#прощеговоря #AI #искусственныйинтеллект #дополненныйинтеллект #edgecomputing
Artificial intelligence (искусственный интеллект) — это то, с чем мы сталкиваемся сегодня повсеместно: карты Google Maps, персональные помощники вроде Siri, подсказки при выборе товаров в Amazon, чат-боты, собирающие симптомы перед приёмом у врача. Искусственные нейросети, созданные по подобию биологических нейронных сетей, берут на себя решение рутинных задач, для них не проблема проанализировать тысячи снимков за минуты и отыскать среди многочасовых записей момент пропажи конкретного предмета. Искусственный интеллект может сделать то, что раньше было под силу только человеку, но быстрее и точнее.
«Узкий» ИИ — программный код, который создается для решения конкретной задачи. Сервис требует обучения, тестирования и дообучения. Например, задача — получить изображение окружающей труднодоступной среды без нахождения человека рядом с местом. Решение: RiSE — шестиногий робот, способный карабкаться по вертикальным препятствиям: стенам, деревьям и оградам, который сфотографирует и отправит необходимые снимки.
«Cильный» искусственный интеллект или искусственный суперинтеллект – это как раз то, что мы часто видим в научно-фантастических фильмах. Он сможет действовать и мыслить самостоятельно, планировать, обучаться, обладать силой воли и общаться на естественном языке.
Эксперты предполагают, что разработка «сильного» ИИ потребует ещё не менее 15 лет. Реальный же уровень развития ИИ больше соответствует понятию augmented intelligence (дополненный или расширенный интеллект). Это технологии, которые могут усовершенствовать способности человека. Например, медицинские сервисы SberMedAI автоматически делают разметку патологической области и показывают врачам, на что обратить внимание, снижая вероятность ошибки и ускоряя процесс описания снимков.
Edge computing (периферийные вычисления) помогают создавать умные приборы и устройства, чтобы сделать жизнь человека проще и удобнее. Например, для бурения в нефтяной скважине могут использоваться датчики расхода потока, температуры, давления, азимута, углов наклона. Это тот случай, когда выполнение вычислительных работ на конечной точке гораздо проще и эффективнее отправки данных в «облако» для их последующей интерпретации. Кстати, «умные» бытовые гаджеты вроде вашей продвинутой мультиварки — тоже результат периферийных вычислений.
Artificial intelligence (искусственный интеллект) — это то, с чем мы сталкиваемся сегодня повсеместно: карты Google Maps, персональные помощники вроде Siri, подсказки при выборе товаров в Amazon, чат-боты, собирающие симптомы перед приёмом у врача. Искусственные нейросети, созданные по подобию биологических нейронных сетей, берут на себя решение рутинных задач, для них не проблема проанализировать тысячи снимков за минуты и отыскать среди многочасовых записей момент пропажи конкретного предмета. Искусственный интеллект может сделать то, что раньше было под силу только человеку, но быстрее и точнее.
«Узкий» ИИ — программный код, который создается для решения конкретной задачи. Сервис требует обучения, тестирования и дообучения. Например, задача — получить изображение окружающей труднодоступной среды без нахождения человека рядом с местом. Решение: RiSE — шестиногий робот, способный карабкаться по вертикальным препятствиям: стенам, деревьям и оградам, который сфотографирует и отправит необходимые снимки.
«Cильный» искусственный интеллект или искусственный суперинтеллект – это как раз то, что мы часто видим в научно-фантастических фильмах. Он сможет действовать и мыслить самостоятельно, планировать, обучаться, обладать силой воли и общаться на естественном языке.
Эксперты предполагают, что разработка «сильного» ИИ потребует ещё не менее 15 лет. Реальный же уровень развития ИИ больше соответствует понятию augmented intelligence (дополненный или расширенный интеллект). Это технологии, которые могут усовершенствовать способности человека. Например, медицинские сервисы SberMedAI автоматически делают разметку патологической области и показывают врачам, на что обратить внимание, снижая вероятность ошибки и ускоряя процесс описания снимков.
Edge computing (периферийные вычисления) помогают создавать умные приборы и устройства, чтобы сделать жизнь человека проще и удобнее. Например, для бурения в нефтяной скважине могут использоваться датчики расхода потока, температуры, давления, азимута, углов наклона. Это тот случай, когда выполнение вычислительных работ на конечной точке гораздо проще и эффективнее отправки данных в «облако» для их последующей интерпретации. Кстати, «умные» бытовые гаджеты вроде вашей продвинутой мультиварки — тоже результат периферийных вычислений.
