Печь с искусственным интеллектом: особенности новинки

5 технологий искусственного интеллекта, которые изменят бизнес в ближайшем будущем

Технологии искусственного интеллекта постепенно выходят на плато продуктивности. Среди первых ласточек – сервисы распознавания речи, на базе которых работают чат-боты. Также интерес у пользователей вызывают технологии автоматизированного машинного обучения и бизнес-приложения со встроенными механизмами ИИ. Растет спрос на платформы искусственного интеллекта, предоставляемые в виде услуги, и соответствующие облачные сервисы. Но некоторые применения, например — в автономных транспортных средствах, будут реализованы лишь лет через 10.

Искусственный интеллект идет в массы

Последнее исследование Gartner о развитии искусственного интеллекта свидетельствует о большом разнообразии применений ИИ на предприятиях. И это логично, учитывая, что по данным опросов, проводимых этой компанией, в 2019 г. доля организаций, внедривших ИИ, выросла по сравнению с прошлым годом с 4% до 14%. И, несмотря на относительную молодость рынка ИИ в целом, аналитики Gartner поместили сразу две технологии в секцию «плато продуктивности» — «распознавание речи» и «ускорители ИИ на основе графических процессоров» (последние подходят для создания систем искусственного интеллекта гораздо лучше, чем процессоры «общего назначения»).

Среди других применений ИИ, которым прочат скорый успех, — средства диалогового ИИ, чему способствует успех виртуальных ассистентов наподобие Amazon Alexa, Google Assistant и т.д. Появляется интерес к новым технологиям, таким как дополненный интеллект (augmented intelligence), «периферийный» ИИ (edge AI), популярность которого растет вместе с популярностью самих периферийных вычислений, автоматизированная разметка данных и «объяснимый» ИИ (система искусственного интеллекта, решения которой люди могут объяснить). А вот автономные транспортные средства, которые, как считаю многие, вот-вот появятся на дорогах, по мнению Gartner, «выедут» на плато продуктивности больше, чем через 10 лет.

«Голубые фишки» ИИ

В целом на «кривой хайпа» искусственного интеллекта появилось немало новых технологий, и существенная доля из них отмечена голубыми кружками, свидетельствующими о том, что в Gartner надеются на их скорый выход на плато продуктивности. Причем многие из них получили прогноз «от двух до пяти лет до внедрения», еще только взбираясь на пик надежд.

Однако, как одновременно отмечают аналитики, далеко не все из новых технологий имеют понятное применение и способны принести пользу бизнесу. И надо стараться реалистично подходить к прогнозам и анализу перспектив внедрения.

Так или иначе, компаниям, которые стремятся идти в ногу со временем, аналитики советуют как минимум готовить финансово-экономическое обоснование для внедрения ИИ. А тем, кто уже провел первичные внедрения, стоит задумываться о масштабировании проектов.

Кривая Gartner для искусственного интеллекта

Источник: Gartner, 2019

Технологии искусственного интеллекта, на которые стоит обратить особое внимание

Среди всех ИИ-технологий аналитики Gartner особо выделили пять, способных наиболее серьезно изменить бизнес-процессы уже в обозримом будущем, и советуют ИТ-директорам внимательно следить за их развитием.

Дополненный интеллект

К системам дополненного интеллекта (augmented intelligence) аналитики относят средства автоматизации, помогающие повышать продуктивность умственного труда человека. Они помогают организовать «партнерство» между людьми и ИИ, в котором первые играют главенствующую роль.

Использование искусственного интеллекта в этом качестве помогает уменьшить объем рутинной работы и, соответственно, количество ошибок в ходе ее выполнения. А участие человека, в свою очередь, снизит риск, связанный с автоматизированным принятием решений — за счет того, что человек сможет решить вопросы, ответам на которые ИИ еще не обучен.

Чат-боты

Чат-боты, «лицо» искусственного интеллекта, с которым мы сталкиваемся почти ежедневно, также меняют процессы, касающиеся взаимодействия с клиентами. Например, в компании Kia они еженедельно помогают решать вопросы 115 тысячам автовладельцев, а в немецкой сети дискаунтеров Lidl бот по имени Margot дает покупателям советы по выбору вин и закусок.

Чат-боты могут быть текстовыми и голосовыми, на стандартные вопросы они отвечают по сценарию, составленному заранее с учетом опыта, накопленного живыми операторами. Они могут применяться для решения задач отдела кадров или службы технической поддержки, помогать адаптации сотрудников на новом месте и т. д. Но в наибольшей мере эти ИИ-решения изменили процесс обслуживания клиентов. Если раньше пользователю обычно приходилось изучать интерфейс взаимодействия с системой, то теперь чат-бот «изучает» пользователя, «угадывая» его намерения и подсказывая дальнейшие действия.

Машинное обучение

Среди задач, которые позволяет решать машинное обучение, — персонализация обслуживания клиентов, динамическое ценообразование, диагностика заболеваний, противодействие «отмыванию» денег и многое другое. Принцип действия средств машинного обучения — обнаружение закономерностей, присутствующих в данных, с применением математических моделей. Машинное обучение используется все шире, чему способствуют стремительные темпы роста данных в организациях и активное развитие вычислительных инфраструктур.

Машинное обучение помогает оптимизировать процессы и находить новые решения задач бизнеса в самых разных отраслях. Например, в American Express алгоритмы машинного обучения и аналитики распознают попытки мошенничества почти в реальном времени, благодаря чему компания экономит миллионы, предотвращая потери. А в Volvo аналитические системы прогнозируют вероятные отказы и необходимость ремонтно-технического обслуживания различных узлов автомобилей, способствуя повышению их безопасности.

Система управления ИИ

По убеждению экспертов, пренебрегать созданием системы управления ИИ (AI governance) на предприятиях нельзя. Это необходимо, в том числе, для понимания и контроля потенциальных рисков, связанных с регулированием и возможностью ущерба для репутации. Как поясняют в Gartner, система управления ИИ строится на специально разработанных политиках предотвращения системных ошибок («предвзятости») ИИ, дискриминации пользователей или групп пользователей по тем или иным признакам и других возможных негативных последствий использования искусственного интеллекта.

При разработке системы управления ИИ специалисты рекомендуют руководителям по аналитике и ИТ-директорам уделить внимание трем областям: доверие, прозрачность и принципы этнокультурного многообразия (diversity). Необходимость обеспечить возможность доверять источникам данных и результатам работы систем ИИ — один из краеугольных камней их успешного внедрения, а выработка требований прозрачности к источникам данных и алгоритмам позволит уменьшить риски. Забота о соблюдении принципов многообразия в данных и алгоритмах способствует этичности и точности результатов работы решений на базе ИИ.

Интеллектуальные приложения

Еще несколько лет единственной возможностью внедрить средства искусственного интеллекта была самостоятельная разработка ИИ-систем. Однако сегодня большинство организаций предпочитают не разрабатывать такие решения и даже не приобретать «отдельно стоящие» ИИ-системы, а получать средства ИИ в составе корпоративных приложений.

Исходно наиболее «интеллектуальными» были средства аналитики со встроенными технологиями ИИ. Однако в последнее время поставщики самых разных корпоративных приложений — систем ERP, CRM, кадрового менеджмента и офисных пакетов встраивают в них средства ИИ и начинают создавать платформы ИИ. Так что аналитики Gartner советуют ИТ-директорам требовать от поставщиков ПО включения ИИ-средств в планы развития своих продуктов, в том числе инструментами расширенной аналитики и средствами, оптимизирующими процессы взаимодействия с пользователем.

11 лучших мини-печей

Обойтись в доме без духовки можно, но если вы обожаете готовить разнообразные блюда, то отсутствие такой техники вас вряд ли порадует. Но что делать, если на кухне попросту не хватает места? Всё просто! Выбирая мини-печь, вы не только решаете данную проблему, но и получаете многофункциональное устройство для создания кулинарных шедевров. Да, готовить на большую семью в таких агрегатах неудобно. Но нам трудно представить, чтобы много людей ютились в крохотной квартире, где недостаточно пространства для установки духового шкафа. А о том, какой прибор выбрать владельцам студий, расскажет наш ТОП, где собрались лучшие мини-печи от ведущих компаний.

Мини-печь какой фирмы лучше

И раз уж мы заговорили о производителях, то сразу выберем среди них заслуживающие внимания марки. Это не даст ответа на вопрос, какая мини-печь лучше, но зато в случае сложного выбора между несколькими вариантами поможет быстрее выбрать нужный.

  1. Steba. Немецкий производитель, большинство приборов которого выпускается в Германии. Есть у компании также заводы в Китае, где соблюдаются аналогичные стандарты качества и методики тестирования техники.
  2. Simfer. Чистокровные турки, собирающие технику на своих же заводах. В основном выпускают неплохие модели из среднего ценового сегмента.
  3. Ariete. Как и многие представители Италии, свою технику данный бренд производит в Китае. Основной плюс – широкий ассортимент продукции.
  4. Kitfort. Одна из немногочисленных отечественных фирм, которая может предложить за разумные деньги не только отличное качество, но также классный внешний вид и обширную функциональность. Основной конкурент на родном рынке – REDMOND.
  5. BBK. Марка из Поднебесной. Выпускает всевозможную технику, в том числе и под другими брендами. У конкурентов, как правило, заметно выигрывает по цене.

Лучшие недорогие мини-печи

Невысокая цена не означает низкое качество техники. Как правило, она достигается за счёт отказа от разработки уникального дизайна, заменой премиальных материалов на более доступные, но со схожей износоустойчивостью, а также исключением части функций, что меньше прочих нужны пользователям. Иногда бюджетные печи уступают продвинутым альтернативам по точности термостата и равномерности распределения тепла. Однако в обзор мы постарались включить приборы, у которых отсутствуют подобные минусы.

1. BBK OE2343M

Китайские бренды уже давно не ассоциируются с низким качеством. Так, известные марки OnePlus и Vivo принадлежат именно BBK Electronics. Их мы отметили на тот случай, если вы считаете, что компания, предлагающая мини-печь всего за 2500 рублей, не может сделать её красивой, надёжной и функциональной.

Максимальная температура OE2343M составляет 250 градусов, чего хватит любому покупателю. А вот минимальная в 100 градусов может оказаться слишком высокой для некоторых рецептов, как, например, приготовление вяленого мяса.

Объём камеры печи составляет 23 литра. Для периодической готовки еды на одного или 2-3 человек этого хватит. А вот перед большими праздниками придётся постараться. Но даже модели подороже часто бывают столь же компактными. В остальном в отзывах печь от BBK получила только положительные оценки.

Достоинства:

  • привлекательный ценник;
  • максимальная температура;
  • таймер со звуковым оповещением;
  • оптимальная вместимость;
  • простота и удобство в использовании;
  • яркая подсветка камеры.

Недостатки:

2. Tesler EOG-1800

Если вы убеждённый холостяк, который умеет готовить, то печи на 18 литров вам хватит даже с запасом. Тут важнее функциональность, и с ней в Tesler EOG-1800 всё отлично. Не хватает устройству разве что конвекции, что вполне логично за 2500 рублей. Но в остальном прибор предлагает всё, что необходимо для готовки, включая гриль. Единственный минус этой мини-печи – высокая минимальная температура. Так что мясные чипсы под пиво приготовить тоже не получится.

Достоинства:

  • есть вертел;
  • режимы работы;
  • надёжная конструкция;
  • компактность;
  • невысокая стоимость;
  • отличная мощность.

Недостатки:

  • температура от 100 градусов.

3. Midea MO-2501

А закроет категорию лучшая недорогая модель мини-печи, которую производит компания Midea. Без сомнения, её можно назвать самой качественной среди бюджетных решений. Здесь установлено три поворотных регулятора, вокруг которых имеется чёткая разметка температуры, режимов и времени работы. Максимальное время таймера для MO-2501 равняется 60 минутам, но печь можно включить и на непрерывную работу.

Радует, что при стоимости дешевле 3 тысяч рублей производитель добавил в устройство функцию вертела. При его использовании, соответственно, активируется только верхний нагрев. Отдельно же можно включить и его, и нижний, и сразу оба. Помимо вертела в комплекте с качественной печью поставляется противень, решётка, держатель и поддон для сбора крошек, упрощающий очистку. Мощность MO-2501 составляет 1500 Вт.

Достоинства:

  • безупречная сборка;
  • прекрасный дизайн;
  • материалы корпуса;
  • точный термостат;
  • хорошая комплектация;
  • компактные размеры.

Лучшие мини-печи цена-качество

Пожалуй, наиболее популярная категория. И причина этого довольно проста – достаточный объём средств на приобретение премиальной техники есть не у всех, поэтому приходится выбирать что-то доступнее. С другой стороны, совсем уж дешёвые печи часто не могут предложить желаемых возможностей или банально не радуют дизайном. В итоге остаётся один вариант – покупка электрической печи с лучшим соотношением стоимость-качество.

1. Midea MO-3852

Ещё одна классная модель от Midea. Обозначения здесь выполнены столь же качественно. Причём производитель зачем-то указал некоторые блюда, которые можно готовить в этой мини-печи. И не совсем понятно зачем, ведь даже рекомендаций по настройке времени рядом с обозначениями нет. И раз уж заговорили об этом, то сразу отметим, что таймер в MO-3852 рассчитан на один час, хотя иногда ошибочно указано 120 минут.

К счастью, при необходимости здесь точно так же можно включать прибор без него. Но не забывайте следить за блюдом, чтобы оно не испортилось. Для этого же нужно правильно выбирать режим. Лучшая по цене и качеству электрическая мини-печь Мидеа позволяет включать нижний, верхний или оба нагрева. Во втором случае также доступен вертел, а в последнем – функция конвекции для равномерного выпекания продуктов.

Достоинства:

  • большой объём 38 литров;
  • высокая мощность 1800 Вт;
  • удобная настройка таймера;
  • отличный комплект поставки;
  • приятный внешний вид;
  • качество сборки;
  • большой выбор режимов;
  • разумная цена от 4200 рублей.
Читайте также:  Искрогасители для мангала: особенности устройства

2. Kitfort КТ-1702

Классная модель, которую использует на съёмной квартире один из наших авторов. Цену в 5 тысяч рублей за предложенную Китфорт функциональность можно назвать идеальной. Из основных преимуществ популярной модели мини-печи KT-1702 можно отметить прекрасно собранный корпус из нержавеющей стали и много режимов работы. Верхний и нижний нагревы здесь могут работать отдельно либо вместе. Также здесь доступны функции гриля, конвекции и размораживания. Вращающийся вертел позволяет готовить в KT-1702 курицу, рыбу, а также мясные и другие блюда весом до 2500 грамм за раз.

Достоинства:

  • таймер до 1 часа;
  • много режимов работы;
  • отличная сборка;
  • стильный дизайн;
  • достойное качество готовки;
  • точный термостат.

3. Simfer M4270

На очереди самая вместительная модель обзора – Simfer M4270. Объём данного прибора равен внушительным 42 литрам, что делает его неплохой альтернативой обычным духовым шкафам. Максимальная и минимальная температура, которые можно выставить в этой печи, составляют 230 и 40 градусов соответственно. Время механического таймера Simfer M4270 – до полутора часов. По отзывам покупателей эта электрическая мини-печь является отличным выбором для любителей выпечки. Не в последнюю очередь такие высокие оценки объясняются наличием конвекции и двух противней в комплекте (прямоугольный и круглый).

Достоинства:

  • вместительность;
  • шикарная функциональность;
  • качественное эмалированное покрытие камеры;
  • комплектация;
  • мощность (1400 Вт);
  • время таймера.

Недостатки:

4. Ariete 977 Bon Cuisine 380

Вариант для совсем уж маленьких квартир, где важен любой квадратный метр. Хорошая мини-печь от Ariete совмещает в себе функции духовки и варочной поверхности. Конфорки в печи 977 Bon Cuisine 380 располагаются сверху, а их диаметр равен 15 и 18 см. Объём духовки составляет внушительные 38 литров, поэтому одновременно запечь здесь можно достаточно много блюд. Максимально достижимая температура внутри – 230 градусов.

Дверца 977 Bon Cuisine имеет двухслойное стекло, благодаря чему она меньше нагревается в процессе работы, чем в моделях подешевле.

Номинальная мощность прибора равна 1600 Вт, а допустимое время установки таймера – 60 минут. Для выбора температуры, режима и продолжительности работы на устройстве установлено три механических регулятора. Для конфорок установлены двухпозиционные кнопки. Одна из лучших по надежности печей Ariete имеет богатую комплектацию: вертел, противень, решётка и фиксатор для них, а также поддон для сбора крошек.

Достоинства:

  • удобное управление;
  • наличие двух конфорок;
  • отличная функциональность;
  • вместительность духовки;
  • двухслойное стекло двери;
  • индикаторы режима работы.

Недостатки:

  • весит больше 12 килограмм.

Лучшие электрические мини-печи с конвекцией

Если быть дотошным, то нужно разделить конвекцию на естественную и принудительную. Первая характерна для любой духовки, поскольку исключить теплообмен из процесса не получится. Правда осуществляется он недостаточно быстро и зависит от многочисленных факторов. В итоге блюда пропекаются неравномерно. Это приводит к тому, что в одном месте еда может подгорать, а в другом – оставаться сыроватой. Но даже если подобных проблем удаётся избежать, то неправильный теплообмен может испортить превосходный рецепт, ведь всё тот же бисквит из-за этого может опасть. Поэтому для решения проблемы производители делают конвекцию в мини-печах принудительной, добавляя в конструкцию вентиляторы.

1. Kitfort КТ-1708

Красивая и компактная мини-печь, сравнимая по размерам с обычной микроволновкой. Устройство оснащено двумя мощными нагревателями, имеет 5 режимов приготовления и позволяет выставлять таймер вплоть до 120 минут. Если готовить вам нужно дольше, тогда можно активировать «бесконечную» программу, которая отключается вручную.

Дверца мини-печи Китфорт имеет двойное остекление и почти не нагревается. Наличие в устройстве функции вертела позволяет готовить разные продукты с аппетитной корочкой. Порадовала бюджетная мини-печь с конвекцией также своей сборкой. Другими плюсами KT-1708 являются качественное освещение и удобная ручка, которая не нагревается.

Достоинства:

  • превосходная сборка;
  • хорошая функциональность;
  • невысокая стоимость;
  • достаточно режимов работы.

Недостатки:

  • сетевой кабель всего 95 см.

2. Gemlux GL-OR-1538LUX

Следующей в списке лучших мини-печей с функцией конвекции представлена компания Gemlux. Это достаточно молодой, но очень успешный производитель, чья продукция производится на фабриках в Италии, Тайване, Южной Корее, России и других странах. Стоимость техники Gemlux очень демократичная, и выбранную нами модель можно приобрести всего за 8-9 тысяч рублей.

Таймер в GL-OR-1538LUX электронный. Это не только делает его настройку точнее, но и позволяет указывать большее время, чем обычно предлагает механика (до 2 часов).

Благодаря электронным дисплеям возле поворотных регуляторов выставлять температуру пользователи могут с шагом в один градус. Максимум и минимум же для обозреваемой печи составляют 30 и 230 градусов соответственно. Также нас очень порадовало, что для верхнего и нижнего нагревательных элементов можно установить раздельную мощность.

Плюсы:

  • звуковая индикация нагрева;
  • раздельное управление температурой;
  • минимальный уровень температуры позволяет легко размораживать продукты;
  • использование автоматических рецептов;
  • удобный таймер вплоть до 120 минут.

Минусы:

  • в процессе готовки корпус ощутимо греется.

3. REDMOND RO-5701

Один из интереснейших вариантов за свои деньги. В первую очередь в REDMOND RO-5701 можно выделить отличный дизайн и качественную сборку, что характерно для всей техники российского производителя. Радует также удобство управления, представленное сразу 4 поворотными переключателями. Три из них традиционно отвечают за температуру, время, верхний/нижний нагрев. Последний активирует дополнительные функции, как конвекция и вертел. Внутри камеры объёмом 33 литра производитель разместил яркую подсветку, что позволяет контролировать готовность блюда. Включается она автоматически, как только пользователь поворачивает ручку таймера.

Достоинства:

  • выдвижной поддон для крошек;
  • хороший комплект поставки;
  • грамотное размещение ТЭНов;
  • качественный гриль;
  • фирменная книга рецептов.

Недостатки:

  • при использовании на максимальной температуре сильно греется корпус;
  • шум от таймера во время работы.

4. Steba KB 27 U.3

Завершает ТОП печей агрегат производства Steba. Прибор отличается объёмом 20 литров и позволяет устанавливать рабочую температуру вплоть до 250 градусов. Из режимов в KB 27 U.3 предусмотрены верхний и нижний нагрев, которые можно включать одновременно, а также гриль и конвекция. Никаких лишних функций здесь нет, поэтому и стоимость мини-печи получилась максимально демократичной – от 6500 рублей. Длина сетевого кабеля в Steba KB 27 U.3 составляет 140 см, чего достаточно для удобного подключения к розетке.

Достоинства:

  • выгодная стоимость;
  • равномерный нагрев;
  • объём на 1-2 человек;
  • гриль и конвекция;
  • добротная сборка.

На что обращать внимание при выборе

Когда вы собираетесь купить какую-либо технику, то недостаточно просто выбрать лучший вариант в подходящей по стоимости категории. Вполне вероятно, что вам она не подойдёт, или вы заплатите лишние деньги. Приобретая мини-печь, обращайте внимание на:

  • Объём. Один из основных критериев. Около 20 литров или меньше хватит одному, максимум двум людям для регулярного приготовления еды. Если ваши кулинарные способности почти сравнимы с умениями Джейми Оливера либо вам необходимо кормить большую семью, то вместимость должна быть не меньше 28-30 л.
  • Поддон. Не влияет на процесс приготовления, но облегчает чистку печи и защищает нагревательные элементы от загрязнения, а как следствие – быстрого износа.
  • Гриль и вертел. Доступны в большинстве моделей, но не во всех. Позволяют запекать мясо, рыбу и овощи с хрустящей корочкой. Но поскольку размеры техники не очень большие, то и продуктов вертел выдержит не больше пары-тройки килограмм.
  • Конвекция. А вот от неё отказываться мы не рекомендуем. Именно равномерное распределение тепла позволяет еде готовиться правильно. Впрочем, и здесь многое зависит от блюд, которые вы будете готовить, и регулярности использования печи.
  • Таймер. Есть во всех моделях, но он может отличаться по продолжительности. Для большинства моделей максимум равен 60 минутам, но есть агрегаты, в которых время таймера увеличено до двух часов (иногда он даже полностью отключается).

Безусловно, это не все особенности техники. В некоторых компактных мини-печах есть функция запоминания программ. Другие позволяют блокировать дверцу. Третьи и вовсе способны проводить самостоятельную очистку. Однако эти и другие возможности встречаются не слишком часто, поэтому отдельно мы их не рассматривали.

Какую мини-печь выбрать

В первую очередь определитесь с габаритами. Если обычно вы готовите еду небольшими объёмами, то и печь должна быть соответствующей. Для большой семьи подойдут Simfer, REDMOND, Ariete. У компании Midea есть модели под любые требования и кошелёк. Из других агрегатов, которые попали в ТОП самых лучших мини-печей, стоит отметить Gemlux и оба устройства производства российского бренда Kitfort.

Москва запустит пятилетний эксперимент с искусственным интеллектом

В Москве готовятся установить экспериментальный правовой режим для тестирования искусственного интеллекта. Об этом РБК сообщил источник, близкий к правительству столицы. Соответствующий законопроект (он также предусматривает поправки в закон «О персональных данных») в пятницу, 7 февраля, в Госдуму внесли первый заместитель председателя нижней палаты Александр Жуков и депутат Ирина Белых.

Согласно пояснительной записке, законопроект разработан во исполнение послания президента Владимира Путина Федеральному собранию «для обеспечения создания собственных стандартов и развития технологий, которые определяют будущее, в частности технологий искусственного интеллекта». Как подчеркивают авторы, принятие документа позволит:

  • «значительно стимулировать внедрение, развитие и использование технологий искусственного интеллекта»;
  • определить сферы экономики и общественных отношений, где целесообразно его внедрение;
  • выявить, «какие именно изменения правового режима позволят в наибольшей степени добиться решения поставленных» президентом задач по обеспечению технологического суверенитета в сфере искусственного интеллекта и, как следствие, «обеспечения состоятельности российского бизнеса и экономики, повышения качества жизни граждан России, безопасности и обороноспособности государства».

Что такое экспериментальный правовой режим

Минэкономразвития и Центр стратегических разработок в 2019 году представили законопроект «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций». В «цифровых песочницах» можно будет развивать технологии, которые пока не регулируются действующим законодательством. Финальную версию законопроекта о «песочницах» опубликовали осенью 2019 года, однако документ до сих пор не принят. Путин 24 января 2020-го дал поручение правительству и Госдуме обеспечить реализацию механизма экспериментальных правовых режимов с 1 июля текущего года.

В чем суть эксперимента

Согласно законопроекту начало эксперимента в Москве запланировано на 1 июля 2020 года. Он должен продлиться пять лет и предусматривает следующее.

  • В эксперименте смогут участвовать компании, включенные в специальный реестр. Это должны быть юрлица или индивидуальные предприниматели, зарегистрированные в Москве и участвующие в разработке или обороте технологий искусственного интеллекта, а также товаров и услуг, сделанных на его основе.
  • Мэрия сможет определять условия, требования и порядок разработки, создания, внедрения и реализации технологий искусственного интеллекта. Какими они будут, в законопроекте не уточняется. Указано лишь, что мэрия будет определять порядок и случаи передачи изображений собственниками городских фото- и видеокамер, а также контролировать обработку обезличенных персональных данных участниками эксперимента. При этом оговаривается, что обезличенные персональные данные, полученные в ходе эксперимента, нельзя передавать не участвующим в нем лицам. Эти данные должны храниться на территории Москвы.
  • За стратегию и механизмы реализации экспериментального правового режима будет отвечать координационный совет, положение о котором принимается Москвой по согласованию с правительством.
  • По результатам проведения эксперимента совет должен подготовить и представить правительству «предложения о целесообразности или нецелесообразности внесения изменений» в российское законодательство.

Источник РБК пояснил, что цель эксперимента — кардинально упростить условия для компаний — разработчиков искусственного интеллекта и «установить понятные и четкие правила развития технологий на его основе». «Искусственный интеллект легко работает с огромными массивами данных, в том числе помогая принимать решения и освобождая людей от рутинных задач. При этом многие аспекты применения технологии законодательно не урегулированы», — указывает собеседник РБК. Учитывая, что искусственный интеллект способен к самообучению и делает это быстрее, чем человек, скорость появления новых цифровых решений будет только увеличиваться. «В будущем мы обязательно столкнемся с необходимостью правового регулирования искусственного интеллекта, и, если сейчас не начать работу в этом направлении, мы можем отстать от таких стран, как Китай, США или Япония», — заключил источник РБК, близкий к столичному правительству.

Москва выбрана для проведения эксперимента как «лидер по внедрению высоких технологий в России», поясняет он, отмечая, что внедрение искусственного интеллекта происходит во многих сферах: с его помощью, например, в столице уже тестировали возможность выявления рака легких у пациентов. Предполагается, что в дальнейшем искусственный интеллект будет помогать анализировать дорожную обстановку и регулировать светофоры, управлять городским освещением и др.

Кто будет участвовать в проекте

По словам источника РБК, тестирование позволит бизнесу и программистам понять, какие разработки возможны и какие требования предъявляет к ним государство. Он отметил, что интерес к участию в эксперименте ранее проявили «Лаборатория Касперского», «Яндекс», резиденты «Сколково» и другие компании.

Представитель «Яндекса» заявил, что компания поддерживает введение специальных режимов в Москве, поскольку это необходимое условие для развития таких сервисов, как беспилотные автомобили. «Важно, чтобы создаваемый режим был прозрачным, эффективным и позволял тестировать новые технологии в реальных условиях. Мы, как и другие участники рынка, внесли предложения при разработке проекта на основании наших знаний и опыта», — отметил представитель «Яндекса».

Читайте также:  Ну если очень хочется. Сауна своими руками в стесненных помещениях

По словам директора департамента развития и планирования фонда «Сколково» Сергея Израйлита, ему показывали одну из предыдущих версий законопроекта, однако текущую редакцию (Израйлит ознакомился с ней по просьбе РБК) он ранее не видел. Израйлит отметил, что поддерживает инициативу, поскольку видит значительный интерес со стороны бизнеса, однако уверен, что документ «ждет нелегкая судьба в связи с юридическими трудностями». «Во-первых, авторы используют понятие «обезличенные персональные данные». Оно было в нашей устаревшей версии законопроекта и уже получило отрицательное заключение от государственно-правового управления президента. Во-вторых, у обезличенных данных нет территориального признака», — объяснил он.

Представитель МТС поддерживает идею создания механизмов для дальнейшего развития искусственного интеллекта. «Наличие регулирующих механизмов позволит ускорить внедрение инновационных решений. Логично, что именно Москва как одна из наиболее передовых мировых столиц с развитой цифровой инфраструктурой станет территорией для первого тестирования правовых нововведений в России», — сказал он. Представитель Сбербанка (у организации есть аналогичные разработки) отказался от комментариев. Представитель «Лаборатории Касперского» не ответил на вопросы РБК.

Что знают россияне об искусственном интеллекте

О технологии искусственного интеллекта знают большинство россиян, однако суть ее понимают меньше трети, следовало из недавнего опроса ВЦИОМа и проектного офиса по реализации нацпрограммы «Цифровая экономика» Аналитического центра при правительстве России. При этом 12% респондентов не слишком доверяют искусственному интеллекту, опасаясь непредсказуемых последствий. С осторожностью к технологии относятся около половины представителей бизнеса: 43% опрошенных компаний не используют в своей работе искусственный интеллект и не планируют делать это в ближайшее время, поскольку не испытывают такой потребности или не имеют о нем достаточных знаний.

Печь с искусственным интеллектом: особенности новинки

Подпишитесь
на нашу email-рассылку

Бытовые приборы с искусственным интеллектом: на что они способны?

Будущее, о котором рассказывают старые утопические романы и фантастические фильмы, уже наступило. Мы живем в мире с электрокарами и самоуправляемыми автомобилями. Бытовая техника тоже не отстает: она может сама принимать решения и минимизировать количество действий, упрощая жизнь хозяевам.

Заботливая стиральная машина

Не просто стирает, а заботится о вверенных ей вещах: защищает ткани от повреждений, сохраняя их внешний вид и продлевая срок службы. Технология искусственного интеллекта AI DD™, разработанная LG, анализирует данные двадцати тысяч алгоритмов для того, чтобы на основании веса белья и типа ткани подобрать схему движений барабана и наиболее щадящий режим стирки. Самый короткий из них — TurboWash 360 за 39 минут. В процессе вода распыляется сразу в четырех направлениях, что позволяет очистить одежду от загрязнений в два раза быстрее и лучше. Дополнительная опция Steam — это специальный цикл обработки вещей паром, который практически полностью уничтожает бактерии и аллергены. А после режима Wrinkle Care на вещах остается в три раза меньше складок и заломов, чем после обычной стирки, и их легче гладить.

Скоординированная работа стиральной и сушильной машин LG позволяет добиться идеального результата. Приборы можно синхронизировать через мобильное приложение ThinQ, и режим сушки подберется автоматически, в соответствии с типом ткани и режимом стирки.

Многофункциональная микроволновая печь

Она заменит пароварку, гриль, йогуртницу и фритюрницу (но эта функция есть не во всех моделях), в ней даже можно жарить, причем с меньшим количеством жира, поэтому блюда получаются более полезными. Компании LG удалось увеличить функциональность и внутренний объем микроволновой печи без изменения габаритов. А новый умный инвертор превращает печь NeoChef в незаменимого помощника. Равномерное распределение тепла позволяет растапливать шоколад, размораживать продукты и подогревать жидкости. Теперь суп или стакан молока будет теплым по всему объему — разница температур между слоями не больше трех градусов. LG также увеличили мощность работы, поэтому блюда готовятся быстрее и получаются с румяной корочкой, будто из духовки.

Внешне печь предельно проста и оснащена интуитивно понятным сенсорным управлением: оно позволяет быстро выбрать и настроить режим приготовления. А вот внутренняя начинка таит сюрпризы. Разработанное LG антибактериальное покрытие не дает микробам размножаться и очищается в разы быстрее, чем обычное. А механизм, вращающий блюдо, имеет теперь шесть точек опоры и стал более стабильным: даже если поставить чашку на край, жидкость не расплескается.

Обучаемый пылесос

Беспроводные пылесосы удобны: не надо тянуть за собой шнур или выключать его из розетки, когда переходишь из комнаты в комнату. А робот-пылесос CordZero R9 вообще убирает помещения сам. Он оснащен искусственным интеллектом и датчиком 3D Dual Eye, который собирает и анализирует информацию вокруг. Это помогает пылесосу определять свое местоположение в интерьере и улучшает его навигационные навыки. Поэтому через приложение ThinQ хозяева могут давать пылесосу задания: например, убрать только конкретное помещение.

Вторая беспроводная модель в ассортименте LG — CordZero A9 — обогатилась насадкой для влажной уборки. Этот вертикальный пылесос управляется одной кнопкой: в зависимости от насадки он сам понимает, в каком режиме ему предстоит работать. Мешки для сбора мусора не нужны, все фильтры съемные и моющиеся. В комплекте с CordZero A9 идут две сменные батареи, а зарядный блок-подставка одновременно используется для хранения пылесоса и его комплектующих.

Как работает искусственный интеллект

В последнее время мы все больше слышим об искусственном интеллекте. Он применяется практически везде: от сферы высоких технологий и сложных математических вычислений до медицины, автомобилестроения и даже при работе смартфонов. Технологии, лежащие в основе работы ИИ в современном представлении, мы используем каждый день и порой даже можем не задумываться об этом. Для обучения искусственного интеллекта используется машинное и глубинное обучение, а произведения, созданные нейросетями, продают за миллионы долларов. Но что такое искусственный интеллект? Как он работает? И представляет ли опасность?

BB скоро будет везде!

Что такое искусственный интеллект

Для начала давайте определимся с терминологией. Если вы представляете себе искусственный интеллект, как что-то, способное самостоятельно думать, принимать решения, и в целом проявлять признаки сознания, то спешим вас разочаровать. Практически все существующие на сегодняшний день системы даже и близко не «стоят» к такому определению ИИ. А те системы, что проявляют признаки подобной активности, на самом деле все-равно действуют в рамках заранее заданных алгоритмов.

Порой алгоритмы эти весьма и весьма продвинутые, но они остаются теми «рамками», в пределах которых работает ИИ. Никаких «вольностей» и уж тем более признаков сознания у машин нет. Это просто очень производительные программы. Но они «лучшие в своем деле». К тому же системы ИИ продолжают совершенствоваться. Да и устроены они совсем небанально. Даже если откинуть тот факт, что современный ИИ далек от совершенства, он имеет с нами очень много общего.

Как работает искусственный интеллект

В первую очередь ИИ может выполнять свои задачи (о которых чуть позже) и приобретать новые навыки благодаря глубокому машинному обучению. Этот термин мы тоже часто слышим и употребляем. Но что он означает? В отличие от «классических» методов, когда всю необходимую информацию загружают в систему заранее, алгоритмы машинного обучения заставляют систему развиваться самостоятельно, изучая доступную информацию. Которую, к тому же, машина в некоторых случаях тоже может искать самостоятельно.

Например, чтобы создать программу для обнаружения мошенничества, алгоритм машинного обучения работает со списком банковских транзакций и с их конечным результатом (законным или незаконным). Модель машинного обучения рассматривает примеры и разрабатывает статистическую зависимость между законными и мошенническими транзакциями. После этого, когда вы предоставляете алгоритму данные новой банковской транзакции, он классифицирует ее на основе шаблонов, которые он подчерпнул из примеров заранее.

Как правило, чем больше данных вы предоставляете, тем более точным становится алгоритм машинного обучения при выполнении своих задач. Машинное обучение особенно полезно при решении задач, где правила не определены заранее и не могут быть интерпретированы в двоичной системе. Возвращаясь к нашему примеру с банковскими операциями: по-факту на выходе у нас двоичная система исчисления: 0 — законная операция, 1 — незаконная. Но для того, чтобы прийти к такому выводу системе требуется проанализировать целую кучу параметров и если вносить их вручную, то на это уйдет не один год. Да и предсказать все варианты все-равно не выйдет. А система, работающая на основе глубокого машинного обучения, сумеет распознать что-то, даже если в точности такого случая ей раньше не встречалось.

Глубокое обучение и нейронные сети

В то время, как классические алгоритмы машинного обучения решают многие проблемы, в которых присутствует масса информации в виде баз данных, они плохо справляются с, так сказать, «визуальными и аудиальными» данными вроде изображений, видео, звуковых файлов и так далее.

Например, создание модели прогнозирования рака молочной железы с использованием классических подходов машинного обучения потребует усилий десятков экспертов в области медицины, программистов и математиков,- заявляет исследователь в сфере ИИ Джереми Говард. Ученые должны были бы сделать много более мелких алгоритмов для того, чтобы машинное обучение справлялось бы с потоком информации. Отдельная подсистема для изучения рентгеновских снимков, отдельная — для МРТ, другая — для интерпретации анализов крови, и так далее. Для каждого вида анализа нам нужна была бы своя система. Затем все они объединялись бы в одну большую систему… Это очень трудный и ресурсозатратный процесс.

Алгоритмы глубокого обучения решают ту же проблему, используя глубокие нейронные сети, тип архитектуры программного обеспечения, вдохновленный человеческим мозгом (хотя нейронные сети отличаются от биологических нейронов, принцип действия у них почти такой же). Компьютерные нейронные сети — это связи «электронных нейронов», которые способны обрабатывать и классифицировать информацию. Они располагаются как-бы «слоями» и каждый «слой» отвечает за что-то свое, в итоге формируя общую картину. Например, когда вы тренируете нейронную сеть на изображениях различных объектов, она находит способы извлечения объектов из этих изображений. Каждый слой нейронной сети обнаруживает определенные особенности: форму объектов, цвета, вид объектов и так далее.

Поверхностные слои нейронных сетей обнаруживают общие особенности. Более глубокие слои уже выявляют фактические объекты. На рисунке схема простой нейросети. Зелёным цветом обозначены входные нейроны (поступаюзая информация), голубым — скрытые нейроны (анализ данных), жёлтым — выходной нейрон (решение)

Нейронные сети — это искусственный человеческий мозг?

Несмотря на похожее строение машинной и человеческой нейросети, признаками нашей центральной нервной системы они не обладают. Компьютерные нейронные сети по-сути все те же вспомогательные программы. Просто вышло так, что самой высокоорганизованной системой для проведения вычислений оказался наш мозг. Вы ведь наверняка слышали выражение «наш мозг — это компьютер»? Ученые просто «повторили» некоторые аспекты его строения в «цифровом виде». Это позволило лишь ускорить вычисления, но не наделить машины сознанием.

Нейронные сети существуют с 1950-х годов (по крайней мере, в виде концепий). Но до недавнего времени они не получали особого развития, потому что их создание требовало огромных объемов данных и вычислительных мощностей. В последние несколько лет все это стало доступным, поэтому нейросети и вышли на передний план, получив свое развитие. Важно понимать, что для их полноценного появления не хватало технологий. Как их не хватает и сейчас для того, чтобы вывести технологию на новый уровень.

Для чего используется глубокое обучение и нейросети

Есть несколько областей, где эти две технологии помогли достичь заметного прогресса. Более того, некоторые из них мы ежедневно используем в нашей жизни и даже не задумываемся, что за ними стоит.

  • Компьютерное зрение — это способность программного обеспечения понимать содержание изображений и видео. Это одна из областей, где глубокое обучение сделало большой прогресс. Например, алгоритмы обработки изображений глубокого обучения могут обнаруживать различные типы рака, заболеваний легких, сердца и так далее. И делать это быстрее и эффективнее врачей. Но глубокое обучение также укоренилось и во многих приложениях, которые вы используете каждый день. Apple Face ID и Google Photos используют глубокое обучение для распознавания лица и улучшения качества снимков. Facebook использует глубокое обучение, чтобы автоматически отмечать людей на загружаемых фотографиях и так далее. Компьютерное зрение также помогает компаниям автоматически идентифицировать и блокировать сомнительный контент, такой как насилие и нагота. И, наконец, глубокое обучение играет очень важную роль в обеспечении возможности самостоятельного вождения автомобилей, чтобы они могли понимать, что их окружает.
  • Распознавание голоса и речи. Когда вы произносите команду для вашего Google Ассистента, алгоритмы глубокого обучения преобразуют ваш голос в текстовые команды. Несколько онлайн-приложений используют глубокое обучение для транскрибирования аудио- и видеофайлов. Даже когда вы «шазамите» песню, в дело вступают алгоритмы нейросетей и глубокого машинного обучения.
  • Поиск в интернете: даже если вы ищите что-то в поисковике, для того, чтобы ваш запрос был обработан более четко и результаты выдачи были максимально правильными, компании начали подключать алгоритмы нейросетей к своим поисковым машинам. Так, производительность поисковика Google выросла в несколько раз после того, как система перешла на глубокое машинное обучение и нейросети.
Читайте также:  Приготовление шашлыка в камине: особенности

Пределы глубокого обучения и нейросетей

Несмотря на все свои преимущества, глубокое обучение и нейросети также имеют и некоторые недостатки.

  • Зависимость от данных: в целом, алгоритмы глубокого обучения требуют огромного количества обучающих данных для точного выполнения своих задач. К сожалению, для решения многих проблем недостаточно качественных данных обучения для создания рабочих моделей.
  • Непредсказуемость: нейронные сети развиваются каким-то странным путем. Иногда все идет как задумано. А иногда (даже если нейросеть хорошо справляется со своей задачей), даже создатели изо всех сил пытаются понять, как же алгоритмы работают. Отсутствие предсказуемости делает чрезвычайно трудным устранение и исправление ошибок в алгоритмах работы нейросетей.
  • Алгоритмическое смещение: алгоритмы глубокого обучения так же хороши, как и данные, на которых они обучаются. Проблема заключается в том, что обучающие данные часто содержат скрытые или явные ошибки или недоработки, и алгоритмы получают их «в наследство». Например, алгоритм распознавания лиц, обученный в основном на фотографиях белых людей, будет работать менее точно на людях с другим цветом кожи.
  • Отсутствие обобщения: алгоритмы глубокого обучения хороши для выполнения целенаправленных задач, но плохо обобщают свои знания. В отличие от людей, модель глубокого обучения, обученная играть в StarCraft, не сможет играть в другую подобную игру: скажем, в WarCraft. Кроме того, глубокое обучение плохо справляется с обработкой данных, которые отклоняются от его учебных примеров.

Будущее глубокого обучения, нейросетей и ИИ

Ясное дело, что работа над глубоким обучением и нейронными сетями еще далека от завершения. Различные усилия прилагаются для улучшения алгоритмов глубокого обучения. Глубокое обучение — это передовой метод в создании искусственного интеллекта. Он становится все более популярным в последние несколько лет, благодаря обилию данных и увеличению вычислительной мощности. Это основная технология, лежащая в основе многих приложений, которые мы используем каждый день.

Схемы и пути решения задач скоро заменят очень многое.

Но родится ли когда-нибудь на базе этой технологии сознание? Настоящая искусственная жизнь? Кто-то из ученых считает, что в тот момент, когда количество связей между компонентами искусственных нейросетей приблизиться к тому же показателю, что имеется в человеческом мозге между нашими нейронами, что-то подобное может произойти. Однако это заявляение очень сомнительно. Для того, чтобы настоящий ИИ появился, нам нужно переосмыслить подход к созданию систем на основе ИИ. Все то, что есть сейчас — это лишь прикладные программы для строго ограниченного круга задач. Как бы нам не хотелось верить в то, что будущее уже наступило…

А как считаете вы? Создадут ли люди ИИ? Поделитесь мнением в нашем чате в Телеграм.

Области применения искусственного интеллекта

Одержит ли верх искусственный интеллект (ИИ) над человечеством? Илон Маск, основоположник Tesla, отрицает такое предположение. Чтобы убедиться в этом, известный новатор вложил 10 млн. долларов США в 37 разных научных проектов.

Несмотря на категоричность Илона Маска и его единомышленников, среди которых есть Билл Гейтс и Стивен Хокинг, большинство ученых прогнозирует принятие людьми ИИ. Стоит только глянуть на MindMeld (обработка естественного языка посредством голосовых и чат-помощников) либо VIV (развитие «умных» помощников). Считается, что переломным периодом для населения планеты станут ближайшие 10-15 лет. Причем внедрение произойдет не только на уровне информационных технологий, но и в общественном мнении, законах и повседневных привычках.

Это обуславливается двумя факторами.

Во-первых, робот с ИИ может автоматизировать процессы, для которых требуется участие человека. Во-вторых, он способен обработать и проанализировать огромный объем информации. Преимущество компьютера состоит в том, что его трудоспособность не связана с человеческим фактором, будь то личные проблемы или плохое настроение.

Таким образом, искусственный интеллект имеет широкое применение: его повсеместно встречают в медицине, промышленности, образовании, агроиндустрии, дорожном движении и быту.

Области применения искусственного интеллекта

Медицина

В данной сфере ценится память ИИ, а также возможность генерировать и сопоставлять огромные объемы информации.
Уже несколько лет у всех на слуху IBM Watson и DeepMind Health (разработка компании Google) — умные помощники, которые не только дают советы врачам, но и выясняют генетическую предрасположенность к патологиям. Так, IBM Watson уже определяет и разрабатывает план терапии 13 видов злокачественных новообразований: от рака шейки матки до толстой кишки.

Искусственный интеллект приходит на помощь даже пациентам. Все более популярными становятся приложения телемедицины, собирающие данные с фитнес-браслетов и прочих датчиков, а также «опросники», устанавливающие точные симптомы и заболевания пациентов. Так, ИИ способен распознать туберкулез и нарушение работы внутренних органов, в т.ч. головного мозга.

Некоторые из приложений разбирают человеческую речь и отвечают устно, другие же отдают предпочтение письменной коммуникации. Приложения получают необходимую информацию, а затем дают рекомендации, какие меры принимать дальше, или же отправляют данные терапевту. Наиболее популярные интеллектуальные помощники — Your.MD и Ada, которые можно скачать в App Store или Google Play.

Особое значение отводится системам, способным разрабатывать новые лекарственные средства. По словам топ-менеджера компании Pfizer, Джуди Сюардс, разработка и вывод на рынок нового медикамента в среднем занимает 12 лет. ИИ позволит создавать молекулярную структуру и моделировать лекарство, что увеличит его качество и сократит время выпуска новых препаратов. Пионерами в сфере создания суперкомпьютеров, решающих эту проблему, являются компании Atomwise и Berg Health.

Промышленность

Крупные промышленные компании таких государств, как Япония, Китай, США, Германия и Швейцария, инвестируют в новые технологии. Сегодня прослеживается тенденция сокращения рабочих мест, связанных с интеллектуальным трудом, и увеличение количества компьютеров.

В ближайшие десятилетия пострадают такие рабочие места:

  1. Сбор деталей. С каждым днем происходит все больше сокращений рабочего персонала. Робот, запоминая последовательность действий, справляется с соединением деталей самостоятельно.
  2. Бухгалтерские расчеты. По сравнению с человеком, машина безошибочно рассчитывает данные и не ведет «черную» и «белую» бухгалтерию, что очень выгодно для государства. Суперкомпьютеры учатся и принимают логические решения.
  3. Замена консультантов. Робот, наравне с человеком, может вести диалог с покупателем на высоком уровне и дать ответы на стандартные вопросы. Алгоритм общения усложняется, благодаря способности машины к обучению и накоплению опыта.

Роботизация в скором будущем также коснется таких профессий, как секретари, кассиры, дальнобойщики и официанты.Примером успешного внедрения ИИ стал линейный завод H&H. Технология, которая отслеживает взгляд рабочих, помогла за 1 год сэкономить 400 часов на обучение стажеров и снизить вероятность несчастных случаев.

Агентство MIT Technology Review сообщило, что Эндрю Ын, исследователь робототехники и машинного обучения, разрабатывает новый проект Landing.AI. Он призван наладить механизм производства на заводах и фабриках. Его первый партнер – компания Foxconn, которая занимается производством гаджетов Apple.

Образование

В ближайшем будущем сфера образования будет развиваться быстрыми темпами в двух руслах – адаптивном обучении и прокторинге.
Адаптивное обучение призвано решить проблему разной успеваемости учеников и студентов. Дело в том, что один человек усваивает материал намного быстрее и успешнее, чем другой. Поэтому ИИ будет отслеживать уровень знаний обучающегося и адаптировать порядок блоков курсов под его способности или же информировать преподавателя, насколько хорошо ученик усвоил материал. Примером такой системы может стать платформа Third Space Learning, которая сейчас находится на стадии разработки.

Прокторинг представляет контроль учеников и студентов во время прохождения контрольных и экзаменационных тестов. Если в прошлом обучающиеся находились «под прицелом» веб-камеры, то сейчас на помощь приходит ИИ. Он отслеживает, как часто студент отводит взгляд от экрана компьютера, сменяет ли вкладку в браузере, нет ли лишних голосов в помещении. Как только ИИ замечает какое-либо нарушение, он тут же оповещает об этом человека-проктора.

Но может ли машина заменить обычного преподавателя? Роза Лукин, профессор University College London, отрицает это. По ее словам, стоит найти компромисс. Ведь цель не в том, чтобы заменить учителей машинами, а улучшить процесс образования. Здесь уж точно не обойтись без преподавателя-человека.

Сельское хозяйство

Мнение о том, что земледелие и животноводство – отстающие и старомодные отрасли, осталось в прошлом. Сегодня интенсивный рост мирового рынка ИИ в аграрной индустрии вызван такими факторами: введением системы управления данными, автоматизацией орошения, увеличением производительности с/х культур посредством внедрения методов обучения, ростом количества людей на планете. В то же время увеличение рынка ИИ ограничивается высокой стоимостью сбора информации о с/х угодьях.

Повсеместное внедрение робототехники в сельском хозяйстве представлено такими разработками:

  • Беспилотные летательные аппараты. Дроны, оснащенные радарами и GPS-мониторингом, опрыскивают с/х культуры, обеспечивают надежную доставку опасных химикатов и аэрофотосъемку.
  • Роботы для сбора урожая. Если зерноуборочные машины существуют уже давно, то робота, который собирает клубнику, удалось создать совсем недавно.
  • ИИ, уничтожающий сорняк. Hortibot, разработка Орхусского университета (Aarhus Universitet) в Дании, распознает и устраняет сорняки двумя способами: механическим путем и точечным опрыскиванием гербицидами. Этот робот стал настоящим прорывом, ведь распознавание сорняков от полезных растений – большой успех современной робототехники в сельском хозяйстве. Вдобавок создаются машины, распознающие вредителей и болезни с/х культур.

Согласно прогнозам Energias Market Research, к 2024 году рынок ИИ в агроиндустрии вырастет на 24,3%. Он будет активно развиваться в США и Азиатско-Тихоокеанском регионе. В список центральных игроков на рынке интеллектуального агробизнеса попали Agworld, Farmlogs, Cropx, Microsoft, AGCO и другие.

Дорожное движение

Цель внедрения ИИ в данной сфере – борьба с пробками. Такие системы уже успешно работают в крупных городах Европы, Северной Америки и Азии.

Сбор информации со светофоров, анализ плотности движения, ДТП, метеоданных и прочих факторов, создающих пробки – вот, что входит в функции компьютера. Как результат, интеллектуальная система в режиме онлайн контролирует дороги, прогнозирует, каким будет трафик, и согласно этому, переключает светофоры.

Она следит не только за движением транспорта на дороге, но и помогает водителям. К примеру, система при необходимости вызывает эвакуатор. Понятно, что полностью избавить от пробок данное решение не сможет, однако в разы ускорить движение – вполне возможно.
Вероятно, прогресс будет заметен, если в широкое использование войдут беспилотные автомобили – это транспортные средства, которые способны передвигаться без участия человека. Их разработкой занимается компания Google, AKTIV, Tesla Motors и некоторые другие.

Безусловно, у всех на слуху «умный дом» (smart house), который в дальнейшем станет типичным примером ИИ. Крупнейшими производителями считаются Yamaha, Siemens, Abb, Beckhoff и Legrand.

Такие разработки предельно упрощают быт человека. К примеру, такая система раздвинет занавески с утра, разбудит хозяев и сварит кофе. В дальнейшем функционал «умного дома» будет расширен вплоть до того, что шкаф будет автоматически распаривать одежду, а холодильник – заказывать еду. Такое решение оптимизирует расходы, связанные с энергопитанием, вентиляцией, обогревом, подстраиваясь под удобное расписание.

Также популярными остаются пылесосы, способные не только выполнить уборку, но и передвигать предметы и самостоятельно заряжаться.
Еще одним примером бытового применения ИИ являются автоматические переводчики. Если раньше «машинный перевод» оставлял желать лучшего, то сегодня ситуация кардинально изменилась. Это демонстрирует Google Translate: алгоритм построен на том, что компьютер воспринимает не отдельные слова, а полное предложение. Он позволяет получить качественный текст, поэтому в ближайшем времени такой метод станет основой автоматического перевода.

Человекоподобных андроидов используют не только по хозяйству, но и для общения. Железный «друг» не даст умереть со скуки, а иногда становится полноправным членом семьи. Так, в Китае один счастливчик успел жениться на роботе. Им оказался инженер Чжэн Цзяцзя, который сам смастерил себе невесту.

Несомненно, будущее человечества переплетается с роботами, ведь с каждым годом развиваются все новые области применения искусственного интеллекта. Скорее всего, он превзойдет способности человека, но в то же время значительно улучшит качество его жизни. Здесь главное — найти разумные рамки, пока ИИ не научился воспроизводить себя. По словам Илона Маска, стоит занять проактивную позицию и уже сейчас ограничить использование ИИ, по крайней мере, в военной отрасли.

Добавить комментарий