Интеллектуальные технологии сегодня шагнули далеко за пределы отдельных операций, например, семантического анализа конкретного документа. ИИ-решения стали становиться составной частью весьма сложных бизнес-процессов. В каком виде реализуется сегодня «процессный интеллект», и в каком направлении ожидается его дальнейшее развитие? В августе аналитическая компания Statista выпустила подробный отчет о состоянии рынка ИИ. По мнению аналитиков, главным трендом развития искусственного интеллекта остается автоматизация процессов, ведь именно применение ИИ улучшает производительность деловых операций по сравнению с другими технологиями практически во всех отраслях и даже вносит существенный вклад в ВВП стран. Например, для промышленного производства ИИ может увеличить валовую добавленную стоимость почти на 4 трлн. долл. (около 372 трлн. руб.) к 2035 г., для оптовой и розничной торговли рост составит 2,2 трлн. долл. США (около 205 трлн. руб.), для отрасли информации и связи – 1 трлн. долл. США (около 93 трлн. руб.).
Архив за месяц: Август 2022
Автоматизированная обработка текстов на естественном языке с помощью инструментов искусственного интеллекта: описание технологии
Интеллектуальная автоматическая обработка текстов на естественном языке – это та область программных решений, в которой традиционно работают многочисленные команды исследователей и разработчиков в самых разных странах. Действительно, применительно к корпоративному сектору речь идет о широком спектре возможностей обработки текстовых документов: от структурированных форм до текстов соглашений и переписки с клиентами на корпоративном форуме. Какие из этих возможностей сегодня стали рутинными общеупотребительными сервисами, а какие находятся на переднем фронте интеллектуальной обработки? Согласно оценкам аналитиков Центра компетенций «Искусственный интеллект» МФТИ, авторов альманаха «Искусственный интеллект» 2021, который вышел в свет в апреле, сегмент решений для обработки естественного языка (ЕЯ) Natural Language Processing (NLP) занимает в России 32,8% всего рынка ИИ.
Переход от корпоративных данных к знаниям с помощью инструментов искусственного интеллекта: подробности технологии
Для современного цифрового предприятия данные – это фундамент для выработки эффективных управленческих решений, как оперативных, так и стратегических. Однако на пути к принятию решений «сырые» исходные данные превращаются в корпоративные знания. Сегодня мы видим несколько направлений такой трансформации, как на уровне аккумулирования цифрового опыта компании, так и на уровне самих данных. Аналитики Gartner выделяют отдельную группу ИТ-решений – платформы цифрового опыта (Digital Experience Platforms, DXP), для которых ежегодно выпускается «Магический квадрант». В своем анализе DXP-платформ аналитики Gartner, в первую очередь, фокусируют внимание на интеграции клиентских данных из различных источников. Так, в числе лидеров рыночного сегмента – компания Adobe, у которой, по мнению Gartner, – зрелое решение DXP, включающее управление контентом, аналитику и функции персонализации.
Глубинные нейронные сети для обработки больших массивов данных: достижения и проблемы
Конечно, сегодняшние ИИ-механизмы не умеют «мыслить» и принимать решения на уровне человека. Однако и на этом пути ИИ может достигать впечатляющих успехов, делая то, что не под силу человеку, например, обрабатывать огромные объемы данных практически в реальном масштабе времени. Именно эти возможности стали базисом для мощного развития механизмов машинного обучения в его нынешнем наиболее популярном виде – глубинных нейронных сетей (ГНС или DNN – Deep Neural Network). Глубинная нейронная сеть – это искусственная нейронная сеть (ИНС) с несколькими слоями нейронов, расположенных между входным и выходным слоями. ГНС находит корректный метод математических преобразований, чтобы превратить исходящие данные в выходящие, независимо от линейной или нелинейной корреляции. Сеть продвигается по слоям, рассчитывая вероятность каждого выхода.
Программно-аппаратные решения на базе искусственного интеллекта: внедрения и перспективы
Ежегодные темпы роста рынка решений искусственного интеллекта в России эксперты оценивают на уровне 20-30%. Какие технологии обеспечивают такое ускоренное развитие? В каких практических задачах эти технологии находят массовое применение? Где находятся точки роста, которые определяют векторы развития интеллектуальных систем в ближайшей перспективе? Искать ответы на эти вопросы помогли российские эксперты в области интеллектуальных технологий и решений. Исследователи компании IDC полагают, что российский рынок решений искусственного интеллекта (ИИ) будет демонстрировать среднегодовой рост на уровне 18,5% до 2024 г. В 2023 г. он преодолеет отметку в 500 млн. долл., и к 2024 г. его объем составит 555,1 млн. долл. Центр компетенций МФТИ «Искусственный интеллект» оценивает объемы этого рынка в рублевом выражении.
Обзор последних прорывных технологии из США. Часть 2
Роботизированные суставы сделают будущие скафандры более удобными. Конечная цель ученых — это полностью интегрировать мягкие роботизированные приводы в очень гибкий самовосстанавливающийся новый костюм со встроенными датчиками. Инженеры Техасского университета A&M под руководством Аны Диас Артилес разрабатывают технологию мягких роботов. Она сделает будущие скафандры SmartSuit для исследования планет более безопасными, удобными и энергоэффективными для космонавтов. Сегодня у космонавтов есть выбор из двух видов скафандров. Одним из них является группа летных костюмов, которые предназначены для защиты экипажей от случайной разгерметизации во время взлета и входа в атмосферу. Другой — российские и американские скафандры полного давления, которые не менялись с начала 1980-х годов. Проблема в том, что они не очень удобные. Одна из причин заключается в том, что космические скафандры должны содержать воздух с достаточным давлением. Но это превращает костюм в воздушный шар в форме морской звезды, который так же трудно согнуть, как автомобильную шину.
