Искусственный интеллект сейчас в тренде, каждый год появляется огромное количество технологий, которые двигают эту отрасль дальше. Неудивительно, что возможности ИИ активно применяют во многих сферах бизнеса.  По данным Statista, ожидается, что к 2025 году выручка от мирового рынка программного обеспечения для искусственного интеллекта достигнет 126 млрд долларов США.  По данным Gartner, 37% организаций внедрили искусственный интеллект в той или иной форме. Доля предприятий, использующих ИИ, выросла на 270% за последние четыре года.  По данным Servion Global Solutions, к 2025 году 95% взаимодействий с клиентами будет осуществляться с помощью ИИ.  Отчёт Statista за 2020 год показывает, что мировой рынок программного обеспечения для ИИ вырастет примерно на 54% в годовом исчислении и, как ожидается, достигнет размера в 22,6 миллиарда долларов США. Впрочем, давайте перейдём к вопросу о том, где применяют ИИ и какие интересные решения есть в разных сферах. Перечислить все невозможно, поэтому затронем только наиболее известные или важные. Вы когда-нибудь задумывались, что произойдёт, если машина с искусственным интеллектом попытается создавать музыку или искусство? Вполне вероятно, если читали нашу статью "Искусственный интеллект поёт о революции". MuseNet, система на основе искусственного интеллекта, научилась генерировать классическую музыку, напоминающую  произведения Баха и Моцарта. Всё верно, перед вами нейронная сеть, которая умеет создавать четырёхминутные музыкальные композиции с десятью различными инструментами, сочетая стили от кантри до Моцарта и Битлз. MuseNet не обучали понимать музыку, вместо этого ИИ дали возможность самостоятельно распознавать закономерности гармонии, ритма и стиля.  Wordsmith, инструмент автоматической генерации контента, — ещё один интересный ИИ-продукт. Wordsmith — это NLP-платформа, которая преобразует ваши данные в связный рассказ. Система применима в самых разных сфера, начиная от общения с клиентами и заканчивая рассказами о видеоиграх и обзорами фэнтези-футбола. WordSmith используется Yahoo, Microsoft и Tableau для создания 1,5 миллиарда единиц контента каждый год. Чат-боты стали популярной технологией во многом благодаря появлению голосовых ассистентов. Siri, Алиса, Маруся, Олег — большинство из нас хотя бы раз пользовались виртуальными помощниками. Постепенно разработчики научили их управлять бытовой техникой и электроникой. И "умный" дом стал ещё умнее. Amazon Echo — это пример того, как ИИ можно использовать для преобразования человеческой речи в желаемые действия. Эта умная колонка умеет выполнять различные операция по вашему указанию, не ограничиваясь воспроизведением музыки. Её можно использовать для управления домашней электроникой, заказа такси, совершения телефонных звонков, заказа любимых блюд и проверки погоды, среди прочего.  Другой пример — виртуальный помощник Google Duplex. Он может отвечать на звонки и назначать встречи для вас, использует алгоритмы NLP и машинного обучения для выполнения таких действий, как управление вашим расписанием, управление умным домом, бронирование и т. д. Беспилотные автомобили долгое время были лишь модным словом в ИИ-бизнесе, пока не пришла Tesla. Развитие беспилотных транспортных средств, несомненно, изменит транспортный сектор.  Прежде чем запустить свой первый публичный сервис заказа такси на основе искусственного интеллекта,  компания Waymo провела несколько тестовых поездок в четырёх городах штата Аризона, включая Финикс. При управлении автомобилем умная система собирает данные с радара, камер, GPS и и других датчиков для генерации управляющих сигналов.  Поездки признали успешными, и на улицах появились беспилотные такси.  Усовершенствованные системы глубокого обучения научились прогнозировать, что могут делать объекты в непосредственной близости от автомобиля. Благодаря этому автомобили-беспилотники станут более эффективными и безопасными. Беспилотный автомобиль Tesla — популярный пример автономного транспортного средства. Компьютерное зрение, распознавание изображений и  глубокое обучение используются для создания автомобилей, которые могут автоматически обнаруживать объекты и двигаться без необходимости привлекать к управлению человека. Эксперименты и открытия в космосе требуют анализа огромных объёмов данных. Облачные технологии, ИИ, машинное обучение  — наиболее эффективные методы работы с Big Data. Просто как пример: астрономы использовали искусственный интеллект, чтобы проанализировать многолетние данные, собранные телескопом Кеплер, и это позволило им найти далёкую солнечную систему с восемью планетами. Компьютер увидел то, что не увидели люди. Или другой пример. Марсоход Mars 2020, ближайшая марсоходная миссия НАСА на Марс, точно будет использовать ИИ-технологии. А марсоход AEGIS, оснащённый искусственным интеллектом, уже находится на красной планете. ИИ там отвечает за автономное наведение камеры для проведения исследований. ИИ уже давно является важным аспектом игрового бизнеса. Серьёзно, одно из самых значительных достижений ИИ связано с игровым бизнесом. Речь идёт о программе AlphaGo от DeepMind, которая обыграла Ли Седоля, одного из сильнейших в мире мастеров игры го. Вскоре после триумфа DeepMind выпустила AlphaGo Zero, обновлённую версию AlphaGo, которая смогла обыграть своего ИИ-предшественника. Усовершенствованная система AlphaGo Zero сама выучила правила игры, в отличие от AlphaGo, которую DeepMind годами обучал, используя значительное количество данных.  Игра-шутер от первого лица First Encounter Assault Recon, также известная как F.E.A.R, является ещё одним примером использования искусственного интеллекта в играх. Поскольку игра построена таким образом, что игровые персонажи тренируются на протяжении всей игры и никогда не повторяют одних и тех же ошибок, поведение ИИ противника непредсказуемо. Персонажи совершенствуются прямо по ходу схватки. Это делает игру чрезвычайно сложной, заставляя игроков чаще менять стратегию и никогда не оставаться на одном месте. Существует множество примеров того, как искусственный интеллект в здравоохранении приносил пользу пациентам по всему миру.  Компания Cambio Health Care создала систему для предотвращения инсульта, которая умеет предупреждать врачей о том, что у пациента существует риск сердечного приступа. Другой пример — Coala Life, компания, разработавшая цифровое устройство для выявления проблем с сердцем.  Aifloo работает над системой мониторинга здоровья людей,  которые находятся в домах престарелых, на домашнем лечении или в других условиях. Вообще, основная польза от ИИ в здравоохранении заключается в том, что он устраняет необходимость в разработке новых лекарств. Вы можете спасти жизнь, просто вовремя и правильно принимая (предлагая) лекарство. Хотя и новые лекарства с помощью ИИ тоже можно создавать. Просто статистика: к 2050 году человечеству нужно будет производить на 50% больше еды, чем сейчас. Мы сможем достичь этого, только если будем управлять ресурсами. ИИ должен помочь фермерам получить лучшую урожайность на тех же земельных площадях.  Изменение климата, рост населения и проблемы с продовольствием побудили отрасль искать новые способы повышения урожайности сельскохозяйственных культур. Компании активно используют автоматизацию и роботов, чтобы повысить защиту урожая от сорняков. See & Spray — это робот, созданный Blue River Technology, который использует технологию компьютерного зрения для контроля и точного распыления гербицидов на хлопковые растения.  А берлинский сельскохозяйственный стартап PEAT разработал приложение под названием Plantix, которое использует фотографии, сделанные на смартфон пользователя, для выявления  более 60 заболеваний растений, поиска вредных насекомых, а также признаков нехватки питательных веществ. После анализа данных приложение покажет описание заболевания, симптомы, рекомендации по профилактике и лечению. Также будут показаны дополнительные фото с этой болезнью, которые позволят вам методом сравнения понять, правильно ли был совершён анализ. По данным компании, их приложение работает с точностью до 95%. Чтобы предсказать рыночные колебания, бизнес использует компьютеры и специалистов по данным.   Оно и понятно, ведь торговля в первую очередь основана на способности эффективно предвидеть будущее. Машины преуспевают в этом, потому что способны обрабатывать большой объем данных за короткий промежуток времени. Машины также могут научиться распознавать закономерности в исторических данных и прогнозировать их повторение в будущем. Многие финансовые учреждения обращаются к искусственному интеллекту для повышения эффективности торговли акциями. Одной из таких компаний является Nomura Securities, крупнейшая брокерская фирма Японии. Организация приняла решение использовать компьютеры для оценки идей опытных биржевых трейдеров. Nomura планирует запустить новую  умную систему торговли акциями, над которой трудилась несколько лет. Новое решение будет хранить огромное количество ценовых и торговых данных. Используя этот пул данных,  ИИ будет давать прогнозы. Например, после оценки текущих рыночных условий с теми, что были две недели назад, компьютер даст прогноз о том, как стоимость акций изменится через несколько минут. Это поможет эффективнее инвестировать. Многие банки уже начали использовать системы на основе ИИ для обслуживания клиентов, выявления аномалий и предотвращения мошенничества с кредитными картами. HDFC Bank, например. Используемый им EVA (Electronic Virtual Assistant) — это умный чат-бот, разработанный индийской компанией Senseforth AI Research. Eva обработала более 3 миллионов запросов клиентов, взаимодействовала с более чем полумиллионом уникальных пользователей и провела более миллиона обсуждений с момента своего появления. Eva умеет собирать информацию из тысяч источников менее чем за 0,4 секунды и давать прямые ответы.  Использование искусственного интеллекта для предотвращения мошенничества тоже не является чем-то новым. Такие решения используются для повышения безопасности в различных отраслях, включая розничную торговлю и банковское дело. Благодаря ИИ эксперты по безопасности могут более эффективно предотвращать мошенничество, отслеживая использование карт и доступ к конечным устройствам. В течение многих лет такие компании, как MasterCard и RBS WorldPay, полагались на искусственный интеллект и глубокое обучение для выявления моделей мошеннических транзакций и предотвращения мошенничества с картами. Так были сэкономлены миллионы долларов. Во время поиска товара в любом интернет-магазине мы видим не только результаты по запросу, но и группу смежных товаров. Да-да, те самые, "которые могут вас заинтересовать".  И порой совершаем покупки, которые не запланировали — просто потому, что товар действительно заинтересовал. Хорошим примером таких умных рекомендательных систем можно назвать сервисы типа Spotify и Яндекс Музыки, но чаще всего упоминают Netflix. Netflix использует невероятно точную технологию прогнозирования, основанную на реакции пользователей на фильмы. Он сканирует миллионы записей, чтобы рекомендовать шоу и фильмы на основе вашего предыдущего поведения и предпочтений в кино. Эта система становится все более умной по мере развития сбора данных.  С развитием ИИ интернет-пользователи вскоре смогут покупать вещи, просто фотографируя их. CamFind, умная камера всё от того же Яндекса и их конкуренты уже экспериментируют с этим. Также можно вспомнить автопоэтов, нейросеть AlphaCode, способную писать код на уровне  «среднего программиста-человека», "улучшателей" фотографий и ещё кучу других полезных ИИ-приложений, которые меняют наш мир. А вместе с ним меняют и нас. Какие ещё интересные решения на базе ИИ вы можете вспомнить? Что ещё интересного есть в блоге Cloud4Y → Вирусу Микеланджело — 30 лет → Сделайте Linux похожим на Windows 95 → Как не позволить техническому долгу одолеть вас → WD-40: средство, которое может почти всё → Игры для MS-DOS с открытым исходным кодом Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы не пропустить очередную статью. Пишем только по делу.  Корпоративный облачный провайдер