Менее чем через шесть месяцев в мире будет 6,4 миллиарда подключенных гаджетов. Мы используем устройства TomTom, чтобы избежать пробок, установить интеллектуальные счетчики воды и управлять бытовой техникой с помощью Amazon Echo.
Долгожданный Интернет вещей наконец-то появился, но очень немногие компании и потребители осознают его истинную ценность.
К 2018 году глобальная экосистема Интернета вещей будет ежегодно производить 400 зеттабайт данных. Если мы научимся правильно проводить интеллектуальный анализ данных, мы сможем значительно снизить энергопотребление и затраты на техническое обслуживание оборудования, улучшить оказание медицинских услуг и изменить способ работы бизнеса на десятилетия. И здесь на помощь приходит искусственный интеллект.
Искусственный интеллект в информационных технологиях
Ученые и разработчики, участвующие в проектах по искусственному интеллекту (ИИ), разрабатывают программное обеспечение и компьютеры, которые выполняют различные задачи, обычно выполняемые человеком. Решения на основе ИИ обычно распознают модели человеческой речи/поведения и генерируют ответы, очень похожие на человеческие.
Существует две ветви искусственного интеллекта:
· Общий (также известный как научный или сильный). Его основная цель — понять, как функционирует определенная вещь (например, естественный язык) и может ли она быть воспроизведена приложением или компьютером;
· Узкий (также известный как отраслевой или слабый). Узкие ИИ-решения предназначены для решения задач в режиме реального времени (например, для оказания помощи онлайн-покупателям — это то, что делают розничные чат-боты).
Основные принципы общения человека с компьютером были изложены Аланом Тьюрингом и Джоном Маккарти более 70 лет назад. С тех пор самые одаренные умы мира пытались воспроизвести человеческий интеллект в машине — с неоднозначными результатами и любопытными выводами.
Применения искусственного интеллекта
· Машинное обучение. Википедия, крупнейшая в мире онлайн-энциклопедия, недавно запустила Службу объективной оценки редакций (ORES) для обнаружения проблемного контента и предоставления редакторам возможности своевременно вносить изменения в статьи. Система ORES использует машинное обучение и потенциально может снизить нагрузку на просмотр правок на 90% и более;
· Игры. AlphaGo, компьютерная программа на базе искусственного интеллекта, разработанная DeepMind (дочерняя компания Google), в начале этого года попала в заголовки газет, когда играла в го с Ли Седолем и выиграла 4 раунда из пяти;
· Экспертные системы. Watson, машина для ответов на вопросы, созданная IBM, начиналась как игровое решение с искусственным интеллектом Jeopardy — и теперь она собирается произвести революцию в здравоохранении! Получая доступ к медицинским записям и сравнивая данные пациентов, компьютер позволяет врачам ставить более точные диагнозы. Экспертные системы ИИ также могут снизить уровень смертности в сельской местности;
· Робототехника. Робот Kismet был построен в Массачусетском технологическом институте в конце 90-х годов. Антропоморфная машина распознает и имитирует человеческие эмоции с помощью четырех камер, микрофона, девяти мощных компьютеров и синтезатора голоса;
· Распознавание голоса. Если у вас есть смартфон, скорее всего, вы взаимодействовали с Siri или использовали заклинание «ОК, Google», чтобы заказать китайскую еду в Интернете или узнать, нужно ли вам взять зонтик, так что вы знаете, о чем мы говорим. Siri на самом деле становится умнее с каждым обновлением iOS, и теперь вы даже можете использовать голосового помощника для управления своей совершенно новой системой Apple TV или Smart Home.
Искусственный интеллект и Интернет вещей
Хорошо, использование искусственного интеллекта в разработке программного обеспечения и продуктов, здравоохранении и даже розничной торговле довольно распространено.
Но какое отношение это имеет к IoT в первую очередь?
Илон Маск однажды сравнил проекты ИИ с вызовом демонов. Стивен Хокинг пошел еще дальше, заявив, что искусственный интеллект может положить конец человеческой расе. А теперь есть Интернет вещей, суть которого в том, чтобы наделять машины чувствами через сеть. Как говорит Кевин Эштон (тот самый человек, который придумал термин «Интернет вещей»), «ваш телефон знает, где вы находитесь, даже если вы этого не знаете».
С помощью искусственного интеллекта компании могут сводить терабайты необработанных данных, собранных гаджетами IoT, к тому, что действительно важно. Обнаружив аномалии, сходства и корреляции, мы могли бы снизить уровень преступности в умных городах, сократить потребление энергии, улучшить управление отходами и вывести обслуживание клиентов на новый уровень.
Это именно то, что говорит Gartner. Во время ITExpo 2015 в Орландо известная исследовательская и консалтинговая фирма назвала алгоритмы искусственного интеллекта ключевым инструментом для ведения успешного цифрового бизнеса:
«Алгоритмы будут оценивать поставщиков, определять, как работают наши автомобили, и даже определять правильное сочетание лекарств для пациента».
Эштон говорит, что знание того, что такое естественный язык и как он работает, является ключевым фактором успеха в создании интеллектуальных машин. Язык вдохновляет на творчество и позволяет людям решать всевозможные проблемы — и это то, что отличает нас от других существ. В течение следующих 80 лет ученые, которые сейчас работают над сильными проектами ИИ, не смогут создать по-настоящему разумные машины и компьютерные программы — просто потому, что мы не знаем, что такое человеческое сознание (мы даже не говорим о том, чтобы довести его до сознания). другие объекты).
Мы определенно ладили со сбором данных. Однако анализ больших данных требует гораздо большей вычислительной мощности, чем обладают современное программное обеспечение и машины. Поэтому мы должны сосредоточиться на узких решениях ИИ, которые демонстрируют такие возможности, как распознавание голоса, восприятие зрения и принятие решений с низким уровнем рычага.
