Компьютерная Академия ШАГ - полноценное IT-образование‎ для взрослых и детей. Мы обучаем с 1999 года. Авторские методики, преподаватели-практики, 100% практических занятий.

Ваш браузер устарел!

Вы пользуетесь устаревшим браузером Internet Explorer. Данная версия браузера не поддерживает многие современные технологии, из-за чего многие страницы сайта отображаются некорректно, и могут работать не все функции. Рекомендуем просматривать сайт с помощью актуальных версий браузеров Google Chrome, Safari, Mozilla Firefox, Opera, Microsoft Edge

Телефон должен быть в формате
Х ХХХ ХХХ-ХХ-ХХ

Подтвердите свое согласие на обработку персональных данных. Мы обязуемся использовать полученную информацию только внутри нашей компании, и не передавать третьим лицам.

Подробнее.

Искусственный интеллект: чего нам ждать в будущем?

  Основной темой данной статьи является искусственный интеллект и конвергенция. Нил Якобштейн — профессионал в сфере искусственного интеллекта, обладающий очень большим опытом, включающим свыше 25 лет консультирования. Сегодня он серьезно занимается ИИ и робототехникой, работая в Singularity University, возглавляемом Питером Диамандисом. Сам Диамандис также не понаслышке знаком со сферой ИИ, также он работает в сфере решения задач продления жизни, а также в области робототехники и иных футуристических направлений. На мероприятии Abundance360 Нил недавно предсказал пять основных тенденций, которые, как он полагает, будут набирать обороты в ближайшие 5 лет.

  Искусственный интеллект: прогнозы на 2019-2024 год

 

  ИИ сможет породить новые, совершенно не-человеческие результаты в области распознавания образов и интеллекта.

 

  Специальная компьютерная программа для машинного обучения AlphaGo Zero, которая обучена играть в сложную игру го, смогла одолеть в 2016 году чемпиона мира по этой игре, причем машина победила со счетом 100:0. Вместо того, чтобы обучаться у людей, AlphaGo Zero проходит тренировки, играя сама против себя — данный метод еще называют «обучением с подкреплением».

  AlphaGo Zero создает свои собственные знания с нуля, и, таким образом, программа показывает совершенно новую форму творчества, которая полностью свободна от предвзятости, свойственной человеку. Очень важно, что данный тип распознавания образов и шаблонов позволяет машинам за считанные часы аккумулировать тысячи лет знаний.

  Да, подобные системы пока не имеют возможности отвечать на некоторые простые вопросы, такие как «Что такое апельсиновый сок?», они даже не в состоянии конкурировать с интеллектом ребенка-пятиклассника. Тем не менее, машины постоянно становятся все более сложными стратегически, а также постоянно сливаются с иными формами в сфере узконаправленного искусственного интеллекта. И неизвестно, какие у AlphaGo Zero будут преемники в течение следующих пяти лет, как новые машины повлияют на бизнес-функции и приемы, а также на повседневную жизнь людей.

 

  Если врачи не используют машинное обучение для диагностики лечения и для его планирования, то они рискуют служебным положением.

 

  Недавно группа китайских и американских исследователей смогли создать систему ИИ, которая занимается диагностированием распространенных детских болезней, от гриппа и до менингита. Система, которая прошла обучение по специальным электронным медицинским картам (они были собраны из 1,3 миллиона амбулаторных визитов шестисот тысяч пациентов), смогла научиться диагностировать болезни с очень высокой точностью.

  У американской системы здравоохранения нет того же уровня доступной универсальной информации о здоровье, которой обладает китайская система, однако они обе достигают прогресса в сфере медицинского ИИ. Доктор Кан Чжан, возглавляющий центр офтальмологической генетики, находящийся в Калифорнийском университете в Сан-Диего, смог создать собственную систему, определяющую признаки диабетической слепоты, при этом в работе система опирается и на текст, и на медицинские изображения.

  Якобштейн полагает, что в будущем мы сможем достигнуть переломного момента, когда врачи поймут, что не применять машинное обучение и ИИ в повседневной работе уже очень рискованно, потому что без ИИ человек-врач может пропустить важный диагностический сигнал.

 

  Квантовый прорыв – ускорение поиска и испытания лекарств.

 

  Как говорят ученые, есть 1060 возможных молекул лекарств, то есть, это даже больше, чем атомов в нашей Солнечной системе. И сегодня у ученых есть возможность спрогнозировать состав лекарств, ориентируясь на свойства молекулярной структуры, после чего можно синтезировать большое количество вариантов для того, чтобы проверять гипотезы.

  Квантовые вычисления позволят превратить этот долгий и довольно дорогой процесс в эффективный, возможен и прорывной протокол для обнаружения лекарств.

  Квантовые вычисления в будущем смогут оказывать очень большое промышленное влияние. По мнению Якобштейна, это влияние будет оказываться не благодаря взлому шифрования, но благодаря вторжению в дизайн лекарств при помощи массивно параллельных процессов, которые задействуют суперпозицию, а также запутанность и квантовую интерференцию. Они смогут существенно превзойти классические вычисления.

 

  ИИ сможет разогнать как уязвимость, так и степень защищенности систем безопасности.

 

  Постепенно ИИ включается практически в каждую составляющую нашей жизни, и кибератаки становятся все более грозными. Так называемые «Глубокие атаки» (Deep Attacks) могут применять созданный ИИ контент, чтобы избегать контроля со стороны как человека, так и ИИ.

  Один из последних примеров — фейковые видеоролики бывшего президента США Барака Обамы. На этих видео он говорит поддельные предложения. Если не будет предусмотрено соответствующей защиты, то системами ИИ можно будет манипулировать для реализации абсолютно любого количества самых разрушительных задач, идет ли речь о разрушении репутации или же о введении в заблуждение различных автономных транспортных средств.

  Как говорит Якобштейн, у нас всех предусмотрены специальные системы безопасности в зданиях, в домах, есть специальные системы безопасности в учреждениях здравоохранения, финансовых организациях, авиадиспетчерской службе, в разведывательных и военных сообществах. При этом не секрет, что такие системы периодически взламывают, и в будущем взломы будут происходить все чаще. Соответственно, и у бизнеса, и у вас есть пока еще есть возможность уже сейчас побеспокоиться о безопасности, прежде чем будет слишком поздно.

 

  Дизайнерские системы искусственного интеллекта и прорыв в атомарно точном производстве.

 

  Современный ПК смог изменить наши отношения при помощи битов и информации, ИИ же пересмотрит и революционизирует отношения человека с материалами и молекулами. Сегодня ИИ применяют для поиска разнообразных новых материалов в сфере чистых технологий: это солнечные батареи, устройства для обеспечения искусственного фотосинтеза и аккумуляторы.

  Как полагают эксперты отрасли, сегодня для того, чтобы создать единый новый материал, необходимо от 15 до 20 лет. Однако, поскольку системы для проектирования ИИ постоянно набирают мощность, это серьезно ускоряет процесс обнаружения материала, что позволит с рекордной скоростью заниматься решением насущных проблем, таких как изменения климата на планете. Атомарно точное производство позволит человеку производить ранее невообразимое.

 

  Возможности искусственного интеллекта через пять лет.

 

  За последние годы по всей планете различные страны подписывали национальные стратегии по ИИ, также были разработаны планы по увеличению инноваций. Бизнес тоже активно интересуется данным направлением, нанимая технических консультантов и инженеров ИИ, чтобы активно использовать «электричество 21 века», как именует его Эндрю Ын.

Заказать обратный звонок
Летний Лагерь
Идет набор в летний компьютерный лагерь. Успей забронировать места в группе.

Этот сайт использует Cookies

Политика конфиденциальности и Правовая информация