялся в исследованиях ИИ в 1950–80-х годах. Одной из популярных форм символьного подхода являются экспертные системы, использующие сочетание определенных правил производства. Производственные правила связывают символы в логические связи, которые подобны алгоритму If-Then. Экспертная система обрабатывает правила, чтобы сделать выводы и определить, какая дополнительная информация ей нужна, то есть какие вопросы задавать, используя удобочитаемые символы.

    Логический подход

    Термин «логический подход» предполагает апеллирование к логике, размышлениям, решению задач с помощью логических шагов. Логики еще в XIX веке разработали точные обозначения для всех видов объектов в мире и отношений между ними. К 1965 году существовали программы, которые могли решить любую логическую задачу (пик популярности данного подхода пришелся на конец 1950–70-х годов). Сторонники логического подхода в рамках логического искусственного интеллекта надеялись выстроить на таких программах (в частности, записанных на языке Prolog) интеллектуальные системы. Однако у такого подхода два ограничения. Во-первых, нелегко взять неформальное знание и изложить его в формальных терминах, которые требуются для обработки ИИ. Во-вторых, есть большая разница между решением проблемы в теории и ее решением на практике. Даже проблемы с несколькими сотнями фактов могут исчерпать вычислительные ресурсы любого компьютера, если у него нет каких-либо указаний относительно того, какие рассуждения надо использовать в первую очередь.

    Агентно-ориентированный подход

    Агент — это то, что действует (от лат. agere, «делать»). Конечно, все компьютерные программы что-то делают, но ожидается, что компьютерные агенты будут делать больше: работать автономно, воспринимать сигналы окружающей среды (с помощью специальных датчиков), адаптироваться к изменениям, создавать цели и выполнять их. Рациональный агент — это тот, кто действует так, чтобы достичь наилучшего ожидаемого результата.

    Гибридный подход

    Предполагается, что этот подход, который стал популярным в конце 80-х, работает наиболее эффективно, так как представляет собой сочетание символьных и нейронных моделей. Гибридный подход увеличивает когнитивные и вычислительные возможности машины.

    Рынок технологий искусственного интеллекта

    Ожидается, что рынок к 2025 году вырастет до 190,61 млрд долларов, при ежегодном темпе прироста — 36,62%. На рост рынка влияют такие факторы, как внедрение облачных приложений и сервисов, появление больших массивов данных и активный спрос на интеллектуальных виртуальных помощников. Однако экспертов, разрабатывающих и внедряющих технологии ИИ, пока немного, и это сдерживает рост рынка. Системам, созданным на основе ИИ, необходима интеграция и техническая поддержка при обслуживании.

    Процессоры для ИИ

    В России

    В конце 2020 года в России запустили серию серверов «Эльбрус-804», показывающих высокую производительность. Каждый из компьютеров оснащен четырьмя восьмиядерными процессорами. С помощью данных устройств можно выстроить вычислительные кластеры, они позволяют работать с приложениями и базами данных.

    Мировой рынок

    Драйверами и лидерами рынка являются две корпорации — Intel и AMD, производители самых мощных процессоров. Intel традиционно концентрируется на выпуске машин с более высокой тактовой частотой, AMD ориентирована на постоянное увеличение числа ядер и обеспечение многопоточной производительности.

    Национальная концепция развития

    Национальные стратегии развития ИИ уже утвердили три десятка стран. В октябре 2020 года проект Национальной стратегии развития ИИ должен быть принят в России. Предполагается, что в Москве будет введен правовой режим, облегчающий разработку и внедрение технологий ИИ.

    Исследования в сфере ИИ

    Вопросы, что такое искусственный интеллект и как он работает, волнуют ученых разных стран уже не одно десятилетие. Госбюджет США ежегодно направляет 200 млн долларов на исследования. В России за 10 лет — с 2007-го по 2020-й — было выделено около 23 млрд рублей. Разделы по поддержке исследований в сфере ИИ станут важной частью концепции национальной стратегии. В скором времени в России откроются новые научные центры, а также будет продолжена разработка инновационного ПО для ИИ.

    Стандартизация в области ИИ

    Нормы и правила в области ИИ в России находятся в процессе постоянной доработки. Предполагается, что в конце 2020 — начале 2020 года будут утверждены национальные стандарты, которые сейчас разрабатывают лидеры рынка. Параллельно формируется План национальной стандартизации на 2020 год и далее. В мире работает стандарт «Искусственный интеллект. Концепция и терминология», и в 2020 году эксперты начали разрабатывать его русифицированную версию. Документ должен быть утвержден в 2021 году.

    Влияние искусственного интеллекта

    Внедрение ИИ неразрывно связано с прогрессом, и сферы применения расширяются с каждым годом. Мы сталкиваемся с этим каждый день в жизни, когда крупная розничная сеть в интернете рекомендует нам какой-то товар или, только открыв компьютер, мы видим рекламу фильма, который как раз хотели посмотреть. Эти рекомендации основаны на алгоритмах, анализирующих то, что купил или смотрел потребитель. За этими алгоритмами стоит искусственный интеллект.

    Риск для развития человеческой цивилизации — есть ли он?

    На экономику и бизнес

    Проникновение технологии ИИ во все сферы экономики увеличит к 2030 году объем глобального рынка услуг и товаров на 15,7 трлн долларов. США и Китай пока лидеры с точки зрения всевозможных проектов в сфере ИИ. Развитые страны — Германия, Япония, Канада, Сингапур — также стремятся реализовать все возможности. Многие страны, экономика которых растет умеренными темпами, такие как Италия, Индия, Малайзия, развивают сильные стороны в конкретных областях применения ИИ.

    На рынок труда

    Глобальное влияние ИИ на рынок труда будет идти по двум сценариям. Во-первых, распространение некоторых технологий будет приводить к увольнению большого количества людей, так как выполнение многих задач возьмут на себя компьютеры. Во-вторых, в связи с развитием технического прогресса специалисты в сфере ИИ будут очень востребованы во многих отраслях.

    Предвзятость ИИ

    Предвзятость системы ИИ, вероятно, станет все более распространенной проблемой, поскольку искусственный интеллект выходит из лабораторий в реальный мир. Исследователи опасаются, что без надлежащей подготовки по оценке данных и выявлению потенциала предвзятости в данных уязвимые группы общества могут пострадать или их права будут ущемлены. До сих пор у исследователей нет данных, не будут ли угрожать человечеству системы, построенные на основе машинного обучения.

    Сферы применения

    Искусственный интеллект и его области применения претерпевают трансформацию. Определение Weak AI («слабый ИИ») используется, когда речь идет о реализации узких задач в медицинской диагностике, электронных торговых платформах, управлении роботами. Тогда как Strong AI («сильный ИИ») исследователи определяют как интеллект, перед которым ставятся глобальные задачи, как если бы их ставили перед человеком.

    Использование в целях обороны и в военном деле

    В образовании

    Многие школы включают в образовательный курс информатики ознакомительные уроки по ИИ, а университеты широко применяют технологии больших данных. Некоторые программы контролируют поведение учащихся, оценивают тесты и эссе, распознают ошибки в произношении слов и предлагают варианты исправления.

    Также существуют онлайн-курсы по искусственному интеллекту. Например, у образовательного портала GeekBrains.

    В бизнесе и торговле

    В ближайшие пять лет у ведущих ретейлеров появятся мобильные приложения, которые будут работать с цифровыми помощниками, такими как Siri, чтобы упростить процесс совершения покупок. ИИ позволяет зарабатывать огромные суммы в интернете. Один из примеров — Amazon, который постоянно анализирует потребительское поведение и совершенствует алгоритмы.

    Где можно учиться по теме #искусственный интеллект

    Аналитик Big Data с гарантированным трудоустройством
    Специализация «Машинное обучение: углубленный уровень»
    Основы искусственного интеллекта: нейросети

    В электроэнергетике

    ИИ помогает прогнозировать генерацию и спрос на энергоресурсы, снижать потери, предотвращает кражи ресурсов. В электроэнергетике использование ИИ при анализе статистических данных помогает выбрать наиболее выгодного поставщика или автоматизировать обслуживание клиентов.

    В производственной сфере

    Согласно опросу McKinsey, проведенному среди 1300 руководителей, 20% предприятий уже применяют ИИ. Недавно компания «Моссельпром» внедрила ИИ у себя на производстве в цеху упаковки. Используется способность ИИ к распознаванию изображения. Камера фиксирует все действия работника, сканируя штрих-код, нанесенный на одежду, и отправляет данные в компьютер. Количество совершенных операций напрямую влияет на оплату труда сотрудника.

    В пивоварении

    В банковской сфере

    Потребность в надежной обработке данных, развитие мобильных технологий, доступность информации и распространение программного обеспечения с открытым исходным кодом делают ИИ востребованной технологией в банковском секторе. Все больше банков привлекают заемные средства с помощью компаний-разработчиков мобильных приложений. Новые технологии улучшают обслуживание клиентов, и, как предсказывают аналитики, уже через пять лет ИИ в банках будет принимать большинство решений самостоятельно.

    На транспорте

    Развитие технологий ИИ — драйвер транспортной отрасли. Мониторинг состояния дорог, обнаружение пешеходов или объектов в неположенных местах, автономное вождение, облачные сервисы в автомобилестроении — лишь немногие примеры применения ИИ на транспорте.

    В логистике

    Возможности ИИ позволяют компаниям более эффективно прогнозировать спрос и выстраивать цепи поставок с минимальными затратами. ИИ помогает сократить количество используемых транспортных средств, необходимых для перевозки, оптимизировать время доставки, снизить эксплуатационные расходы транспорта и складских помещений.

    На рынке предметов и услуг роскоши

    Люксовые бренды также обратились к цифровым технологиям, чтобы анализировать потребности клиентов. Одна из задач, которая ставится перед разработчиками в этом сегменте, — управление эмоциями клиентов и влияние на них. Dior уже адаптирует ИИ для управления взаимодействием клиента и бренда с помощью чат-ботов. Люксовые бренды будут конкурировать в будущем, и решающим будет уровень персонализации, которого они смогут достичь с помощью ИИ.

    В госуправлении

    Государственные аппараты многих стран пока не готовы к вызовам, которые спрятаны в технологиях ИИ. Согласно прогнозам экспертов, многие из существующих правительственных структур и процессов, которые развивались в течение последних нескольких столетий, вероятно, станут неактуальными в ближайшем будущем.

    В криминалистике

    В судебной системе

    Разработки в области искусственного интеллекта помогут кардинально изменить судебную систему, сделать ее более справедливой и свободной от коррупции. Одними из первых ИИ в судебной системе стал применять Китай. Можно предположить, что роботы-судьи со временем смогут оперировать большими данными из хранилищ государственных служб. Машинный интеллект анализирует огромное количество данных, и он не испытывает эмоции, как . ИИ может оказать огромное влияние на обработку информации и сбор статистики, а также прогнозировать возможные правонарушения исходя из анализа данных.

    В спорте

    Применение ИИ в спорте стало обычным явлением в последние годы. Спортивные команды (бейсбол, футбол и т .д.) анализируют индивидуальные данные о производительности игроков, учитывая разные факторы при подборе. ИИ может предсказать будущий потенциал игроков, анализируя технику игры, физическое состояние и другие данные, а также оценить их рыночную стоимость.

    В медицине здравоохранении

    Эта сфера применения стремительно развивается. ИИ используется в диагностике заболеваний, клинических исследованиях, при разработке лекарств и при создании медицинских страховок. Кроме того, сейчас наблюдается бум инвестирования в многочисленные медицинские приложения и устройства.

    Анализ поведения граждан

    В развитии культуры

    Алгоритмы ИИ начинают генерировать художественные произведения, которые сложно отличить от созданных человеком. ИИ предлагает людям творческих профессий множество инструментов для воплощения замыслов. Именно сейчас меняется понимание роли художника в широком смысле, так как ИИ дает массу новых методов, но и ставит перед человечеством много новых вопросов.

    Живопись

    Искусство издавна считалось исключительной сферой человеческого творчества. Но оказалось, что машины могут сделать гораздо больше в творческой сфере, чем люди могут себе представить. В октябре 2020 года Christie’s продал первую картину, созданную ИИ, за 432 500 долларов. Использовался алгоритм генеративной состязательной сети, который анализировал 15 000 портретов, созданных между XV и XX веком.

    Музыка

    Разработано несколько музыкальных программ, которые используют ИИ для создания музыки. Как и в других областях, ИИ в этом случае также имитирует умственную задачу. Заметной особенностью является способность алгоритма ИИ учиться на основе полученной информации, такой как технология компьютерного сопровождения, которая способна слушать и следовать за . ИИ также управляет так называемой интерактивной композиционной технологией, в которой компьютер сочиняет музыку в ответ на выступление живого музыканта. В начале 2020 года Warner Music заключила первый в истории контракт с исполнителем — алгоритмом Endel. По условиям контракта, в течение года нейросеть Endel выпустит 20 уникальных альбомов.

    Фотография

    ИИ быстро меняет наше представление о фотографии. Всего через пару лет большинство достижений в этой сфере будут ориентированы на ИИ, а не на оптику или сенсоры, как раньше. Прогресс в технологии фотографии впервые не будет связан с физикой и создаст совершенно новый способ фотомышления. Уже сейчас нейросеть распознает малейшие изменения при моделировании лиц в фоторедакторах.

    Видео: замена лиц

    В 2015 году Facebook начала тестировать на сайте технологию DeepFace. В 2020 Reddit-юзер DeepFakes придумал алгоритм, позволяющий создавать реалистичные видео с заменой лица, используя нейросети и машинное обучение.

    СМИ и литература

    В 2020 году ИИ Google, проанализировав 11 тысяч неизданных книг, начал писать свои первые литературные произведения. Исследователи Facebook AI Research в 2020 году придумали систему нейросетей, которая умеет писать стихи на любую тему. В ноябре 2015 года направление подготовки автоматических текстов открыла российская компания «Яндекс».

    Игры го, покер, шахматы

    Распознавание лиц

    Технология распознавания лиц применяется как для фото-, так и видеопотоков. Нейронные сети выстраивают векторный, или «цифровой», шаблон лица, далее происходит сравнение этих шаблонов внутри системы. Она находит опорные точки на лице, которые определяют индивидуальные характеристики. Алгоритм вычисления характеристик различен для каждой из систем и является главным секретом разработчиков.

    Для дальнейшего развития и применения ИИ необходимо обучать прежде всего человека

    Сергей Ширкин

    Декан факультета Искусственного интеллекта GeekUniversity

    Технологии искусственного интеллекта в таком виде, в каком они применяются сейчас, существуют около 5–10 лет, но для того, чтобы их применить, как это ни странно, требуется большое количество людей. Соответственно, основные расходы в сфере искусственного интеллекта — это расходы на специалистов. Тем более что почти все базовые технологии искусственного интеллекта (библиотеки, фреймворки, алгоритмы) бесплатны и находятся в открытом доступе. Одно время найти специалистов по машинному обучению было практически невозможным делом. Но сейчас, во многом благодаря развитию MOOC (англ. Massive Open Online Course, массовый открытый онлайн-курс) их становится больше. Высшие образовательные учреждения тоже поставляют специалистов, но и им часто приходится доучиваться на .

    Сейчас искусственный интеллект вполне может распознать, что человек задумал сменить работу, и может предложить ему соответствующие онлайн-курсы, многие из которых можно проходить, имея в наличии лишь смартфон. А это означает, что заниматься можно даже находясь в пути — например, по дороге на работу. Одним из первых таких проектов был онлайн-ресурс Coursera, но позже появилось много подобных образовательных проектов, каждый из которых занимает определенную нишу в .

    Нужно понимать, что ИИ, как и любая программа, — это прежде всего код, то есть определенным образом оформленный текст. Этот код нуждается в развитии, обслуживании и совершенствовании. К сожалению, само собой это не происходит, без программиста код не может «ожить». Поэтому все страхи о всемогуществе ИИ не имеют оснований. Программы создаются под строго определенные задачи, они не обладают чувствами и устремлениями подобно человеку, они не совершают действий, которые в них не заложил программист.

    Можно сказать, что в наше время ИИ обладает лишь отдельными навыками человека, хотя и может в быстроте их применения опережать среднестатистического человека. Правда, на выработку каждого такого навыка тратятся многочасовые усилия тысяч программистов. Самое большое, на что пока способен ИИ — автоматизировать некоторые физические и умственные операции, освобождая тем самым людей от рутины.

    Несет ли применение ИИ какие-то риски? Скорее сейчас существует риск не разглядеть возможность применения технологий искусственного интеллекта. Многие компании осознают это и пытаются развиваться сразу в нескольких направлениях в расчете на то, что какое-то из них может «выстрелить». Показателен пример интернет-магазинов: сейчас на плаву остались только те, кто осознал необходимость применения ИИ, когда это еще не было в тренде, хотя вполне можно было «сэкономить» и не приглашать непонятно зачем нужных математиков-программистов.

    Перспектива развития искусственного интеллекта

    Компьютеры теперь могут делать многое из того, что раньше могли делать только люди: играть в шахматы, распознавать буквы алфавита, проверять орфографию, грамматику, распознавать лица, диктовать, говорить, выигрывать игровые шоу и многое другое. Но скептики упорствуют. Как только удается автоматизировать очередную человеческую способность, скептики говорят, что это лишь еще одна компьютерная программа, а не пример самообучающегося ИИ. Технологии ИИ только находят широкое применение и имеют огромный потенциал роста во всех сферах. Со временем человечество будет создавать все более мощные компьютеры, которые будут все более совершенствоваться в развитии ИИ.

    Является ли целью ИИ поместить человеческий разум в компьютер?

    Существует только приблизительное понимание того, как работает человеческий мозг. Пока далеко не все свойства разума возможно имитировать с помощью ИИ.

    Сможет ли ИИ достичь человеческого уровня интеллекта?

    Ученые стремятся к тому, чтобы ИИ мог решать еще больше разнообразных задач. Но о достижении уровня человеческого интеллекта говорить преждевременно, так как мышление не сводится только к одним алгоритмам.

    Когда искусственный интеллект сможет достичь уровня человеческого мышления?

    На данном этапе накопления и анализа информации, который сейчас достигнут человечеством, ИИ далек от человеческого мышления. Однако в будущем могут возникнуть прорывные идеи, которые повлияют на резкий скачок в развитии ИИ.

    Может ли компьютер стать интеллектуальной машиной?

    Часть любой сложной машины — это компьютерная система, и тут возможно говорить только об интеллектуальных компьютерных системах. Сам компьютер не обладает интеллектом.

    Есть ли связь между скоростью и развитием интеллекта у компьютеров?

    Нет, скорость отвечает только за некоторые свойства интеллекта. Самой по себе скорости обработки и анализа информации недостаточно, чтобы появился интеллект.

    Возможно ли создать детскую машину, которая могла бы развиваться с помощью чтения и самообучения?

    Это обсуждается исследователями уже почти сто лет. Вероятно, идея когда-нибудь будет реализована. На сегодня программы ИИ не обрабатывают и не используют столько информации, сколько могут делать дети.

    Как связаны с ИИ теория вычислимости и вычислительная сложность?

    Теория вычислительной сложности фокусируется на классификации вычислительных задач в соответствии с присущей им сложностью и связывании этих классов друг с другом. Вычислительная задача — это задача, решаемая компьютером. Задача вычисления разрешима механическим применением математических шагов, таких как алгоритм.

    Заключение

    Искусственный интеллект уже оказал огромное влияние на развитие нашего мира, что было невозможно предсказать еще столетие назад. «Умные» телефонные сети маршрутизируют звонки более эффективно, чем любой человек-оператор. Автомобили строятся на беспилотных заводах автоматизированными роботами. Искусственный интеллект интегрируется в самые обычные бытовые предметы, например в пылесос. Механизмы ИИ до конца не изучены, но эксперты прогнозируют, что развитие ИИ еще более приблизится к развитию человеческого мозга уже в ближайшие годы.

    Цукерберг рекомендует:  Заработок - Помогите полному чайнику
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Все языки программирования для начинающих