Вы, наверное, слышали об искусственном интеллекте (ИИ) и машинном обучении (МО). Стремление разработать машины, имитирующие человеческие способности, такие как мышление и принятие решений, привело нас в мир ИИ. ИИ уже формирует нашу повседневную жизнь, и в будущем его возможности только расширятся.

Прежде чем узнать о различиях между ИИ и МО, прочитайте нашу статью о том, как появился ИИ:



Искусственный интеллект: введение
Мы, люди, стремимся постоянно совершенствоваться. С самого начала человечества, каким мы его знаем, у нас есть…medium.com



AI и ML — самые популярные термины, используемые для обозначения интеллектуальных систем, разрабатываемых в настоящее время.

Несмотря на их близость, эти два термина часто путают как синонимы. В то время как ИИ — это более широкая идея, направленная на создание интеллектуальных систем, которые могут воспроизводить мыслительные способности и поведение человека, машинное обучение — это ветвь ИИ, которая позволяет машинам учиться на данных без явного программирования. AI и ML можно разделить на следующие категории:

  1. Цели и задачи

— Основная цель ИИ — создать умную компьютерную систему, способную решать сложные задачи эффективнее, чем человек. ИИ позволяет легко представлять человеческие знания в форме, понятной машинам. Не требующий вмешательства человека, ИИ — это технология, которая может собирать данные и управлять ими для получения желаемых результатов. Некоторые из задач, которые можно выполнять с помощью ИИ, включают обработку и перевод человеческих языков, предоставление роботам возможности вести себя как люди, разработку интерактивных персональных помощников, таких как Siri и Cortana, а также диагностику ненормальных состояний и выполнение операций в медицинской сфере. ИИ разрабатывается как система, которая может помочь людям повысить производительность, эффективность и точность.

— Цель машинного обучения — создать новые и/или использовать существующие алгоритмы для изучения данных, чтобы создавать обобщаемые модели, которые делают точные прогнозы или обнаруживают закономерности, особенно с новыми и ранее неизведанными данными. ML используется для автоматического моделирования и обнаружения закономерностей в данных с целью прогнозирования определенного результата или реакции. В этих алгоритмах активно используются статистика и математическая оптимизация. Алгоритмы машинного обучения можно использовать для выполнения таких задач, как кластеризация, классификация, регрессия, обнаружение аномалий и создание систем рекомендаций.

2. Приложения

— ИИ имеет широкий спектр применения. Например, в астрономии ИИ используется для понимания различных аспектов Вселенной, таких как ее происхождение и принцип работы. В здравоохранении ИИ используется для диагностики заболеваний и упрощения медицинских процедур. В финансах ИИ используется в форме автоматизации, чат-ботов, адаптивного интеллекта и алгоритмической торговли. ИИ используется для обеспечения безопасности данных с помощью существующих технологий, таких как бот AEG и платформа AI2. Туристическая и транспортная отрасли используют ИИ для полного управления и организации поездок с помощью чат-ботов для взаимодействия с людьми. Автомобильная промышленность использует ИИ для создания беспилотных автомобилей. В области робототехники гуманоидные роботы являются последним дополнением, которое может вести себя и взаимодействовать на основе опыта. ИИ можно использовать в сфере образования для разработки виртуальных персональных наставников для улучшения цифрового обучения.

— Машинное обучение находит применение во многих повседневных задачах. Одним из таких популярных приложений является распознавание изображений, где ML используется для идентификации объектов, людей, мест на цифровых изображениях. Это можно увидеть в автоматических предложениях тегов лица в популярных социальных сетях, таких как Facebook. Машинное обучение используется в распознавании речи, где теперь можно выполнять голосовой поиск и взаимодействовать с личными помощниками, такими как Siri и Cortana. Машинное обучение используется в картах Google для прогнозирования условий движения в режиме реального времени и предложения наилучшего маршрута навигации. Системы рекомендаций построены с использованием ML. Развлекательные веб-сайты, такие как Netflix и Amazon Prime, используют системы рекомендаций, чтобы предлагать фильмы/шоу на основе недавних просмотров пользователя. ML также используется для рекомендации продуктов на веб-сайтах электронной коммерции. ML используется для мониторинга кредитных карт и онлайн-транзакций для выявления мошенничества. Алгоритмы машинного обучения также используются в торговле на фондовом рынке, чтобы избежать потерь.

3. Типы

— Технологии искусственного интеллекта классифицируются по их способности имитировать действия человека. Типы: искусственный узкий интеллект (ANI), искусственный общий интеллект (AGI) и искусственный сверхинтеллект (ASI).

  • ANI, также известный как слабый AI, является единственным типом искусственного интеллекта, который был успешно реализован на сегодняшний день. Узкий ИИ ориентирован на достижение цели и работает с узким набором ограничений. Он не имитирует и не копирует человеческий интеллект, а просто имитирует человеческое поведение на основе узкого диапазона параметров и контекстов.
  • ОИИ, также известный как сильный ИИ или глубокий ИИ, — это концепция машины с общим интеллектом, которая может учиться и применять свой интеллект для решения любой проблемы. Он может подражать человеческому интеллекту и/или поведению. В каждом данном контексте ОИИ может думать, понимать и действовать так, как это делает человек.
  • ASI — это гипотетический ИИ, в котором машины обретают самосознание и превосходят возможности человеческого интеллекта и способностей. Муза научной фантастики-антиутопии, в которой роботы захватывают, свергают и/или порабощают человечество, указывает на сверхразум. Искусственный сверхинтеллект — это идея о том, что ИИ будет настолько похож на человеческие эмоции и переживания, что будет не только понимать их, но и самостоятельно вызывать эмоции, желания, убеждения и цели.

— Алгоритмы машинного обучения бывают трех типов: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.

  • Обучение с учителем — это способ обучения модели машинного обучения, при котором предоставляется множество обучающих образцов, которые помогают машине обучаться и соответственно прогнозировать результаты. Регрессия и классификация достигаются посредством контролируемого обучения.
  • Неконтролируемое обучение используется для того, чтобы заставить машины учиться, находя закономерности в данных. Это используется для выполнения классификации и группировки данных, которые могут быть не очень очевидны для человека.
  • Обучение с подкреплением — это метод, наиболее близкий к тому, как люди учатся. Здесь машины заставляют учиться посредством непрерывного взаимодействия с данными.

Будущее искусственного интеллекта и машинного обучения

ИИ в целом добился значительного прогресса в воспроизведении полезности человеческого интеллекта при выполнении определенных работ, но все еще существуют значительные ограничения. Алгоритмы ИИ, в частности, часто ограничены «специализированным» интеллектом, что означает, что они могут решать только одну проблему и выполнять одно действие за раз. Несмотря на то, насколько многообещающе выглядят возможности ИИ, его развитию препятствует главный недостаток, заключающийся в том, что он часто требует «обучения», которое может включать в себя большие объемы данных, что вызывает вопросы о наличии нужных данных, а также требования для категоризации и конфиденциальности и безопасности. Проблема ограничений вычислительной и вычислительной мощности, которая постепенно преодолевается, чтобы обеспечить более эффективный ИИ.

Хотя ИИ все еще находится в зачаточном состоянии, а стремление к созданию сильного ИИ уже давно считается научной фантастикой, недавние достижения в области машин и глубокого обучения предполагают, что нам следует более серьезно относиться к потенциалу достижения общего искусственного интеллекта при нашей жизни. С точки зрения искусственного сверхразума страшно подумать о мире, в котором машины превосходят людей в фундаментальных вещах, которые делают нас людьми. Мы не можем предсказать все эффекты, которые ИИ окажет на наш мир, но искоренение болезней и бедности вполне возможно.

Искусственный интеллект в мониторинге трубопроводов

Трубопроводные компании контролируют трубопроводы, используя ряд методов, от самого современного оборудования до непосредственного патрулирования трубопроводов. Проводятся регулярные визуальные проверки — с помощью пеших прогулок, полетов или использования дронов, а также в бизнесе используется электронный мониторинг через высокотехнологичные центры управления и патрулирование трубопроводов. Достижения в области технологий и быстрая цифровизация нефтегазовой отрасли позволили использовать ИИ для упрощения процесса мониторинга трубопроводов.

Инновация SuperVision Earth, основанная на искусственном интеллекте, обеспечивает безопасность и целостность трубопроводной инфраструктуры. SuperVision Earth сочетает в себе различные технологии мониторинга для анализа и обнаружения угроз вдоль маршрутов трубопроводов, а также для обеспечения безопасности трубопроводных систем и операций. Кроме того, инновационный искусственный интеллект SuperVision анализирует обнаруженные риски и немедленно сообщает о них соответствующим операторам трубопроводов. Приложение SuperVision Space (SVS) использует технологию наблюдения за землей и дистанционного зондирования для мониторинга угроз вдоль маршрутов трубопроводов и линий электропередачи, что приводит к созданию устойчивых инфраструктурных сетей.

Попробуйте живую демо-версию приложения SVS Здесь!

Ссылки