Проекты последних лет в области искусственного интеллекта вызвали волну интереса для применения во многих сферах, однако в некоторых ожидания все же оказались завышенными. Например, о том, что ИИ скоро сможет полностью заменить человека во многих профессиях. На практике, технология лучше работает в сотрудничестве, дополняя способности людей. Исполнительный директор блока программных продуктов и решений Sitronics Group Игорь Мищенко в качестве примера приводит генеративные модели – они продемонстрировали значительные возможности в создании текстов и изображений, но сильно страдают от недостатка креативности и подлинности.
Другой пример - создание мозгоподобных компьютеров. Исследователи пытались разработать нейроморфные чипы, имитирующие структуру и функции мозга. Они должны были потреблять меньше энергии и обрабатывать информацию быстрее традиционных процессоров. Однако, во-первых, производство оказалось крайне дорогим и сложным. А, во-вторых, не было единого подхода к созданию архитектуры таких чипов, что затрудняло их интеграцию в существующие системы. На практике нейроморфные чипы оказались менее эффективными, чем традиционные процессоры в большинстве задач.
«Если посмотреть на реалистичные результаты применения искусственного интеллекта, то увидим, что технология успешно применяется для автоматизации задач, таких как обработка документов, анализ данных и поддержка клиентов через чат-боты. Машинное обучение позволило значительно улучшить анализ больших объемов данных, что привело к новым открытиям в науке, медицине и производстве. Рекомендательные системы на основе ИИ стали неотъемлемой частью онлайн-магазинов, стриминговых сервисов и социальных сетей, предоставляя пользователям более релевантный контент», - отмечает исполнительный директор блока программных продуктов и решений Sitronics Group Игорь Мищенко.
Он подчеркнул, что наиболее активно в России сейчас развиваются несколько направлений искусственного интеллекта: компьютерное зрение (CV) для мгновенного распознавания на изображениях, обработка естественного языка (NLP) для создания чат-ботов и голосовых ассистентов, переводчиков и лингвистического анализа, рекомендательные системы в электронной коммерции и медиаиндустрии.
«Спектр сфер и отраслей, куда проникает искусственный интеллект, расширяется не по дням, а по часам. Анализ больших данных с помощью ИИ позволяет принимать более обоснованные решения в госуправлении, компьютерное зрение используется для контроля общественной безопасности, мониторинга и контроля городской среды. Перспективным является применение компьютерного зрения и в сфере промышленной безопасности. Также несмотря на то, что некоторые проекты на текущем этапе сворачиваются, все же мы видим большой потенциал технологий ИИ в сфере здравоохранения в направлениях анализа медицинских изображений - рентгеновских снимков, КТ, МРТ, в предиктивной медицине для анализа генетической информации пациента и определения риска возникновения определенных заболеваний», - подытожил эксперт.
Комментариев пока нет.
