Smart Reading - Ключевые идеи книги: Следующий властелин мира. Искусственный интеллект. Карим Масимов

Оригинальное название:

Следующий властелин мира. Искусственный интеллект

Автор:

Карим Масимов

Термин «искусственный интеллект» (ИИ) ввел Джон Маккарти в 1956 году, пригласив группу исследователей на Дартмутский семинар [1] Научный семинар в Дартмутском колледже по вопросам искусственного интеллекта, длившийся два месяца. , чтобы обсудить понятие «мыслящие машины». На этом семинаре группа американских ученых представила первую программу искусственного интеллекта Logic Theorist, разработанную для имитации навыков людей по решению различных проблем.

Искусственный интеллект определяется как отрасль компьютерных наук, занимающаяся моделированием интеллектуального поведения в компьютерах, или как способность машины имитировать разумное поведение человека.

В 1958 году Герберт Саймон, один из создателей Logic Theorist, предсказал, что в течение ближайших 10 лет компьютер станет чемпионом мира по шахматам. Однако достаточно мощный для сложных расчетов разных сценариев игры компьютер был создан намного позже. И только в 1997 году IBM DeepBlue обыграла тогдашнего чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова.

В последующие годы разработки ИИ велись в двух основных направлениях: увеличение вычислительной мощности компьютеров и способность ИИ перепрограммироваться с учетом собственного опыта. Были созданы первые чат-боты, программы для распознавания речи и голоса.

В конце 1990-х годов в процесс разработки ИИ интегрировались робототехника и человеко-машинный интерфейс. Появилась новая область исследований – аффективные вычисления [2] Главная цель аффективных вычислений – сделать возможной машинную имитацию эмпатии, когда машина сможет интерпретировать эмоции человека и адаптировать свое поведение в ответ на них. , анализирующие эмоциональные реакции человека. Ученые впервые заговорили о возможности создания ИИ, способного чувствовать и выражать эмоции.

В середине 2000-х годов Nvidia разработала новые графические процессоры, которые сделали возможным создание сложной архитектуры нейронных сетей для решения прикладных задач. В этот период начался бурный рост машинного обучения.

В 2011 году Apple создала Siri, несколько лет спустя Microsoft и Amazon выпустили своих голосовых помощников – Cortana и Alexa. Виртуальные помощники наблюдали за своими пользователями, отвечали на их запросы, делали выводы и давали рекомендации.

Программа Watson в 2011 году выиграла у игроков-эрудитов в телевикторине. В 2016 году Alpha Go от Google обыграла Ли Седоля, одного из лучших игроков в го, со счетом 4: 1. В 2018 году на конференции Google виртуальный помощник Google Duplex позвонил в офис и назначил встречу от имени своего пользователя. Администраторы офиса даже не поняли, что говорили с роботом.

Здравоохранение.В медицине ИИ позволил добиться особых успехов.

• Израильские исследователи напечатали на 3D-принтере первое в мире сердце из человеческих тканей.

• Использование ИИ в роботизированной хирургии позволяет сократить количество послеоперационных осложнений в пять раз и сокращает время госпитализации на 21 %.

• Алгоритм датской компании Corti по обнаружению внебольничной остановки сердца показал точность на уровне 95 %, тогда как живой доктор не ошибся лишь в 73 % случаев. Corti вместе с диспетчером центра экстренной помощи анализирует слова, интонации звонящего, фоновые шумы и при обнаружении признаков остановки сердца дает диспетчеру сигнал.

• Израильская компания Viz.ai при помощи ИИ выявляет проблемы с кровообращением на КТ-снимках головного мозга.

• Израильский онлайн-сервис ZebraAI1 ставит диагноз за $1, анализируя снимки КТ, МРТ и другие медицинские изображения с помощью алгоритмов ИИ. При тестировании на архивных материалах Оксфордского госпиталя эта система показала почти стопроцентную точность в постановке диагнозов.

• Исследование, проведенное в 2018 году Мемориальным онкологическим центром США и несколькими немецкими и французскими университетами, показало, что при диагностике рака кожи ИИ показал точность 95 % по сравнению с 86 % у профессиональных дерматологов.

• ИИ успешно используется в прогнозировании осложнений, связанных с диабетом, болезнями сердца, артериальной гипертензией, болезнью Паркинсона.

• Фармацевтические компании используют ИИ для открытия лекарств на основе низкомолекулярных соединений [3] Низкомолекулярные вещества обладают лучшей биодоступностью, то есть способностью достичь «места назначения» в организме с минимальным количеством потерь. В большинстве случаев низкомолекулярные лекарственные соединения можно принимать в виде капсул или таблеток, в то время как лекарства белковой природы, как правило, требуют инъекций. .

• На основе ИИ осуществляется виртуальный уход за пациентами. Виртуальный помощник может круглосуточно обрабатывать жалобы пациентов, проверять результаты анализов, подбирать медицинские учреждения или соединить пациента с нужным и доступным прямо сейчас специалистом. В некоторых случаях ИИ может даже обеспечивать коммуникацию между врачом и пациентом и назначать лекарства, сокращая количество визитов к врачу.

• Суперкомпьютер Watson от IBM используется в крупных медицинских центрах по всему миру, помогая онкологам обнаружить патологии пациентов и подобрать оптимальное лечение. Перед вводом в эксплуатацию в 2013 году он обработал 1,5 млн историй болезни и сейчас постоянно совершенствуется, отслеживая последние достижения в области медицины, просматривая миллионы клинических испытаний, отчетов, карт пациентов, статей в авторитетных медицинских изданиях.

• В 2017 году исследователи из Университета Альберты разработали наномашину, которая может на ранней стадии диагностировать заболевания и доставлять лекарства.

• В 2018 году нанороботы впервые успешно сработали при лечении раковых опухолей у мышей.

Финансы. Технологические решения на основе ИИ широко применяются банками.

• «Кредитная фабрика» Сбербанка снижает риски выдачи «плохих» кредитов, сокращает сроки рассмотрения заявок и трудозатраты сотрудников. За 10 лет работы системы Сбербанк выдал кредитов на сумму 12,3 трлн рублей.

• Сингапурский стартап Lenddo в своем алгоритме анализа кредитоспособности использует «цифровой след» – любую информацию о пользователе, к которой он дает доступ в специальном приложении для смартфона. За три минуты после подачи заявки алгоритм анализирует более 12 тысяч показателей онлайн-активности человека и рассчитывает кредитный рейтинг. Технологию Lenddo используют гиганты кредитного скоринга – компании FICO и Experian.