Насколько сильно углубился искусственный интеллект в нашу жизнь? Сегодня На сегодняшней день наблюдается широкое внедрен

На сегодняшней день наблюдается широкое внедрение нейронных сетей в различные сферы жизни. Актуальность применения искусственных нейронных сетей можно объяснить ее практичностью. Ведь с помощью ИИ уменьшаются технические и временные затраты для получения результатов.

Искусственная нейронная сеть — это метод в искусственном интеллекте, который учит компьютеры обрабатывать данные, так же как и человеческий мозг. Применений различных нейронных сетей немало. Они уже справляются с рядом непростых проблем и обещают создание новых программ и устройств, способных решать задачи, которые пока под силу только человеку. Это автоматизация процессов распознавания образов, адаптивное управление, аппроксимация функционалов, прогнозирование, создание экспертных систем, организация ассоциативной памяти и многие другие приложения. В последнее время искусственные нейронные сети начали расширять свои возможности.

Ниже представлены примеры того, как искусственный интеллект применяется в различных сферах жизни.

Руководитель онлайн-платформы Synergy Academy Александр Чальян считает, что когда ИИ достигнет серьезного уровня развития, профессия учителя вполне может быть заменена программой, виртуальным собеседником и т. д. Но это вопрос не самого ближайшего будущего. ИИ не обладает эмпатией, которая являются неотъемлемым атрибутом профессий будущего. Педагогический опыт, метапредметный подход, знание способностей и слабых сторон ученика — всё это невозможно заменить. Скорее нейросети станут помощниками учителей в каких-то простых базовых вещах. Пример представлен ниже.

“Нейросеть начнет в пилотном режиме проверять сочинения школьников уже в феврале 2023 года. Об этом со ссылкой на пресс-службу Национальной технологической инициативы (НТИ) сообщает «РИА-Новости».

Отмечается, что разработанный алгоритм выявляет ошибки лучше, чем среднестатистический преподаватель-эксперт. Кроме того, данный алгоритм ищет не только грамматические и пунктуационные ошибки, но и смысловые недочеты.”

Согласно исследованиям Johns Hopkins University 2018 года, только в США хирургические ошибки происходят более 4000 раз в год. К примеру, не менее 39 раз в неделю хирург оставляет внутри пациентов посторонние предметы, более 20 раз в неделю хирурги проводят не ту операцию или оперируют не тот орган. Все эти проблемы можно решить с внедрением в здравоохранение искусственный интеллект.

В качестве образца успешной работы роботов-ассистентов приведем исследование, в котором приняли участие 379 пациентов, перенесших ортопедические вмешательства. Исследование показало, что использование роботов с искусственным интеллектом в качестве ассистентов привело к пятикратному снижению осложнений по сравнению с операциями, выполняемыми хирургами в одиночку. В этой же статье указывается, что при правильном применении роботизированная хирургия с помощью ИИ также может обеспечить сокращение продолжительности пребывания пациентов в больнице после операции. Сократить это время можно на 21% в результате меньшего количества осложнений и ошибок в лечении.

Исследователи видят использование нейронных сетей в программном обеспечении, которое будет быстро и точно обрабатывать огромные массивы данных и машинах, которые будут видеть и делать то, что не под силу человеку. Это в конечном итоге заложит основу для высокопроизводительной медицины, которая будет основана на данных и уменьшит зависимость от человеческих ресурсов.

В области безопасности и охранных систем нейронные сети необходимы для идентификации лица, распознавания голоса, лиц в толпе, распознавания автомобильных номеров, анализа аэрокосмических снимков, мониторинга информационных потоков, выявления подделок.

Внедрение нейросетевых структур в алгоритмы БОС позволяет приблизиться к разработке охранных систем с искусственным интеллектом, повысить помехозащищенность системы охраны периметров в целом» Повышается как средняя наработка на ложную тревогу, так и вероятность обнаружения с последующей классификацией типа нарушителя. Охранная система с искусственным интеллектом выполняет задачу обнаружения и распознавания автоматически, учитывая при анализе все характеристики исходного сигнала. Процесс обработки происходит значительно быстрее и дает более достоверный результат. Использование интеллектуальных систем охраны не требует вмешательства оператора для анализа тревожных сигналов и определения признаков реального вторжения или ложной тревоги.

Многие банки используют нейросети для обнаружения подделок чеков. Корпорация Nestor (Ргоvidence, Rhode Island) установила подобную систему в Mellon Bank, что по оценкам должно сэкономить последнему $500,000 в год. Нейросеть обнаруживает в 20 раз больше подделок, чем установленная до нее экспертная система.

Компания HNC Software Inc. разработала ПО Falcon, позволяющее выявлять и предотвращать широкий спектр мошеннических операций с банковскими картами..

Фирмой Angoss разработано программное обеспечение KnowledgeSeeker для управления рисками и для идентификации злоумышленников, прогнозирующее с высокой долей вероятности задержки выплат по кредитам.

Отсюда отметим, что теория нейронных сетей, это перспективная и развивающая область науки, которую можно использовать для обеспечения информационной безопасности, а также работы охранных систем.

Прогнозирование. Это первый класс экономических задач, которые можно решить, применяя искусственные нейронные сети. Именно их способность к обобщению и выявлению скрытых зависимостей внутри элементов сети позволяет справиться с подобными задачами. Примерами могут служить:

- прогнозирование уровня спроса на новый товар или услугу;

- прогнозирование объёмов продаж;

- предсказание изменения стоимости акций в определённый период времени;

- прогнозирование целесообразности внедрения инновационных проектов и их экономической эффективности;

Ярким примером успешного использования искусственных нейронных сетей может являться финансовая корпорация Citicorp, применяющая крупный специализированный нейрокомпьютер для анализа и краткосрочного предсказания колебаний курсов валют. Совокупная точность предсказаний, сделанных нейронной сетью, превзошла результаты самых опытных брокеров корпорации. Еще одной фирмой, внедрившей в свою деятельность анализ рынка на основе нейросетевых технологий, является фирма Richard Borst, торгующая недвижимостью. С начала использования нейропакета оборот фирмы в Нью-Йорке и Пенсильвании увеличился на 6%

Искусственные нейронные сети являются незаменимыми при качественной обработке колоссальных потоков данных, без чего очень сложно, а порой и невозможно адекватно оценить ситуацию на рынке и принять верное решение. Всё это свидетельствует о внедрении искусственных нейронных сетей в практике.

В заключение, нейросети — это гибкий и мощный набор инструментов применение которого практически безгранично, будь то распознавание образов и прогнозирование, или же анализ данных и постановка точных диагнозов, нейронные сети созданы для упрощения и удобства жизни людей, поэтому не стоит пугаться ИИ.