Когда речь заходит об искусственном интеллекте, многие в первую очередь вспоминают нейросети вроде Midjourney и ChatGPT. Для большинства все это не более чем развлечение. Вот только в реальности ИИ применяется в самых разных сферах и весьма успешно.
Искусственный интеллект в медицине
В первую очередь отметим, что современный ИИ — это далеко не мыслящая машина с самосознанием. Любой использующийся интеллект — это всего лишь набор сложных алгоритмов, которые способны анализировать большие данные, самообучаться и выдавать достаточно точный результат. Такие системы приближены к человеческому интеллекту, но не способны выйти за рамки заложенных в них функций.
Хирургия. К 2018 году уже насчитывалось более пяти тысяч роботов с ИИ, которые ассистировали хирургам. Первые разработки еще в 90-х годах вели в DARPA (Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США) — были созданы несколько прототипов телехирургов. Однако из-за задержки сигнала от оператора к роборуке в 200–300 мс вести операции было затруднительно.
В 1992 году фирма Computer Motion, Inc. создала первый роботизированный лапароскоп AESOP (операции на органах брюшной полости). Ближе к двухтысячным появились роботизированные устройства ZEUS и da Vinci, которые активно использовались в микрохирургии.
Как говорили сами врачи, малоинвазивная хирургия невероятно сложная процедура — как собирать кораблик в бутылке китайскими палочками для еды. Применение роботизированных систем позволило делать все быстрее, точнее и с меньшими рисками для пациентов.
Робот не просто становится продолжением рук хирурга. Он фильтрует движения, снижает дрожание, а рабочий инструмент не зависит от точки опоры. Дополнительно система способна масштабировать движения, например, 2 к 1 — превращает каждые два сантиметра движения руки хирурга в один сантиметр движения манипулятора.
Начиная с 2016 года на роботах-хирургах начали пробовать методы машинного обучения. Инженеры из Университета Джонса Хопкинса натренировали робота STAR (Smart Tissue Autonomous Robot) на операцию по соединению сегментов кишки свиньи. По итогу машина выполнила около 60 % всех действий полностью самостоятельно.
В Калифорнийском университете в Беркли ученые с помощью нейросети научили накладывать робота простейшие швы. Они «скормили» системе 78 видеороликов из базы данных JIGSAWS (записи реальных операций), после чего манипулятор смог повторять движения профессионального хирурга с точностью до 85,5 %. Показатель невысокий, но учитывайте, что этого удалось добиться всего лишь «просмотром» нескольких десятков роликов.
Повышение эффективности анализа изображений. В 2011 году исследователи из NYU Langone Health обнаружили, что автоматизированный анализ находит и сопоставляет определенные аномалии легких на 62–97 % быстрее, чем группа рентгенологов. Участие ИИ в обработке снимков позволяет обнаружить мелкие образования, незаметные человеческому глазу.
Уточнение дозировок. Один из самых ярких примеров — химиотерапия. Поскольку препараты действуют не только на опухоль, но и на весь организм, необходимо точно рассчитать дозу. Специалисты из Массачусетского технологического института решили привлечь к решению этой задачи искусственный интеллект.
Нейросеть на основе медицинских карт и других вводных выдала обновленные дозировки для 50 пациентов больных раком. После врачи применили полученные рекомендации: у каждого из пациентов была замечена положительная динамика и снижение побочных эффектов от токсичных веществ. Ведущим программным обеспечением в этой области является Watson for Oncology от компании IBM. Искусственный интеллект анализирует как данные из карточек, так и результаты других исследований.
Расширение возможностей человека. Одну из самых передовых систем на базе ИИ создали в команде Project Tokyo. Очки на базе Microsoft HoloLens позволяют незрячим людям общаться с большим комфортом.
Система с помощью камер идентифицирует число находящихся в комнате людей, а также по ранее загруженным снимкам способна определять их имена. Эта информация преобразуется в особые звуковые сигналы. Когда незрячий человек поворачивает голову, то по звуку способен понять, где находится человек и является ли он знакомым. В дальнейшем ИИ сможет идентифицировать отдельные предметы по картинке с камер, подавая человеку характерный звук.
Схожую систему разработали и в России, только в виде отдельного гаджета. «Робин» распознает до 50 бытовых предметов и лица на расстоянии до 10 метров. Информирует незрячего пользователя о направлении человека и приближении к объекту голосом через динамик или вибросигналом.
Комплексная диагностика. Возможность оперировать большим объемом данных — одно из главных преимуществ ИИ. Это позволяет сравнить симптомы пациента с аналогичными из огромной базы и вынести компетентный диагноз. В 2017 году группа из Стэнфордского университета протестировала алгоритм искусственного интеллекта против 21 дерматолога на предмет способности выявлять рак кожи. Результаты показали, что ИИ на 95 % соответствовал работе дерматологов.
Также ИИ активно используется для первичной диагностики виртуальными медсестрами. Роботы на основе симптомов от пациента способны быстро и точно направить его к профильному специалисту. В 2015 году была представлена система Molly — интерактивный анимированный аватар, способный анализировать состояние пациентов на основе видео и системы распознавания речи Nuance.
Искусственный интеллект в сельском хозяйстве
Оказывается, роботы с ИИ обеспечивают наше пропитание. Это касается сферы сельского хозяйства. На рынке уже имеются компании Agworld, Farmlogs, Cropx, AGCO — все они в той или иной мере внедряют искусственный интеллект в сельскохозяйственную технику.
Например, инженеры обучают беспилотники доставлять опасные химикаты и опрыскивать сельскохозяйственные угодья. Причем ИИ позволяет делать все это автономно — аппарат сам вылетит по расписанию, выполнит работу и прилетит обратно.
Автономные тракторы у фермеров появились с 2012 года — техника способна работать практически без перерывов и даже в темноте. Машинное зрение не только определяет препятствия, но и видит потенциально опасные предметы в полях, которые могут повредить механизмы в ходе сбора урожая.
Применяется ИИ в продвинутых системах полива — после обучения система способна отличать полезные культуры от сорняков, благодаря чему опрыскивает гербицидами только последние.
Компания IBM на базе платформы Watson Decision Platform for Agriculture ведет разработку системы, которая прогнозирует урожай по спутниковым снимкам и прогнозам погоды. Эта же система помогает выбрать сроки для обработки пестицидами пораженных площадей. Искусственный интеллект помогает определять болезни растений, отслеживать и прогнозировать урожай, а также автоматизировать полив и сборку.
Искусственный интеллект в промышленности
Промышленники увидели в нейросетях своеобразную узкоспециализированную АСУ, которая может быстро анализировать огромные массивы данных и принимать решения. В большинстве случаев системы с ИИ позволяют решить следующие проблемы:
- управление беспилотными средствами на территории предприятий;
- прогнозирование сбоев промышленного оборудования;
- выявление аномалий на производственных линиях;
- контроль качества продукции;
- оценка спроса.
В России больше 16 % промышленных предприятий оснащены системами с искусственным интеллектом. Например, в «Газпром» применяют цифровое бурение. Используя машинное обучение, создаются виртуальные модели скважин, а после они применяются в реальном бурении с учетом текущей информации от множества датчиков. Такой подход ускоряет процесс создания скважины в среднем на 10 %.
Система «Диспетчер» в цехах «Росатома» способна прогнозировать поломки оборудования на основе датчиков и видеокамер. Это снизило на треть затраты на ремонт, а также время простоев в среднем на 12 %. Челябинский металлургический комбинат пользуется системой «АРМИЛ». Машинное зрение позволяет «на взгляд» определять больше 20 дефектов стали и микротрещины диаметром в 300 мкм. Процесс дефектовки ускорился в шесть раз и стал максимально объективным.
Алгоритмы на базе ИИ используют компании самых разных направлений — Canon, Schneider Electric, Danone, General Motors и другие. Крупные бренды пробуют возможности нейросетей и в творческих задачах. Например, дизайнеры Nissan прибегли к помощи ИИ для получения различных вариаций внешнего вида будущих моделей.
Искусственный интеллект в экологии
Мусор — одна из главных проблем человечества. Переработка отходов — это один из самых эффективных методов устранения многочисленных свалок, а также повторного использования ресурсов. На большинстве мусороперерабатывающих заводов сортировку выполняют или люди, или специальная фракционная система, которая отсеивает крупные отходы, отделяет металл магнитом и так далее.
Эти методы не самые точные и надежные, а в случае использования живой силы требуется огромная команда сортировщиков. Альтернативное решение – применение ИИ.
В 2016 году ученые из Чехии обучили нейросеть на базе 2,5 тысяч фотографий мусора, после чего сделали тестовую систему идентификации. Она смогла различать шесть разных видов отходов, но лишь в 25 % случаев правильно определяла тип мусора. Инженерам из США удалось натренировать нейросеть на три фракции мусора, но уже с эффективностью в 80 %.
На одном из мусороперерабатывающих заводов в Санкт-Петербурге используется система на базе обученной нейросети — она определяет 16 видов пластиковых, стеклянных и алюминиевых бутылок.
Искусственный интеллект в системах безопасности
Самый масштабный пример использования нейросетей — это видеонаблюдение. Практически в каждом крупном городе уже есть система распознавания лиц. С ее помощью не составит труда найти нужного человека всего по нескольким кадрам. Например, только в Москве стоит больше 190 тысяч видеокамер, а в Пекине их и вовсе больше миллиона!
Искусственный интеллект позволяет обрабатывать в режиме реального времени потоки данных со всех камер и сопоставлять отснятые лица людей с имеющейся базой данных. Благодаря этому найти человека, который ограбил вас на улице или угнал автомобиль, становится намного проще.
Это не единственная сфера. Приложения с ИИ используются во многих других направлениях, связанных с безопасностью данных. Например, искусственный интеллект может анализировать сетевой трафик и при обнаружении какой-либо аномалии сообщать об этом специалисту или самостоятельно принимать решения.
Применять ИИ планируется даже в криминалистике. Например, продвинутые системы позволяют легко искать данные по всем делам, находить перекрестные доказательства и прецеденты. Интересный случай произошел в Колумбии. Судья использовал ChatGPT для вынесения приговора, пока только в роли консультанта.
Все вышеописанное — это лишь верхушка айсберга. Искусственный интеллект все плотнее входит в нашу жизнь, автоматизируя многие процессы и открывая новые горизонты. Даже реклама на сайтах, которая подстраивается под ваши запросы — это тоже работа ИИ. Нейросети и машинное обучение приносят пользу уже сейчас. Однако в сложных процессах даже самые развитые системы заменить человека пока не способны. Ведь текущий ИИ — это лишь набор алгоритмов и круг его «самостоятельных» решений очень невелик. Он был, есть и останется лишь инструментом в руках человека. Как лопата, калькулятор или автомат Калашникова. Сколь бы «умным» он не казался со стороны – он по сути всего лишь компьютерная программа, которую написал человек. И как он работает и что делает тоже задано человеком (программистом). Не стоит об этом забывать.
PS С нетерпением ждем когда ИИ научится в реальном времени блокировать и вырезать рекламу в Smart TV. Думается первый кто это реализует – получит большую народную любовь.
По материалам DNS