Az IT-cégeket a mesterséges intelligencia fogja megmenteni. A vállalatok mesterséges intelligenciát alkalmaznak a műszaki munka felgyorsítása és optimalizálása érdekében
A mesterséges intelligencia régóta és sikeresen „átvette a kormányt” – például a Google és a Tesla drónok. A szakértők túlnyomó többsége egyetért abban, hogy az önvezető autók jelentik a jövőt. És a legközelebbi. Biztonsági rendszerekben alkalmazzák: például egy banki „okos” kamera edzéssorozat után képes észlelni a gyanúsan viselkedő látogatókat, és azonnal jelet küldeni a biztonsági konzolnak. Ha a rendszert tökéletesítik, a rablás teljesen reménytelen vállalkozássá válik.
Kép: depositphotos
Az információs adatok alapján egy elektronikus „újságíró” pillanatok alatt olyan cikkeket generál, amelyeket még egy profi szerkesztő sem tud megkülönböztetni az „igazitól”. Ráadásul a hibák kizárva. Talán még nem olyan gazdag a mesterséges intelligencia szókincse, és a fordulatok sem olyan kreatívak, mint az élő versenyzőké, de hihetetlenül gyorsan tanul. Az írótestvériségnek költöznie kell. Számtalan példa van a megvalósításra – hamarosan nehezebb lesz olyan területet találni, ahol nem használnak MI-t, mint olyat, ahol sikeresen működik.
Mi az "okos okostelefon"?
Az "okostelefon" angol fordítása "" okos telefon" Azonban amint azt a kütyüfejlesztés modern trendjei mutatják, szakadék tátong az „okos” és az „intelligens” telefon között. Ma alapvetően fontos események zajlanak ezen a területen, bár a legtöbb felhasználó számára nem nyilvánvalóak. Forradalom, ha úgy tetszik.
Tehát mi a forradalmi különbség az okostelefon és az okoseszköz között? A különbség az, hogy egy modern kütyü nem csak parancsokat hajt végre.
Az AI valóban a semmiből segít megoldani bizonyos problémákat – vagyis nem pontfüggvényeket, hanem egy teljes stratégiát biztosít. Minden egyes problémához egyedi algoritmus kerül kiválasztásra. Ez nem rabszolga vagy szolga, ez egy társ.
Egyre több kütyü kapja meg az AI-t nem opcióként, hanem alapként, amelyre az összes többi rendszer funkciója épül. A progresszív mesterséges intelligencia alapján készült zászlóshajó modellekúj generáció. Az „elektronikus agynak” köszönhető, hogy az okostelefon használatának lehetőségei teljes mértékben feltárulnak. Mutassuk meg, hogyan működik ez az LG G7 ThinQ okostelefon különböző alrendszereinek példáján.
Az AI úgy lő, mint egy profi
A mesterséges intelligencia segíthet abban, hogy igazi fotóssá váljon: torzítás és elzárt horizont nélkül készíthet tájképeket, tiszta és természetes hagyományos szelfiket, valamint portré módban is készíthet (erről külön lentebb). A felhasználók szerkeszthetik és javíthatják fotóikat az AI által javasolt legjobb szűrőkkel.
A rendszer először azonosít egy objektumot vagy jelenetet, és az eredménytől függően feldolgozási lehetőségeket kínál. Itt nem a maszkok mechanikus felviteléről van szó, hanem a kép komoly stílusbeli átalakításáról népszerű alkalmazás Prisma.
Szókratész ókori görög filozófus – szelfi a Prismán keresztül
Ugyanebben az LG G7 ThinQ-ban a Super Bright Camera módot vezérlő AI lehetővé teszi, hogy négyszer fényesebb fényképeket készítsen, mint a normál, gyenge fényben készült fényképek. Köszönet együtt dolgozni Az érzékelő és a szoftveres feldolgozás során az AI automatikusan módosítja a fényképezőgép beállításait, amikor gyenge fényviszonyok között fényképez, és minden egyes felvételhez beállítja a fényerő, a tisztaság, a felbontás és a színpaletta optimális egyensúlyát.
LG G7 ThinQ
Az egyik legnépszerűbb mesterséges intelligencia funkció a fotófeldolgozásban a portré mód, amellyel professzionális minőségű fényképek készíthetők elmosódott háttérrel (ezt a népszerű technikát „bokeh-effektusnak” (japánul „homályos, homályos”) nevezik. Az AI-t arra is használják, hogy arcfelismerés, majd az okostelefon-tulajdonosok matricák segítségével készíthetnek maszkokat, valamint animojikat vagy akár animált avatarokat is.
A progresszív intelligencia minden helyzetben asszisztens
A legújabb mesterséges intelligencia technológiák és számítógépes látás alkalmazást talált egy speciális keresési algoritmusban a Google segítségével Lencse. A Google Asszisztensben és a Google Fotókban elérhető opcióval több információval szolgálhat különféle objektumokról – tereptárgyakról, növényekről, állatokról, könyvekről.
Fényképezés LG G7 ThinQ segítségével dupla kamera- az egyik fő jellemzője
Ezen túlmenően az okostelefon weboldalak meglátogatásakor azonosítja a szöveget, elolvassa és felismeri a hozzáadandó adatokat névjegykártya névjegyekhez, események felvétele a naptárba vagy a kívánt étel keresése az étterem menüjében.
Megtette a lehetetlent – olyan önfejlesztő programot dolgozott ki, amely képes emberi beavatkozás nélkül gondolkodni és tanulni. Miután versenyt rendeztek vele korábbi programok Ebben a verzióban az új termék a legjobb oldalát mutatta meg, megnyerve az egyik legtöbbet kihívást jelentő játékok- menj, mondja az oldal.
Az AlphaGo Zero képes önállóan fejlődni
A cég mérnökeinek keményen kellett dolgozniuk. Átírták a neurális hálózati algoritmusokat régi verzió AlphaGo, egy továbbfejlesztett öntanuló AlphaGo Zero létrehozása. Ez mesterséges intelligencia annyira okos, hogy néhány óra alatt elsajátította a Go logikai társasjáték készségeit.
Aztán elkezdődtek a komolyabb versenyek – az AlphaGo Zero a Go-t játszotta elődeivel, az AlphaGo Lee-vel, az AlphaGo Master-rel és az AlphaGo 2016-tal. Érdemes megjegyezni, hogy néhányan még világbajnokokat is legyőztek, a legerősebb Go játékosokat. Ám az AlphaGo Zero nem hagyott esélyt a győzelemre, darabokra zúzta a régi verziókat.
Az új mesterséges intelligencia titka, hogy folyamatosan edz. Az AlphaGo Zero eleinte játszott önmagával, és emlékezett minden hibájára. Ennek megfelelően az algoritmusok minden lépést elemeztek és kerestek optimális megoldás ami segítene nyerni.
Aztán mindezt az információt elmentették. Ezt követően az AlphaGo Zero készen állt új játék erősebb ellenféllel és nehezebb mozdulatokkal. Ez a működési elv lehetővé teszi a program számára, hogy fejlődjön, tanuljon, nyerjen és a legokosabb legyen.
A JoeInfoMedia újságírója, Lesya Melnik emlékeztet arra, hogy az interaktív firka az „Irodai romantika” című film tiszteletére készült.
Vajon a mesterséges intelligencia megment minket a válságtól?
Az előzetes becslések szerint idén az orosz IT-piac pénzben kifejezve nem sokban tér el az előzőtől. Ennek egyik oka az ország általános gazdasági helyzete. „Általában az idei évre azt várjuk, hogy a gazdaság 1,8 százalékos növekedést fog mutatni, az infláció pedig 3,4 százalékon zárja az évet” – mondta Makszim Oreskin orosz gazdaságfejlesztési miniszter az őszi társadalmi-gazdasági előrejelzés alakulásáról beszélve. az ország 2019-2021. és a 2024-ig tartó időszakra.
Az egyik ilyen piac a mesterséges intelligencia (AI) rendszerek piaca. Az IT-ipar fejlődését figyelő APCIT Bizottság novemberi ülésén a bizottság vezetője, Kirill Korniliev az IBM alelnöke emlékeztetett arra, hogy a Frost & Sullivan becslései szerint az AI-technológiák 2030-ig történő bevezetése biztosítja a a világ vállalatainak forgalmának 15,7 billiós növekedése. dollár (ebből 10,7 billió amerikai és kínai cégektől érkezik) – derül ki az ITWeek cikkéből.
Körülbelül ugyanazokat a becsléseket tartalmazza a mesterséges intelligencia globális gazdasághoz való hozzájárulásáról a PwC „Mi az AI valós értéke az Ön vállalkozása számára, és hogyan tud tőkésíteni?” című jelentés: ez fokozatosan emelkedik körülbelül 1 billióról. 2017-ben csaknem 16 billió dollárra nőtt. dollár 2030-ban. Ami hazánkat illeti, van benne piac gépi tanulás 700 millió rubelről fog növekedni. 2017-ben 28 milliárd rubelre. 2020-ban (azaz körülbelül 40-szer!), idén pedig körülbelül 1 milliárd rubel lesz.
Ilyen magas elvárások mellett érdekes az I-Teco Vállalatcsoport Kognitív Technológiai Központjának vezetőjének, Ilja Kalaginnak a véleménye, hogy a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás piaca megmentheti a hazai integrátorokat egy esetleges tönkremeneteltől. a hagyományos informatikai projektek iránti kereslet csökkenése.
Ugyanakkor meg kell érteni, hogy az AI nem csodaszer – hangsúlyozta Ilja Kalagin. A mesterséges intelligencia pedig nem mindig hatékonyabb, mint a természetes intelligencia. Főleg, ha ez utóbbi az alkalmazott matematika jól kidolgozott hagyományos, modern BI-rendszerekben „materializált” módszereit alkalmazza. Nem titok, hogy az AI-rendszerek fejlesztői hajlamosak eltúlozni sikereiket és elhallgatni a kudarcokat, gyakran elfogult benyomást keltve a neurális hálózatokról és a neuroszámítógépekről. Amint azonban Ilya Kalagin megjegyzi, ez a helyzet nem csak a neurális hálózati rendszerek fejlesztőire jellemző.
Azt is hiszi, hogy mielőtt mesterséges neurális hálózatok felhasználhatók olyan problémák megoldására, ahol emberéletek vagy fontos ipari létesítmények forognak kockán (például az atomenergiában), ezeknek a hálózatoknak a megbízhatóságával kapcsolatos kérdéseket meg kell oldani. Ugyanakkor felhívja a figyelmet arra, hogy az AI-technológiák fejlesztése folyamatban van, és a modern neurális hálózati algoritmusok hatékonyságukban már érezhetően felülmúlták a hagyományos algoritmusokat a számítógépes látás és fordítás terén.
Amerikai és thaiföldi szakértők kidolgoztak egy módszert a festészet világremekeinek hű reprodukálására 3D nyomtatás és mesterséges intelligencia segítségével. Ennek a kombinációnak köszönhetően lehetséges a kép színpalettája az eredetihez a lehető legközelebb eső reprodukálása. A módszer több réteg különböző színű tintákkal történő nyomtatásán alapul, ami lehetővé teszi, hogy a kép minden egyes töredékéhez az eredetihez a lehető legközelebb eső színt kapjunk. A technológiát a SIGGRAPH Asia 2018 konferencián mutatják be.
A világgyakorlatban gyakran használják a világművészet remekeinek másolását. Ez nem csalás miatt történik, hanem azért, hogy minél többen megismerkedhessenek az alkotásokkal. Ráadásul így a műalkotások tulajdonosai megvédhetik az eredeti példányokat a pusztulástól.
A reprodukciók általában nagy pontosságú szkennerekkel és nyomtatókkal készülnek. Ennek a technikának a lehetőségei azonban nagyon korlátozottak, és nem teszik lehetővé, hogy a legapróbb részletekben is átadhassuk az eredeti szépségét. Ezt számos hiányosság magyarázza. Például az egyik az, hogy az általánosan használt nyomtatók négy szín kombinációját használják az eredeti szín reprodukálására, ami csökkenti a szín pontosságát. Ezen túlmenően a nyomtatók általában az eredeti színének kolorimetrikus, nem pedig spektrális reprodukcióját hozzák létre, ezért a nyomtatott kép csak bizonyos referencia megvilágítás mellett áll közel az eredetihez.
Szerezz többet pontos másolat lehetővé teszi a Massachusetts Institute of Technology kutatóinak fejlesztését – a RePaint rendszert, amelyben a mesterséges intelligencia vezérli a 3D nyomtatót és lehetővé teszi az átvitelt eredeti színek világítástól függetlenül.
A reprodukció létrehozása ezzel a módszerrel több lépésben történik. Először az eredeti jó minőségű beolvasása történik. Ezt követően a rendszer kiszámítja a 3D nyomtatás paramétereit. Az utolsó lépés tulajdonképpen magának a másolatnak a kinyomtatása egy 3D nyomtatón. A reprodukálás során a legpontosabb színvisszaadás elérése érdekében a mérnökök speciális felvételi módszert alkalmaznak. A hordozóra helyezett eredeti festményt multispektrális kamera rögzíti. Szkenneléskor a kamera előtt lévő folyadékkristályszűrő tíz nanométeres sávszélességét változtatja, amely 420 nanométertől 720 nanométerig terjed. Ezzel egy időben a kamera monokróm képeket készít, majd ezeket egyetlen képpé egyesíti, amelyben minden pixel 31 spektrális értéknek felel meg.
A másolat újbóli létrehozásához egy 3D nyomtatót használnak, amely sokféle áttetsző tintát képes nyomtatni rétegről rétegre. Mert sima átmenet A féltónusos kép létrehozásának klasszikus módszerét használják a színek között. Az egész folyamatot két neurális hálózat vezérli, amelyek közül az egyik előrejelzi a rétegek spektrumát különböző anyagok. A mérnökök ezt a neurális hálózatot egy sok milliméteres négyzetből álló nyomtatott lemez alapján képezték ki. különböző kombinációk rétegek.
Az első neurális hálózat segítségével betanítottuk a másodikat. Az inverz problémára használják - előrejelzi a különböző anyagok rétegeinek optimális elrendezését a számára biztosított képhez.
Sajnos a technológiának jelenleg korlátai vannak. A rendszer képes képeslapnál nem nagyobb reprodukciók készítésére. Ha azonban sikerül bővíteni a technológiát, akkor a múzeumoknak újabb lehetőségük nyílik megőrizni a felbecsülhetetlen értékű eredeti példányokat azáltal, hogy pontos másolatokat mutatnak be a látogatóknak.
