Искусственный интеллект спасет от кризиса?
По предварительным оценкам, в нынешнем году российский ИТ-рынок в денежном выражении будет не сильно отличаться от предыдущего. Одна из причин этого - общая экономическая ситуация в стране. «В целом по текущему году мы ожидаем, что экономика покажет рост на уровне 1,8%, а инфляция закончит год на отметке 3,4%», - отметил министр экономического развития РФ Максим Орешкин, рассказывая осенью этого года о прогнозе социально-экономического развития страны на 2019-2021 гг. и на период до 2024 г.
Одним из таких рынков является рынок систем искусственного интеллекта (ИИ). Выступая на ноябрьском заседании Комитета АПКИТ по мониторингу развития ИТ-индустрии, глава этого комитета и вице-президент IBM Кирилл Корнильев напомнил, что, по оценкам Frost & Sullivan, внедрение технологий ИИ к 2030 г. обеспечит прирос оборота компаний мира на 15,7 трлн. долл. (10,7 трлн. из них придутся на компании США и Китая), говорится в статье ITWeek .
Примерно такие же оценки вклада ИИ в мировую экономику содержатся в отчете PwC «What’s the real value of AI for your business and how can you capitalize?»: он будет плавно увеличиваться с примерно 1 трлн. долл. в 2017 г. до почти 16 трлн. долл. в 2030-м. Что же касается нашей страны, то в ней рынок машинного обучения вырастет с 700 млн. руб. в 2017 г. до 28 млрд. руб. в 2020-м (то есть примерно в 40 раз!), а в этом году составит около 1 млрд. руб.
На фоне столь высоких ожиданий интересно мнение руководителя Центра когнитивных технологий ГК «Ай-Теко» Ильи Калагина, что рынки ИИ и машинного обучения могут спасти отечественных интеграторов от разорения, обусловленного падением спроса на традиционные ИТ-проекты.
В то же время следует понимать, что ИИ - не панацея, подчеркнул Илья Калагин. Да и не всегда искусственный интеллект эффективнее естественного. Особенно если последний использует хорошо развитые традиционные методы прикладной математики, «материализованные» в современных BI-cистемах. Ведь не секрет, что разработчики ИИ-cистем склонны преувеличивать свои успехи и замалчивать неудачи, зачастую создавая о нейронных сетях и нейрокомпьютерах необъективное впечатление. Впрочем, как отмечает Илья Калагин, данная ситуация характерна не только для разработчиков нейросетевых систем.
Он также считает, что прежде чем искусственные нейронные сети можно будет использовать для решения задач, где поставлены на карту человеческие жизни или важные промышленные объекты (к примеру, в ядерной энергетике), должны быть решены вопросы надежности этих сетей. Вместе с тем он обращает внимание на то, что процесс улучшения ИИ-технологий происходит постоянно и современные нейросетевые алгоритмы по своей эффективности уже заметно превзошли традиционные алгоритмы в области машинного зрения и перевода.
Сделала невозможное - разработала саморазвивающуюся программу, способную мыслить и учиться без человеческого вмешательства. Устроив состязание с предыдущими программами этой версии, новый продукт показал себя с лучшей стороны, выиграв одну из самых сложных игр - го, рассказывает сайт.
AlphaGo Zero способна развиваться самостоятельно
Инженерам компании пришлось хорошенько попотеть. Они переписали алгоритмы нейросети старой версии AlphaGo, создав улучшенную самообучающуюся AlphaGo Zero. Этот искусственный интеллект настолько умный, что всего за несколько часов освоил навыки логической настольной игры го.
Далее начались более серьёзные состязания - AlphaGo Zero играла в го со своими предшественниками AlphaGo Lee, АlphaGo Master и AlphaGo 2016 года. Стоит заметить, что некоторые из них обыгрывали даже чемпионов мира, сильнейших игроков в го. Но AlphaGo Zero не оставила никаких шансов на победу, разгромив старые версии в пух и прах.
Секрет нового искусственного интеллекта в том, что он постоянно тренируется. Сначала AlphaGo Zero играла сама с собой и запоминала все промахи. Соответственно, алгоритмы анализировали каждый ход и искали оптимальное решение, которое помогло бы выиграть.
Потом вся эта информация сохранялась. Впоследствии, AlphaGo Zero была готова к новой игре с более сильным противником и более сложными ходами. Такой принцип работы дает возможность программе развиваться, учиться, выигрывать и быть самой умной.
Журналист ДжоИнфоМедиа Леся Мельник напоминает, что интерактивный дудл в честь фильма "Служебный роман".
Специалисты из США и Тайланда разработали метод достоверного воспроизведения мировых шедевров искусства живописи с использованием 3D-печати и искусственного интеллекта. Благодаря этой комбинации получается воспроизводить цветовую палитру изображения, максимально приближенную к оригиналу. Метод основан на печати множества слоев разными по цвету чернилами, благодаря чему удается получить максимально близкий к оригиналу цвет для каждого фрагмента картины. Технологию собираются представить на конференции SIGGRAPH Asia 2018.
В мировой практике часто применяется копирование шедевров мирового искусства. Делается это не ради каких-то махинаций, а для того, чтобы с работами могли познакомиться большее число людей. Кроме того, таким образом владельцы произведений искусства могут защитить оригиналы от разрушения.
Обычно репродукции создаются с помощью высокоточных сканеров и принтеров. Однако возможности этой техники весьма ограничены и не позволяют передать всю красоту оригинала в мельчайших деталях. Объясняется это несколькими недостатками. Например, один из них заключается в том, что обычно применяемые принтеры используют для передачи цвета оригинала комбинацию из четырех цветов, из-за чего точность цветопередачи снижается. Кроме того, как правило, принтеры создают колориметрическое, а не спектральное воспроизведение цвета оригинала, из-за чего напечатанная картина близка к оригинальной лишь при определенном эталонном освещении.
Получить более точную копию позволяет разработка исследователей из Массачусетского технологического института — система RePaint, в которой искусственный интеллект управляет 3D-принтером и позволяет передавать исходные цвета вне зависимости от освещения.
Создание репродукции с помощью этого метода происходит в несколько этапов. Сначала проводится качественное сканирование оригинала. После этого система проводит расчет параметров 3D-печати. Последним этапом является, собственно, сама печать копии на 3D-принтере. Для получения максимально достоверной передачи цвета в репродукции, инженеры используют специальный метод съемки. Помещенный на подложку оригинал картины снимает мультиспектральная камера. При сканировании жидкокристаллический фильтр перед камерой меняет свою десятинанометровую полосу пропускания начиная от 420 нанометров и заканчивая 720 нанометрами. В это же время камера делает монохромные снимки, после чего объединяет их в единое изображение, в котором каждому пикселю соответствует 31 спектральное значение.
Для воссоздания копии применяется 3D-принтер, способный печать множеством различных полупрозрачных чернил, накладываемых друг на друга слой за слоем. Для плавного перехода между цветами используется классический метод создания полутонового изображения. Весь процесс контролируется двумя нейросетями, одна из которых предсказывает спектр массива слоев из разных материалов. Эту нейросеть инженеры обучили на основе напечатанной пластины с множеством квадратов размером в миллиметр, состоящих из разных комбинаций слоев.
С помощью первой нейросети обучили вторую. Она используется для обратной задачи — предсказывает оптимальное расположение слоев из разных материалов для предоставленного ей изображения.
К сожалению, на данный момент технология имеет ограничение. Система способна выдавать репродукцию размером не больше открытки. Однако если технологию можно будет масштабировать, то у музеев появится еще одна возможность сохранить бесценные оригиналы, показывая посетителям точнейшие копии.
Специалисты из США и Тайланда разработали метод достоверного воспроизведения мировых шедевров искусства живописи с использованием 3D-печати и искусственного интеллекта. Благодаря этой комбинации получается воспроизводить цветовую палитру изображения, максимально приближенную к оригиналу. Метод основан на печати множества слоев разными по цвету чернилами, благодаря чему удается получить максимально близкий к оригиналу цвет для каждого фрагмента картины. Технологию собираются представить на конференции SIGGRAPH Asia 2018.
В мировой практике часто применяется копирование шедевров мирового искусства. Делается это не ради каких-то махинаций, а для того, чтобы с работами могли познакомиться большее число людей. Кроме того, таким образом владельцы произведений искусства могут защитить оригиналы от разрушения.
Обычно репродукции создаются с помощью высокоточных сканеров и принтеров. Однако возможности этой техники весьма ограничены и не позволяют передать всю красоту оригинала в мельчайших деталях. Объясняется это несколькими недостатками. Например, один из них заключается в том, что обычно применяемые принтеры используют для передачи цвета оригинала комбинацию из четырех цветов, из-за чего точность цветопередачи снижается. Кроме того, как правило, принтеры создают колориметрическое, а не спектральное воспроизведение цвета оригинала, из-за чего напечатанная картина близка к оригинальной лишь при определенном эталонном освещении.
Получить более точную копию позволяет разработка исследователей из Массачусетского технологического института — система RePaint, в которой искусственный интеллект управляет 3D-принтером и позволяет передавать исходные цвета вне зависимости от освещения.
Создание репродукции с помощью этого метода происходит в несколько этапов. Сначала проводится качественное сканирование оригинала. После этого система проводит расчет параметров 3D-печати. Последним этапом является, собственно, сама печать копии на 3D-принтере. Для получения максимально достоверной передачи цвета в репродукции, инженеры используют специальный метод съемки. Помещенный на подложку оригинал картины снимает мультиспектральная камера. При сканировании жидкокристаллический фильтр перед камерой меняет свою десятинанометровую полосу пропускания начиная от 420 нанометров и заканчивая 720 нанометрами. В это же время камера делает монохромные снимки, после чего объединяет их в единое изображение, в котором каждому пикселю соответствует 31 спектральное значение.
Для воссоздания копии применяется 3D-принтер, способный печать множеством различных полупрозрачных чернил, накладываемых друг на друга слой за слоем. Для плавного перехода между цветами используется классический метод создания полутонового изображения. Весь процесс контролируется двумя нейросетями, одна из которых предсказывает спектр массива слоев из разных материалов. Эту нейросеть инженеры обучили на основе напечатанной пластины с множеством квадратов размером в миллиметр, состоящих из разных комбинаций слоев.
С помощью первой нейросети обучили вторую. Она используется для обратной задачи — предсказывает оптимальное расположение слоев из разных материалов для предоставленного ей изображения.
К сожалению, на данный момент технология имеет ограничение. Система способна выдавать репродукцию размером не больше открытки. Однако если технологию можно будет масштабировать, то у музеев появится еще одна возможность сохранить бесценные оригиналы, показывая посетителям точнейшие копии.
Крупнейшие аудиторские компании мира постепенно начинают внедрять технологии искусственного разума в свою деятельность. Аудиторы надеются, что AI поможет им освободить людей от технических и рутинных заданий, чтобы оптимизировать свою работу.
Как стало известно , аудиторские компании EY и PwC внедряют пилотный проект по использованию искусственного интеллекта (AI) для распознавания изображений, выполнения части бухгалтерских заданий и других видов рутинной технической деятельности, которую сейчас выполняют сотрудники. Британское издание отмечает, что все компании большой четверки- PwC, EY, KPMG и Deloitte - активно наращивает инвестиции в новые технологии, в том числе искусственный интеллект, для оптимизации своей деятельности и во избежание ошибок человеческого фактора. Среди наиболее перспективных областей применения AI - ускорение заполнения заявок от и для клиентов, распознавание «аномалий» в финансовых транзакциях и анализ данных на предмет возможного вмешательства извне и мошенничества.
«Нам становится все очевиднее, что AI окажет огромное влияние на наш бизнес, поэтому мы уже сейчас пытаемся сделать максимальный задел в этой области,- заявил FT глава PwC UK по технологиям и инвестициям Джон Эндрюс.- Инвестиции в этих областях, скорее всего, будут расти по экспоненте».
В свою очередь, KPMG планирует внедрить систему, которая будет оценивать кредитную информацию по результатам анализа портфелей займов в коммерческих банках. Кроме того, искусственный интеллект может использоваться для предикативного анализа и построения вероятностных моделей. Для внедрения этих технологий KPMG уже больше года сотрудничает с проектом Watson компании IBM и несколькими стартапами, работающих в области AI.
FT отмечает, что большая четверка аудиторов активно внедряет AI еще и потому, что пытается отстоять свои позиции на рынке ЕС, где в последнее время заметно повысилась конкуренция: новые правила ЕС, в соответствии с которыми компания обязана раз в десять лет объявлять тендер на аудит и менять своего аудитора не реже чем раз в 20 лет, заметно увеличили число тендеров на проведение внешнего аудита. Так, количество таких тендеров среди компаний, входящих в индекс FTSE 250, выросло с пяти в 2012 году до пятидесяти в 2016 году.
«Ожидания в аудиторской отрасли заметно растут, по мере того как регуляторы становятся все более требовательными,- отмечает Стивен Гиггс из Deloitte.- Аудиторские фирмы пытаются выделиться из общей массы своим подходом к инновациям и собственным наработкам, что должно обеспечить им конкурентное преимущество».
