Искусственный Интеллект И Ученые Воссоздадут Запахи Старой Европы

Машинное обучение используется и при создании так называемых цифровых двойников технологических установок на нефтеперерабатывающих заводах. Цифровой двойник — это точная виртуальная копия установки, технологического процесса или даже целой цепочки процессов (см. стр. 20). В нем учтены технические параметры железа, химия и физика происходящих процессов. С помощью двойника можно просчитать характеристики получаемой продукции, предсказать и своевременно скорректировать параметры технологического процесса в зависимости от качества сырья и многое другое. Создание двойника — сложнейшая математическая задача, которая с использованием искусственного интеллекта решается намного быстрее и эффективнее. Способная к самообучению система будет постоянно обновлять цифровую модель, все время приближая ее к реальному объекту и учитывая влияние всевозможных внешних факторов.

Использование современного оборудования и технологий искусственного интеллекта становится стандартом работы московских поликлиник. Новая система будет востребована и обеспечит преемственность между разными уровнями оказания медицинской помощи. Система искусственного интеллекта должна быть обучаемой — она будет учиться воздушному бою аналогично курсантам-людям, начиная простыми маневрами и заканчивая фигурами высшего пилотажа. Россию пока сложно отнести к числу лидеров процесса развития систем искусственного интеллекта.

Что, в свою очередь, будет подталкивать стороны, вовлеченные в любой военный кризис, к нанесению обезоруживающего первого удара. Минэкономразвития России является федеральным органом исполнительной власти, координирующим реализацию «дорожной карты». Создание комплексной системы регулирования общественных отношений, возникающих в связи с развитием и использованием технологий искусственного интеллекта. «Цифровизация и конкретно блокчейн – это основа нашей экономики. Это не система заработка, как многие думают, а новая ценность. Основной смысл в том, что криптовалюты открывают новые возможности коммуникаций людей между собой без услуг третьих лиц.

Эти технологии дают шанс человечеству сделать шаг к уходу из экономического рабства. При этом использование технологий искусственного интеллекта несет в себе не только преимущества, но и последствия, связанные с проблемами поддержания рынка труда, а также социально-этическими вопросами. Системы типа ДСМ работают и в области медицинской диагностики (доказательной медицины, evidence-based medicine) http://gibrid-cars.ru/. В частности, создаются экспериментальные версии интеллектуальной ДСМ-системы для анализа клинических данных больных меланомой.

Однако аналитический центр TAdviser и компания «Инфосистемы Джет» считают, что отечественный рынок ИИ и машинного обучения, не дотягивающий сегодня и до 1 млрд рублей, к 2020 году вырастет до 28 млрд. Драйверами роста останутся финансовый сектор и ретейл, однако к ним присоединится и промышленность.

Однако развитие этого направления уперлось в несовершенство компьютеров, не обладавших на тот момент необходимой вычислительной мощностью. Фактически всю вторую половину XX века машинное обучение оставалось математической дисциплиной, которой занимались академические ученые. Стремительный переход к практике случился лишь в начале XXI века. Первая — возрастающее в геометрической прогрессии количество данных. С одной стороны, их нужно анализировать, с другой — они сами являются материалом для обучения нейросетей. Наконец, третья причина состояла в том, что были разработаны новые алгоритмы машинного обучения, развивающие идею перцептрона.

Задачей системы является прогнозирование продолжительности жизни больных. В отделениях лучевой диагностики московских поликлиник внедрили технологию голосового ввода заключений. С октября 2019 года с ее помощью подготовлено более 25 тысяч протоколов рентгенологических исследований. Пилотный проект признали успешным — его активно внедряют в поликлиниках города.

И сосредоточение основных усилий преимущественно на военно-прикладных возможностях ИИ может только замедлить проведение НИОКР. Наконец, подход к соревнованию в области ИИ как к «гонке вооружений» порождает вопрос о конечной цели, о том, что может представлять из себя «победа» в ней.

О критериях «эффективности» и «превосходства» при оценке результатов разработки и внедрения технологий ИИ. Так, в военной сфере, ИИ, в теории, способен обнаруживать и поражать цели и объекты, которые прежде считались «трудно-» либо вовсе «неуязвимыми».

Разница состоит в том, что машинное обучение всегда подразумевает использование ИИ, однако ИИ не всегда подразумевает машинное обучение. Наконец, ИИ не даром сравнивают с такими универсальными технологиями, как электричество или двигатели внутреннего сгорания. Поэтому ИИ, сам по себе, не является стратегическим оружием. В обозримом будущем, эта технология, скорее всего, лишь в какой-то мере улучшит возможности существующих систем разведки, анализа обстановки и целеуказания, а также потенциал автономных дронов различного назначения.

Сегодня термин «ИИ» широко используется для обозначения приложений для сложных задач, которые раньше могли выполнять только люди, например обслуживание заказчиков или игра в шахматы. Нередко его используют в качестве синонима машинного обучения и глубокого изучения, которые на самом деле являются подразделами науки об искусственном интеллекте и имеют свою специфику. Например, машинное обучение фокусируется на создании систем, которые обучаются и развиваются путем обработки и анализа данных.