Что такое искусственный интеллект

Источники[править]

Иванченко Н.А. Mivar пространство кадрового потенциала экономической безопасности предприятия (укр.) // Вісник Бердянського університету менеджменту і бізнесу. — 2013. — № 1(22). — С. 54—59.
А.В. Балдин, Научно-образовательный центр «Электронный университет» МГТУ им. Н.Э. Баумана, С.А. Тоноян, Д.В. Елисеев, МГТУ им. Н.Э. Баумана Язык запросов к миварному представлению реляционных баз данных, содержащих архив информации из предыдущих кадровых систем // Engineering Journal: Science and Innovation. — В. 24. — DOI:10.18698/2308-6033-2013-11-1053
Создание экспертной системы в Wi!Mi 1.1. habrahabr.ru. Проверено 10 апреля 2016.
ANTI-EGE (Анти ЕГЭ) Миварный решатель задач на основе логического искусственного интеллекта. Инновации. www.raexpert.ru. Проверено 25 января 2016.
AI (искусственный интеллект) и миварные технологии создания информационно-телекоммуникационных систем. Инновации. www.raexpert.ru. Проверено 25 января 2016.
Неизвестный науке МИВАР | Статьи | Computerworld Россия. www.computerworld.ru. Проверено 12 января 2016.
↑ Варламов О.О. Логический искусственный интеллект создан на основе миварного подхода! МИВАР: активные БД с линейным логическим выводом < 3 млн правил =< понимание смысла + сингулярность в виртуальной реальности. — Saarbrucken, Germany: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012. — 700 с. — ISBN 978-3-8473-1953-5.
Павлова Д.А. Миварные технологии. Применение миварных экспертных систем для решения практических задач (рус.) // Современные наукоемкие технологии. — 2016. — № 5 (часть 1). — С. 62-65.
PC Magazine/RE: Олег Варламов, «Мивар». www.pcmag.ru. Проверено 12 января 2016.
Startup creates ‘brain’ for robots capable of making independent decisions. rbth.com. Проверено 12 января 2016.
Остроух А.В. Системы искусственного интеллекта в промышленности, робототехнике и транспортном комплексе. — г. Красноярск: ООО «Научно-инновационный центр» (Красноярск), 2013. — 326 с. — ISBN 978-5-906314-10-9.
А.В. Балдин, МГТУ им. Н.Э. Баумана, С.А. Тоноян, Д.В. Елисеев, МГТУ им. Н.Э. Баумана Разработка и реализация операторов для обработки архива кадровой информации в виде многомерных пространств средствами 1С // Herald of the Bauman Moscow State Technical University. Series Instrument Engineering. — В. 81. — DOI:10.18698/0236-3933-2015-4-113-126
Eugene Kovshov MIVAR technology as a new generation in Artificial Intelligence (AI) (англ.).
Ivanchenko N.O. Mivar technologies modelling of enterprise’s technical and technological potential (англ.) // Актуальні проблеми економіки. — 2014. — № 1. — С. 505-510.
Sandu R.A. A method of processing experimental data on the parameters of physical processes in information-measurement systems based on Mivar logical nets (англ.) // Measurement Techniques. — 2010-10-01. — В. 6. — Т. 53. — С. 600-604. — ISSN 0543-1972. — DOI:10.1007/s11018-010-9548-0
↑ Варламов О.О. Практическая реализация линейной вычислительной сложности логического вывода на правилах «ЕСЛИ-ТО» в миварных сетях и обработка более трех миллионов правил (рус.) // Автоматизация и управление в технических системах : журнал. — 2013. — № 1. — С. 60-97. — ISSN 2306-1561.
Брюхомицкий Ю.А., Макареви О.Б. Обзор исследований и разработок по информационной безопасности по материалам докладов XIII Международной научно-практической конференции «Информационная безопасность-2013» (рус.) // Известия Южного федерального университета. Технические науки. — 2013. — № 12 (149). — С. 7-25.
Санду Р. А. Многомерная эволюционная прикладная автоматизированная информационная система поддержки принятия решений для управления инновационными ресурсами химической и нефтехимической промышленности России: Автореф… дис. докт. технич. наук: 05.25.05 / Санду Роман Александрович; ФГУП «Российский научно-технический центр информации по стандартизации, метрологии и оценке соответствия» — М., 2011. — 47 с.
Dmitri A.Viattchenin, Stanislau Shyrai Intuitionistic Heuristic Prototype-based Algorithm of Possibilistic Clustering (англ.) // Communications on Applied Electronics. — В. 8. — Т. 1. — С. 30–40. — DOI:10.5120/cae-1629
Oleg O. Varlamov MIVAR: Transition from Productions to Bipartite Graphs MIVAR Nets and Practical Realization of Automated Constructor of Algorithms Handling More than Three Million Production Rules (англ.) // Cornell University. — 2011.

Финансовые услуги

Банки являются одним из услуг, которые приняли технологические изобретения раньше, чем большинство других областей. Банковское дело теперь перешло от необходимости переходить в физическое пространство для проведения операций со своего мобильного телефона.

Банки используют ИИ во многих областях, включая выявление мошеннических действий, анализ инвестиционных тенденций клиентов, предоставление клиентских услуг и т.д.

Получали ли вы когда-нибудь уведомление от банка при совершении транзакции с нового устройства? Это случай использования ИИ для обнаружения любого потенциального мошенничества. Уведомления, полученные от банков и финансовых учреждений относительно их услуг и продуктов, являются примерами ИИ в понимании ваших предпочтений, требований и финансовой мощи предлагать соответствующие продукты.

Заключение

ИИ помогает людям стать более продуктивными, жить лучше. С каждым днем технологии совершенствуются, ввиду этого ИИ все больше и больше стал влиять на нашу повседневную жизнь.

Слитно

Какой частью речи является в предложении слитное «неизвестно», зависит от двух факторов: а) относится оно к действию либо предмету; б) если к предмету, то является ли он вещным, имеющим материальное воплощение, или же достаточно ясным, определённым явлением (процессом, событием):

«Слыхала, Маша замуж вышла? – А за кого? – Толком неизвестно, он не из наших». Неопределённость предмета обсуждения (новобрачного) явно обозначена («не из наших»), значит, пишем «неизвестно» слитно, и оно в этом случае наречие. Синоним «неведомо»; частичные «непонятно», «неясно»; архаичный «безвестно».
«Машина наша бегает резво, да стара, неизвестно, сколько ещё проездит» – «неизвестно» относится к глаголу «проездит» с наречием «сколько». Глаголы с предлогами не употребляются; «прилагательные для глаголов» (образно выражаясь) это и есть наречия. Но наречие «сколько» уже есть при глаголе (указывает на признак действия), а «неизвестно» обозначает признак признака – неизвестность. Значит, «неизвестно» здесь наречие, употреблённое как предикатив, для чего и выделено запятыми. Синонимы те же. Частично синонимическое выражение «без понятия».
«Самовозгорание гниющей на открытом воздухе древесины неизвестно ни в лесоводстве, ни в лесотехнике, поэтому налицо стремление порубщиков-браконьеров скрыть следы преступления». Явление, к которому относится «неизвестно», точно определено (самовозгорание древесных материалов), и союзное слово здесь другое («поэтому», это указательное наречие причины). Так что здесь «неизвестно» однозначно прилагательное среднего рода в краткой форме. Для проверки заменим полным «неизвестное». Звучит корявенько, но остаётся понятным, и принадлежность сомнительного слова к данной части речи определена верно. Синоним «неведомо» в этом случае будет также краткой формой прилагательного «ведомое» с приставкой «не».
«Усиленное таяние ледников Гренландии беспокоит учёных и общественность, но пока неизвестно, вызвано оно глобальным потеплением или известными ранее многолетними циклическими колебаниями температуры Северной Атлантики». Явление (таяние) описано более-менее ясно, однако спорное слово входит в союзное словосочетание «…, но пока неизвестно, …», отделенное запятыми, причём определяет смысл и его, и последующего подчинённого (дополнительного) предложения, то есть выступает в роли также и предикатива. Прилагательные не бывают ни союзными словами, ни предикативами. Значит, и здесь «неизвестно» – наречие. Синонимы те же, что и в п. 1.

Принципы Аристотелевой и Не-Аристотелевой Логики

То, что карта – не территория, а слово – не предмет, называемый этим словом, является очень важным соображением. Коржибски отталкивался от Аристотелевой логики, опирающейся на три классических правила:

Закон тождества (Law of Identity)
Закон непротиворечия (Law of Non-Contradiction)
Закон исключённого третьего (Law of the Excluded Middle)

Из этих положений происходят догматизм, категории, абсолютизм. Коржибски считал, что применимость этой логики имеет свои ограничения; так, при применении формальной логики мы исходим из того, что всякий объект есть объект, никогда не меняется, и он будет везде и всюду одинаковым. Мы исходим из того, что отношения между объектами описываются бинарными операторами, чёткими категориями, и т. д. Коржибски предложил, продолжая концепции не-Ньютоновской физики и не-Евклидовой геометрии, не-Аристотелеву логику. Согласно Коржибски, в природе не существует идентичных объектов; всё меняется, поэтому даже сам объект не тождественен себе. Его три принципа:

Принцип не-тождественности (Non-Identiy) («Карта не есть территория»)
Принцип не-всеобъемлемости (Not-Allness) («Карта не представляет всю территорию» — невозможно знать и сказать «всё обо всём»)
Принцип Само-рефлексивности (Self-Reflexiveness) (Карта – саморефлексивна; «идеальная карта» должна включать в себя карту самой карты и так далее до бесконечности)

Из этих принципов, в частности, можно прийти к соображению, что наши высказывания о реальности не только относительны, потому что зависят от внешнего и внутреннего контекстов, но и динамичны, то есть постоянно меняются.

ИИ в технике

Например, в сельском хозяйстве в последние годы начали использовать автопилоты. Это системы, подразумевающие автоматическое рулевое управление, благодаря чему они могут самостоятельно двигаться по прямой или изогнутой траектории. Это позволяет снизить погрешность работ (обычно она составляет от 5 % до 20%), а также рабочее время и расход топлива.

Аппаратура во многих сферах промышленности оснащается системами помощи операторам. Такие программы отслеживают показатели машин и корректируют режимы работы, благодаря чему достигается максимальная эффективность. Большинство систем отслеживания дистанционные — работникам не нужно находится непосредственно «у станка», что сильно сокращает финансовые и временные затраты.

В рамках логистики распространение получают системы помощи водителю. Они отслеживают движение машины между линиями дорожной разметки, позволяя контролировать свое местоположение и не отклоняться от полосы

Это особенно важно на длинных дистанциях, когда человеку сложно сохранять сосредоточенность.

Некоторые компании разрабатывают уникальные решения, подходящие для конкретных функций и условий использования. Возвращаясь к тому же сельскому хозяйству: там ИИ помогает эффективнее работать на неровных поверхностях, склонах и холмах.

Киборги

Исследователи считают, что в будущем люди будут использовать компьютеры и роботизированные устройства для сохранения и улучшения способностей тела и мозга. Некоторые разработки будут выпускаться для комфорта, другие же – для возврата важных функций. Например, бионические протезы для людей с ампутированными конечностями.

В этой сфере искусственный интеллект отвечает за то, чтобы помочь мозгу и приборам понять друг друга. Он преобразует входящие сигналы, передаёт информацию о положении конечностей в пространстве и состоянии внешней среды.

• В Университете Ньюкасла сделали дополнительный модуль для ручных протезов, оснащённый камерой. Он «рассматривает» предмет перед собой и помогает крепче и удобнее его схватить.

• Лидеры биопротезирования – компания Ossur из Исландии создали самостоятельные робопротезы, исследующие окружающую среду, угадывающие действия человека и подстраивающиеся под его поведение.

• Группа Дастина Тайлера из Кливленда занимается разработкой ладонных протезов, чтобы пользователь ощущал предметы и поверхности по-настоящему.

ИИ как герой

Когда ИИ ведет себя героически в повествовании, вы редко видите, что он воспринимается как ИИ. Реальный ИИ живет на серверах без лица, имени или личности, и злодейский ИИ обычно изображается аналогичным образом. Если персонаж ИИ героический, он обычно приобретает человеческие характеристики, включая эмоции и сочувствие. У героических ИИ-персонажей есть имена, личности и друзья, как и у живых персонажей. Следовательно, в массовом сознании легко забыть, что интеллект героя искусственный. Вам было бы трудно обсуждать героические истории об ИИ, если бы вы ограничились ИИ, как это обычно обсуждается в популярной концепции, и это часть проблемы. Если у ИИ есть лицо, кажется, что он испытывает эмоции или выражает сочувствие, мы не думаем о нем как об ИИ. Может показаться странным, что добавление поверхностных характеристик ИИ может заставить нас так думать, но люди влюбляются в Siri. Есть даже фильм о любви к ИИ.

Многие из положительных взглядов на ИИ следуют пути Азимова и превращают их в роботов. Ни публика, ни персонажи истории не относятся к дроидам в «Звездных войнах» как к ИИ, но это так. Кроме того, C3-PO и R2-D2 занимают центральное место в истории. Точно так же, когда Джонни 5 случайно ожил, это было поводом для радости, а не страха. В киноверсии 2004 года «Я, робот» (едва узнаваемой, поскольку она связана с рассказом Азимова) ИИ – злодей, но героический Сонни – тоже ИИ. Дейта, обладающий самосознанием ИИ-андроид, был одновременно одним из самых популярных персонажей в «Звездном пути: Следующее поколение» и фигурой, безусловно, достойной восхищения.

Интересно, что ИИ также часто является героем, как и злодеем в подобных историях. В «Tron», выпущенном в 1982 году, Master Control Program (MCP) имеет большинство тех же характеристик, что и Скайнет, включая цель получить контроль над ядерным оружием. ИИ-программа под названием CLU побеждает MCP, срывая цели MCP. Разница между MCP/SkyNet и CLU заключалась не в искусственном интеллекте, а в этических соображениях их создателей.

Героический ИИ часто ненавязчив. На протяжении большей части сериала «Звездный путь» основной сеттинг работает с использованием ИИ. Корабельный компьютер говорит, понимает язык и (в более поздних сериях) может создавать реалистичные симуляции на голопалубе. Известный капитан Пикард из «Звездного пути: Следующее поколение» может сказать: «Чай, Эрл Грей, горячий» – и напиток появлялся мгновенно.

Нехватку специалистов по ИИ преувеличивают

Медлительность продвижения к внедрению ИИ-решений в эксплуатацию, похоже, нельзя объяснить только дефицитом специалистов соответствующего профиля. Опрос, проведенный Gartner более года назад, в конце 2019 г., показал, что из приблизительно 600 ИТ-руководителей только 7% считают помехой внедрению ИИ нехватку профессионалов с нужными навыками. Вряд ли положение с тех пор кардинально изменилось.

Артем Пермяков, Directum: HR-специалист становится агентом цифровизации
Цифровизация

Даже в организациях с наименьшим уровнем зрелости ИИ-проектов не жалуются на нехватку специалистов: в 56% сообщили, что у них достаточно нужных кадров либо заявили, что легко смогут нанять или обучить сотрудников. А в компаниях с максимальным уровнем зрелости внедрений ИИ подавляющее большинство, 89%, заявляют, что без проблем нанимают профессионалов необходимого профиля.

«Топ» препятствий на пути внедрения искусственного интеллекта возглавили другие сложности, например — опасения по поводу безопасности и конфиденциальности данных, а также трудности интеграции ИИ-решений с остальной ИТ-инфраструктурой.

При этом, как напоминают в Gartner, «специалист по ИИ» — это не одна специальность, а множество. Аналитики отмечают, что в компаниях нередко допускают ошибку, пытаясь искать «единорогов» — универсалов, обладающих навыками одновременно в сфере ИИ, бизнеса и традиционных ИТ. Таких профессионалов попросту нет, поэтому на соответствующие проекты придется набирать несколько специалистов с разными наборами навыков, взаимно дополняющими друг друга.

Вперед по кривой, ведущей вниз

Как отмечают в Gartner, если искусственный интеллект, как общую концепцию, поместить на график цикла хайпа, сейчас он скатывался бы с «пика чрезмерных ожиданий». Другими словами, средства искусственного интеллекта начинают оправдывать ожидания и приносить реальные преимущества бизнесу. В частности, системы ИИ приходят на помощь во время пандемии: чатботы отвечают на лавину вопросов, связанных с заболеванием; системы компьютерного зрения помогают в соблюдении социальной дистанции, модели машинного обучения активно применяются для прогнозирования последствий различных вариантов перезапуска экономики в ряде стран.

На новой «кривой хайпа» Gartner, посвященной ИИ, появилось пять новых позиций. Это «малые данные» — данные, объем которых достаточно мал, чтобы в них мог разобраться человек; «генеративный ИИ» — программные системы, способные создавать новый контент на базе уже существующего; «составной ИИ» —системы машинного обучения, оптимизированные за счет применения комбинации лучших методов; «ответственный ИИ» — методы и средства, позволяющие обеспечить соблюдение этики и прозрачности при работе систем ИИ; «вещи как клиенты» — программные и аппаратные системы, способные самостоятельно выбирать товары и делать покупки.

Hype Cycle в области искусственного интеллекта

Однако господствуют, как и год назад, тенденции, связанные с демократизацией и индустриализацией искусственного интеллекта.

Работа в области искусственного интеллекта: о кадрах и их нехватке

Хотите исправить ситуацию своими силами? Получите востребованное образование в области ИИ! Сделать это можно в Инженерной академии Российского университета дружбы народов. Выбирайте программу «Интеллектуальный интеллект и робототехнические системы», а также любые из профилей на направлениях «Прикладная математика и информатика» и «Фундаментальная информатика и информационные технологии». Именно магистратура станет идеальным шагом для углубления в тему ИИ, ведь у вас уже есть достаточно фундаментальных знаний.

Профильные дисциплины по созданию и применению интеллектуальных систем у вас будут вести ведущие специалисты в области, работающие на предприятиях ракетно-космической отрасли и в ведущих научно-исследовательских институтах РАН. Проходить практику предстоит на предприятиях, которые успешно внедряют и используют интеллектуальные системы. Среди них есть компании, входящие в госкорпорации «Роскосмос» и «Ростех».

Также на базе Инженерной академии открыта лаборатория робототехнических систем и искусственного интеллекта, оснащенная современными роботами Kawasaki. Там обучающиеся под руководством опытных специалистов могут реализовать на практике полученные знания и попробовать себя в разработке и управлении интеллектуальными системами. Активно ведется и научная работа, результаты которой докладываются на ведущих российских и зарубежных профильных конференциях и публикуются в высокорейтинговых научных изданиях.

Вас заинтересовала тема искусственного интеллекта? Тогда РУДН ждет вас в стенах Инженерной академии, ведь вы можете стать будущим этой перспективной отрасли!

Скажи мне, как ты обращаешься с компьютером, — и я скажу, кто ты

Камень можно пнуть, выбросить или положить на стол и любоваться им, а вот с людьми мы уже так не поступаем. Философы, занимающиеся вопросами этики, вводят категорию морального статуса, определяющего права и обязательства, которыми наделяется тот или иной объект, животное, человек.

Благодаря Иммануилу Канту мы верим, что все люди заслуживают одинакового уважения и равных прав и никем нельзя манипулировать, что другой всегда цель, но не средство к ее достижению. Немецкий философ объяснял это тем, что каждый человек способен к мышлению, что автоматически ставит его в один ряд с себе подобными, независимо от социального статуса, цвета кожи, гендерной идентичности и прочих различий.

В ХХ веке представители этической философии заметили, что нам стоит относиться с уважением не только к другим людям, но и к животным, которые заслуживают этого не меньше. Способность испытывать боль и страдания стала основой для теории морального статуса. Чуть позже круг таких объектов расширился (во многом благодаря активной разработке экологических проблем) — в него предложили включить растения и вообще всё живое. Впрочем, это решение пока остается спорным — как и вопрос о моральном статусе искусственного интеллекта.

Конечно, сейчас еще рано говорить о том, что использовать ИИ исключительно как средство и обижать его — значит вести себя недостойно. Он не испытывает ни боли, ни наслаждения, не понимает своего предназначения и, более того, был создан как инструмент.

Amazon.com [электронная коммерция]

Amazon входит в число пионеров внедрения искусственного интеллекта в реальную деятельность. Компания использовала ИИ для отбора кандидатов на работу ещё в 2014. В следующем году нейронную сеть «уволили», когда оказалось, что она отдавала предпочтение мужчинам. Примечательно, что это не ошибка проектировщиков, а особенность, приобретённая при самообучении. Система анализировала резюме людей, принятых на работу в последние 10 лет, и в этой подборке просто было больше мужчин.

Этот пример говорит, что ИИ действительно способен упростить некоторые задачи. Главное, правильно его использовать, регулярно проверять и своевременно корректировать.

Вот ещё несколько проектов Amazon, связанных с искусственным интеллектом:

• Kiva. Amazon купили компанию-производителя складских роботов за $775 млн и стали производить их для себя. Kiva сокращает время на транспортировку, и помогают компании размещать на складах на 50% больше товара. Так, они снизили операционные расходы на 20%. Планируется внедрение роботов в этапы сортировки и упаковки.

• Alexa. Это интеллектуальный голосовой помощник от Amazon. Сейчас он доступен на iOS, в приложении Lexi и в браузерном интерфейсе. Функционал системы ограничен информацией о новостях, погоде и онлайн-покупками, но она явно будет совершенствоваться. Например, разработчики из Amazon трудятся над алгоритмом, который распознаёт не только текст, но и его эмоциональную окраску.

• В Берлине и Нью-Йорке работают исследовательские группы компании, которые с помощью искусственного интеллекта анализируют большие данные. Технология направлена на прогнозирование цены продуктов и поиск рыночных закономерностей. Управляющей директор центра развития Amazon в Германии говорит, что это ПО составляет сценарий поведения клиента как на ближайшие секунды, так и на недели.

Джефф Безос делает крупную ставку на ИИ. Сейчас в его бизнес-империи трудится более 100 инженеров, проектировщиков и учёных, создающих «умные» машины.

Лучший пример

Научная фантастика остается важным стратегическим инструментом для понимания будущего. По мере того, как ИИ становится все более распространенным явлением, новая научная фантастика все лучше изображает ИИ. «Семя» WebToon – это лучшая вымышленная интерпретация ИИ, которую я когда-либо видел. Искусство прекрасно; персонажи привлекательны; сюжет продуман. Лучше всего то, что комикс доступен бесплатно, так что ознакомьтесь с ним, даже если вы не любите комиксы.

«Семя» показывает, почему научная фантастика так важна как инструмент для размышлений о последствиях, исследуя возможности использования ИИ военными стратегами. Главная героиня, Эмма, начинает использовать искусственный интеллект, чтобы преодолеть свою межличностную тревогу. Сначала она считает, что ИИ, который она называет «Терри», – это чат-бот. В начале отношений Терри учит Эмму быть более уверенной в себе. Тренер по ИИ может стать важным инструментом, позволяющим людям развивать навыки межличностного общения, улучшая взаимодействие и улучшая личные и экономические результаты. Я принимаю участие в разработке коучинга ИИ, поэтому я понимаю эту идею. Я не вникал в это, пока не прочитал нечто подобное в рассказе.

Более здоровое понимание вымышленных изображений ИИ может послужить лучшим предостережением и вдохновением. «» Оруэлла и «О дивный новый мир» Хаксли до сих пор вносят свой вклад в политический дискурс, потому что мы фокусируемся на их предупреждениях о политическом и социальном контроле. Общество может опираться на тысячелетний опыт. Все понимают, что настоящей проблемой в «Мальчике, который кричал о волках» был нечестный мальчик, а не недостаточно быстрые силы защиты деревни или необычайно хищные волки. Серьезное размышление об ИИ, вероятно, приведет к таким же здравым выводам о нем.

От общего – к частному

С нашей точки зрения, наиболее на текущий момент эволюционно развитые системы – это гибриды систем второго и третьего уровней адаптации. Для этого мы в Лаборатории нейронных сетей и глубокого обучения разрабатываем на протяжении уже нескольких лет т. н. DeepPavlov Conversational AI Technology Stack. Это решение включает в себя:

DeepPavlov Agent – ядро системы (оркестратор скиллов),
DeepPavlov Library – библиотека компонентов для анализа высказываний пользователя (аннотаторы типа извлечения сущностей, оценки эмоциональной окраски высказываний, и т.д.) и компонентов для создания скиллов типа Go-Bot,
DeepPavlov Dream – набор конкретных скиллов, которые можно встроить в собственного ИИ-помощника (например, погода, новости, факты, и т.д.),
DeepPavlov Deepy – ИИ-помощник Deepy, представленный несколькими вариациями – дистрибутивами, включающих в себя DeepPavlov Agent, аннотаторы из библиотеки и примеры аннотаторов, и примеры скиллов из DeepPavlov Dream.

Т.к., в отличие от Amazon, мы не является корпорацией, разрабатывающей своего ассистента в рамках экосистемы своих продуктов и услуг, то для разработки своего решения мы не только занимаемся собственной разработкой, но и участвуем в различных конкурсах. Один из таких конкурсов – Amazon Alexa Prize.

В прошлом этапе (Socialbot Grand Challenge 3) конкурса Amazon Alexa Prize, в котором наша лаборатория участвует уже второй раз, мы использовали механизмы типа графа знаний Alexa, графы здравого смысла от Allen NLP, механизмы определения намерений пользователя (интенты), извлекали упомянутые пользователем сущности, пытались получить понимание о том, к какой теме относятся те или иные высказывания пользователя. Но хотя мы смогли занять с первого раза 6-е место, этого недостаточно. Летом 2020-го года мы начали разработку собственного модуля работы с графами знаний, начиная с Wikidata, и привязкой извлеченных из высказываний пользователя сущностей к сущностям из графа знаний. Сейчас мы снова участвуем в Amazon Alexa Prize, и, конечно, задача быстрого понимания того, как пользователь понимает мир, является одной из ключевых. Естественно, решить эту задачу невозможно ни в один заход, ни в два. Тем не менее, с каждым новым конкурсом мы продвигаемся ближе и ближе.

Задачи, стоящие перед как нами, так и всей индустрией в целом, поистине достойны Титанов Древней Греции, и мы это прекрасно осознаем.

Здесь нет магии, когда ИИ читает ваши мысли. Он прото отслеживает то, что вы делаете в Интернете. Продукты, которые вы просматриваете на различных сайтах покупок или в поисковых системах, отслеживаются, и рекламные объявления, связанные с этими продуктами, направляются вам.

ИИ также использует информацию, связанную с демографическими данными, такими как ваш возраст, пол, профессия и т.д., Для определения рекламы продуктов, которые, скорее всего, являются вашими предпочтениями.

3. WAU (игра «Сома»)

WAU (The Warden Unit – «Охранный блок») – суперкомпьютер из игры «Сома». Единственное вменяемое существо в «Соме», пытающееся по мере сил спасти людишек от последствий падения метеорита, переселяя их хлипкие сознания в тела могучих роботов и восстанавливая биогелем.

WAU – редчайший пример положительного ИИ, которое хочет не уничтожения человечества (как обычно), а его спасения. Да, с учетом чрезвычайных обстоятельств получилось не очень хорошо, но он старался. В игре же авторы превратили его в омерзительного монстра, кроме того, WAU можно убить, лишив человечество и жизнь на земле последнего шанса на возрождение. И это… очень неправильно.

WAU