Дайджест. Искусственный интеллект
В Москве заработает искусственный интеллект
Президент России Владимир Путин подписал закон о создании специального правового режима для внедрения технологий искусственного интеллекта в Москве. Режим будет запущен 1 июля и будет действовать в экспериментальном формате в течение 5 лет. Основная задача эксперимента – проверить, как работают технологии искусственного интеллекта, в каких сферах экономики и общественных отношений имеет смысл его внедрить. По результатам эксперимента будет принято решение о внесения изменений в действующее законодательство.
Президент России Владимир Путин подписал закон о создании специального правового режима для внедрения технологий искусственного интеллекта в Москве. Режим будет запущен 1 июля и будет действовать в экспериментальном формате в течение 5 лет. Основная задача эксперимента – проверить, как работают технологии искусственного интеллекта, в каких сферах экономики и общественных отношений имеет смысл его внедрить. По результатам эксперимента будет принято решение о внесения изменений в действующее законодательство.
Почему каждый владелец бизнеса должен инвестировать в искусственный интеллект
Серийный предприниматель, миллиардер Марк Кьюбан считает, что революции персональных компьютеров, интернета, мобильных и облачных вычислений невозможно даже сравнить с искусственным интеллектом. При этом если в начале эпохи интернета мы с помощью dial-up модема скачивали браузер Netscape для работы, и многие вещи казались сложными, то сегодня каждый из нас знает, как работать с современными технологиями. «Искусственный интеллект идёт по тому же пути, но имеет большее влияние. Процессу принятия решений в вашей компании поможет искусственный интеллект. Я настоятельно, настоятельно рекомендую узнать основы искусственного интеллекта на Coursera, смотреть видео о базовых принципах на YouTube. Вам необходимо базовое понимание этой технологии. И Россия, и Китай говорят: «Кто будет доминировать в области ИИ – тот будет управлять миром через следующие 25 лет». И они правы», – уверен Кьюбан.
Серийный предприниматель, миллиардер Марк Кьюбан считает, что революции персональных компьютеров, интернета, мобильных и облачных вычислений невозможно даже сравнить с искусственным интеллектом. При этом если в начале эпохи интернета мы с помощью dial-up модема скачивали браузер Netscape для работы, и многие вещи казались сложными, то сегодня каждый из нас знает, как работать с современными технологиями. «Искусственный интеллект идёт по тому же пути, но имеет большее влияние. Процессу принятия решений в вашей компании поможет искусственный интеллект. Я настоятельно, настоятельно рекомендую узнать основы искусственного интеллекта на Coursera, смотреть видео о базовых принципах на YouTube. Вам необходимо базовое понимание этой технологии. И Россия, и Китай говорят: «Кто будет доминировать в области ИИ – тот будет управлять миром через следующие 25 лет». И они правы», – уверен Кьюбан.
Искусственный интеллект и автоматизация – в фокусе венчурных капиталистов
Лучшие решения на основе искусственного интеллекта – те, которые решают специфические проблемы конкретной отрасли. Для одних компаний это инструмент управления фондом, другие же заинтересованы в дополнении труда сотрудников искусственным интеллектом. Речь идёт, например, о коллаборативных роботах – манипуляторах, которые бок о бок работают с человеком. Такую «руку» можно обучить выполнять конкретные действия с помощью планшета. Инвесторы видят огромный потенциал в искусственном интеллекте, несмотря на проблемы этой технологии, связанные с предвзятостью, а также неспособностью решать некоторые простые для человека задачи – например, роботы пока не очень хорошо умеют завязывать шнурки на обуви.
Лучшие решения на основе искусственного интеллекта – те, которые решают специфические проблемы конкретной отрасли. Для одних компаний это инструмент управления фондом, другие же заинтересованы в дополнении труда сотрудников искусственным интеллектом. Речь идёт, например, о коллаборативных роботах – манипуляторах, которые бок о бок работают с человеком. Такую «руку» можно обучить выполнять конкретные действия с помощью планшета. Инвесторы видят огромный потенциал в искусственном интеллекте, несмотря на проблемы этой технологии, связанные с предвзятостью, а также неспособностью решать некоторые простые для человека задачи – например, роботы пока не очень хорошо умеют завязывать шнурки на обуви.
Британцы создадут робота с ИИ для прополки грядок и сбора слизней
В сельском хозяйстве остаётся очень много ручного труда. Пандемия коронавируса и закрытие границ особенно остро высветили эту проблему, когда фермеры развитых государств столкнулись с дефицитом сезонных рабочих рук из бедных стран. В Англии организован консорциум, который планирует создать роботов для решения этой проблемы. Консорциум образован двумя стартапами ― робототехническим Small Robot Company и специализирующемся на компьютерном зрении Cosmonio, а также центром Crop Health and Protection (CHAP) и двумя сельскохозяйственными подрядчиками. Частичное финансирование проекта осуществляет фонд Innovate UK SMART. Первой разработкой группы компаний станет робот SlugBot для автоматического мониторинга и сбора слизней без химической обработки.
В сельском хозяйстве остаётся очень много ручного труда. Пандемия коронавируса и закрытие границ особенно остро высветили эту проблему, когда фермеры развитых государств столкнулись с дефицитом сезонных рабочих рук из бедных стран. В Англии организован консорциум, который планирует создать роботов для решения этой проблемы. Консорциум образован двумя стартапами ― робототехническим Small Robot Company и специализирующемся на компьютерном зрении Cosmonio, а также центром Crop Health and Protection (CHAP) и двумя сельскохозяйственными подрядчиками. Частичное финансирование проекта осуществляет фонд Innovate UK SMART. Первой разработкой группы компаний станет робот SlugBot для автоматического мониторинга и сбора слизней без химической обработки.
Объявлен конкурс для разработчиков ИИ-решений в области обработки текстов
Объявлен конкурс Up Great Про//Чтение для разработчиков систем машинной обработки текстов: «Конкурс адресован разработчикам ИИ-систем, способных не только осуществлять глубокий анализ смысла текста, но и находить в нем фактические, логические и смысловые ошибки. Для победы искусственный интеллект должен будет справиться с этой задачей не хуже, чем человек, и сделать это не более чем за 30 секунд». Отмечается, что такой уровень машинной обработки текстов в мире пока не достигнут. В ходе соревнований участники должны будут проверить «несколько сотен эссе и сочинений». Общий призовой фонд — 200 млн рублей.
Объявлен конкурс Up Great Про//Чтение для разработчиков систем машинной обработки текстов: «Конкурс адресован разработчикам ИИ-систем, способных не только осуществлять глубокий анализ смысла текста, но и находить в нем фактические, логические и смысловые ошибки. Для победы искусственный интеллект должен будет справиться с этой задачей не хуже, чем человек, и сделать это не более чем за 30 секунд». Отмечается, что такой уровень машинной обработки текстов в мире пока не достигнут. В ходе соревнований участники должны будут проверить «несколько сотен эссе и сочинений». Общий призовой фонд — 200 млн рублей.
ИИ и электричество: исторические параллели
Изучение электричества Эндрю Гордоном и Бенджамином Франклиным началось в 1740-х годах. До формулирования фундаментальных научных принципов Эрстедом, Ампером и Фарадеем оставалось ещё 80 лет. В 1830-х появились двигатели постоянного тока, но они были ещё бесполезны. Только к 1866 году были построены первые электрические генераторы, которые имели практическое значение, и в 1882 году электроэнергию впервые стали продавать. На 1890-1930 годы пришлась электрификация фабрик, с 1930-х технология стала общедоступной, и сегодня от неё зависит жизнь и комфорт каждого из нас. Таким образом, электричество прошло пять стадий прогресса. Что же происходит с искусственным интеллектом? Он находится лишь на первой стадии, которая началась ещё в 1940-х годах. Инженеры открыли базовые принципы этой дисциплины и сконструировали машины, способные решать сложные задачи по распознаванию паттернов. На следующих этапах могут появиться «вычислительные электростанции» и «сети», будет полностью переосмыслено производство, и затем – созданы абсолютно новые и доступные для всех технологии.
Изучение электричества Эндрю Гордоном и Бенджамином Франклиным началось в 1740-х годах. До формулирования фундаментальных научных принципов Эрстедом, Ампером и Фарадеем оставалось ещё 80 лет. В 1830-х появились двигатели постоянного тока, но они были ещё бесполезны. Только к 1866 году были построены первые электрические генераторы, которые имели практическое значение, и в 1882 году электроэнергию впервые стали продавать. На 1890-1930 годы пришлась электрификация фабрик, с 1930-х технология стала общедоступной, и сегодня от неё зависит жизнь и комфорт каждого из нас. Таким образом, электричество прошло пять стадий прогресса. Что же происходит с искусственным интеллектом? Он находится лишь на первой стадии, которая началась ещё в 1940-х годах. Инженеры открыли базовые принципы этой дисциплины и сконструировали машины, способные решать сложные задачи по распознаванию паттернов. На следующих этапах могут появиться «вычислительные электростанции» и «сети», будет полностью переосмыслено производство, и затем – созданы абсолютно новые и доступные для всех технологии.
Уменьшение углеродного следа искусственного интеллекта
В прошлом году исследователи из Университета Массачусетса в Амхерсте подсчитали, что стандартная нейросетевая архитектура в процессе обучения создаёт 626 фунтов (283 килограмма) углекислого газа. Такое же количество парниковых газов приходится на пять автомобилей в США – включая их производство. Решение предложили исследователи из Массачусетского технологического института: они разработали большую нейронную сеть, которая состоит из множества предварительно обученных подсетей разных размеров. Их можно адаптировать к различным аппаратным платформам без переподготовки – от 10-долларовых датчиков «Интернета вещей» до 600-долларовых смартфонов. Таким образом можно снизить углеродный след – совокупность всех выбросов парниковых газов, прямо или косвенно произведённых системой.
В прошлом году исследователи из Университета Массачусетса в Амхерсте подсчитали, что стандартная нейросетевая архитектура в процессе обучения создаёт 626 фунтов (283 килограмма) углекислого газа. Такое же количество парниковых газов приходится на пять автомобилей в США – включая их производство. Решение предложили исследователи из Массачусетского технологического института: они разработали большую нейронную сеть, которая состоит из множества предварительно обученных подсетей разных размеров. Их можно адаптировать к различным аппаратным платформам без переподготовки – от 10-долларовых датчиков «Интернета вещей» до 600-долларовых смартфонов. Таким образом можно снизить углеродный след – совокупность всех выбросов парниковых газов, прямо или косвенно произведённых системой.
Комфорт, взаимодействие и эффективность: искусственный интеллект в архитектурных проектах
Искусственный интеллект помогает как создавать архитектурные стратегии для целых городов, так и конструировать менее масштабные проекты. Искусственный интеллект с помощью данных о передвижении и других факторов способен моделировать рабочие пространства для повышения эффективности людей. В штаб-квартире Philips Lightning в Нидерландах освещение стало центром дизайнерского проекта, который отразил инновационность светотехнической компании через параметрически разработанное «дерево» с 1500 тысячами подвешенных к потолку «листьев», запрограммированных на различные сценарии освещения с использованием искусственного интеллекта. В офисном здании Intesa в Сан-Паулу ИИ позволяет контролировать температуру и расход электричества с помощью изменения положения панелей на фасаде. Потреблять в два раза меньше электроэнергии, чем офисное здание аналогичного размера, способна электростанция Brattorkaia в Норвегии с помощью интеллектуальной системы освещения – она чувствительно к динамике использования и занятости помещений.
Искусственный интеллект помогает как создавать архитектурные стратегии для целых городов, так и конструировать менее масштабные проекты. Искусственный интеллект с помощью данных о передвижении и других факторов способен моделировать рабочие пространства для повышения эффективности людей. В штаб-квартире Philips Lightning в Нидерландах освещение стало центром дизайнерского проекта, который отразил инновационность светотехнической компании через параметрически разработанное «дерево» с 1500 тысячами подвешенных к потолку «листьев», запрограммированных на различные сценарии освещения с использованием искусственного интеллекта. В офисном здании Intesa в Сан-Паулу ИИ позволяет контролировать температуру и расход электричества с помощью изменения положения панелей на фасаде. Потреблять в два раза меньше электроэнергии, чем офисное здание аналогичного размера, способна электростанция Brattorkaia в Норвегии с помощью интеллектуальной системы освещения – она чувствительно к динамике использования и занятости помещений.
Нейросеть ищет пластиковый мусор размером до пяти миллиметров в океанах на снимках со спутника
С помощью снимков со спутника Европейского космического агентства Sentinel-2 нейросеть обнаруживает пластиковый мусор на поверхности океанов в сотнях миль от берега. Объекты в воде имеют различный состав и плотность, поглощают либо отражают свет, создавая особую спектральную «картину», благодаря которой система отличает пластик от водорослей или дерева с 86%-ой точностью. Разработчики системы на основе искусственного интеллекта утверждают, что она совместима с другими спутниками и даже может использоваться при работе с дронами. Применение технологии не поможет исправить экологическую проблему, но упростит и ускорит работы по очистке океанов.
С помощью снимков со спутника Европейского космического агентства Sentinel-2 нейросеть обнаруживает пластиковый мусор на поверхности океанов в сотнях миль от берега. Объекты в воде имеют различный состав и плотность, поглощают либо отражают свет, создавая особую спектральную «картину», благодаря которой система отличает пластик от водорослей или дерева с 86%-ой точностью. Разработчики системы на основе искусственного интеллекта утверждают, что она совместима с другими спутниками и даже может использоваться при работе с дронами. Применение технологии не поможет исправить экологическую проблему, но упростит и ускорит работы по очистке океанов.
