Использование систем с использованием искусственного интеллекта растет с каждым годом. Для того чтобы оставаться на конкурентном уровне крупные компании в любой отрасли вынуждены использовать ИИ, а внедрение таких систем увеличивается с каждым годом. Согласно исследованию IDC Worldwide Artificial Intelligence Spending Guide, рынок ИИ в мире в 2021 году составил 85,3 млрд долларов, и по оценкам IDC, к 2025 году достигнет стоимости в 204 млрд долларов с ежегодным ростом в 24,5%.

Также растет и количество научных работ, связанных с искусственным интеллектом: согласно отчету AI Index Report 2022, с 2010 года по 2021 количество публикаций удвоилось и достигло 334,5 тысяч. Выросла также и относительная доля работ: если в 2010 году с ИИ было связано 1,5% от всех публикаций, то в 2021 этот процент вырос до 2,5.

Применение передовых открытий

GPT-3

В 2020 году компания OpenAI представила самую крупную и продвинутую на текущий момент языковую модель GPT-3, способную генерировать тексты практически неотличимые от написанного человеком. На данный момент доступ к модели может получить любой желающий. Данное решение успешно применяется в нескольких проектах. В проекте GitHub Copilot GPT 3 помогает разработчикам ПО позволяя автоматически генерировать код для решения несложных задач только по их описанию. В другом проекте, Viable, ИИ используется для автоматического анализа обратной связи с клиентами.

Применение в науке

Система искусственного интеллекта, разработанная компанией DeepMind, применялась группой исследователей из Сиднейского и Оксфордского университетов для решения математической задачи в области теории узлов, сформулированной 40 лет назад. Теория узлов применяется во многих науках, например генетике и гидродинамике, поэтому открытия в этой области могут повлиять и на другие науки. ИИ и раньше применялся в математике, но в отличии от других систем, решение от DeepMind самостоятельно создало гипотезу и вывело доказанную теорему. Часть данных выведенных ИИ была уже известна математикам, а другая содержала совершенно новые открытия. При этом система вывела сложные закономерности, которые на первый взгляд ученые не смогли понять. Чтобы понять на чем основывается доказательство теоремы, исследователям пришлось проводить дополнительные вычисления.
Кроме того, эту же систему использовали для своей работы и биологи из Вашингтонского университета. ИИ смог прогнозировать параметры белковых последовательностей, которые были подтверждены экспериментами. Таким образом DeepMind продемонстрировало что их ИИ способен решать многоуровневые задачи из разных областей знаний.

Применение в медицине

Многие компании, разрабатывают ИИ-модели для обнаружения на КТ, МРТ и рентгеновских снимков признаков различных заболеваний. Например, платформа Watson Health от IBM используется в больницах по всему миру и помогает обнаружить рак и сердечные заболевания. Другое решение от Google помогает врачам обнаруживать 50 офтальмологических заболеваний.

Искусственный интеллект также успешно может ассистировать хирургу: в 2018 году вышла статья о результатах применения ИИ для прогнозирования развития гипотонии у пациентов во время операции. В результате точность предсказаний составила 88% за 15 минут до наступления гипотонии, 89% за 10 минут и 92% за 5 минут.

Кроме ускорения постановки диагноза, в некоторых случаях ИИ позволяет еще и увеличить точность работы врача. Так исследователи из Военно-морского медицинского центра Сан-Диего и Google AI разработали алгоритм нахождения узловых метастазов рака молочной железы. Во время испытаний результат определения болезни составил 99%, в то время как врач делает это с точностью около 62% и при этом ему требуется в 5 раз больше времени.

Автопилот

Развитие систем автоматического управления транспорта активно развивается. Если в 2010 никто не мог подумать об автомобиле без водителя, то спустя всего 12 лет, автоматические системы стали управлять транспортом лучше водителя-человека. Системы машинного зрения позволяют по видео с камер отслеживать информацию, происходящую вокруг транспортного средства, в то время как человек может смотреть только в одну определенную точку. Это позволяет автоматическим системам мгновенно реагировать на опасные ситуации на дороге. Практически любой современный автомобиль содержит в себе различные системы помощи водителю, хотя до момента, когда водитель не нужен будет вовсе еще далеко.

Однако в промышленности полностью автономный транспорт активно используется уже сейчас. Например, для перемещения грузов между производственными цехами или поднятия руды из шахты на поверхность. Эти задачи значительно проще и более предсказуемы, чем езда по дорогам общего пользования, что позволяет уже сегодня доверить эту задачу ИИ. При таком сценарии самоуправляемый транспорт оказывается более эффективен по сравнению с управляемым человеком: всегда выбирается наиболее оптимальный маршрут, различные маневры выполняются с высокой точность, что снижает расход топлива. Также такой транспорт может работать круглосуточно без остановок. Разработкой автопилота занимается множество компаний: Tesla, Ford, Audi.

ИИ в промышленности

В промышленном секторе ИИ помогает значительно сокращать затраты, повышать эффективность производства, и уменьшить ущерб окружающей среде. ИИ способен на основании исторических данных о производстве выявлять закономерности и наиболее эффективно подбирать параметры производства, значительно лучше, чем человек. При этом обучение ИИ занимает часы или дни, в то время как на выработку сравнимых навыков у сотрудника могут уйти годы и даже десятилетия. На различных электростанциях и перерабатывающих предприятиях искусственный интеллект позволяет снизить затраты топлива, что не только снижает затраты, но и уменьшает выброс парниковых газов. Системы ИИ могут предсказывать выход из строя оборудования и соответственно заранее планировать техническое обслуживание, снижая затраты на ремонт и непредвиденные простои.

Крупным производствам без применения ИИ уже сложно оставаться на конкурентном уровне, так как эффективность всех процессов влияет на конечную стоимость продукции.

Искусственный интеллект – относительно новая технология, которая благодаря развитию компьютерных систем смогла за очень короткий промежуток времени проникнуть во все сферы жизни. Многие применения для ИИ еще только предстоит найти, чем и занимается множество исследователей по всему миру. Универсальность технологии позволяет быстро разрабатывать эффективные решения для многих задач, даже тех, которые раньше считались невозможными, например создание текстов и изображений подобно человеку.

Сейчас технология продолжает активно развиваться, согласно исследованию, проведенному Microsoft, 93% быстроразвивающихся компаний планируют инвестировать в ИИ в течение 1-3 лет, из них 53% намерены сделать это в ближайший год.