зрение, обработка естественного языка, рекомендательные системы и др.
Поговорив о теоретических основах и ключевых подходах современного ИИ, самое время перейти к практике и посмотреть, как эти мощные инструменты применяются для решения разнообразных задач в реальном мире. Искусственный интеллект уже прочно вошел в нашу жизнь, хотя мы не всегда это осознаем – он незримо трудится в наших гаджетах и сервисах, на производстве и в лабораториях, помогает принимать решения врачам, управленцам, финансистам. Давайте рассмотрим несколько наиболее ярких и важных сфер, переживающих революцию благодаря внедрению интеллектуальных алгоритмов.
Компьютерное зрение – научить машину видеть и понимать мир
Начнем с компьютерного зрения – возможно, наиболее впечатляющего примера того, как искусственный интеллект за считанные годы научился решать задачу, которая раньше казалась под силу лишь человеку. Хотя первые попытки анализа изображений появились еще в 1960-х, долгое время успехи в этой области были довольно скромными. Программы могли с горем пополам находить границы объектов или распознавать простейшие символы, но для более-менее комплексного "понимания" картинки их возможностей категорически не хватало.
Ситуация кардинально изменилась в начале 2010-х с приходом глубоких сверточных нейросетей. Эти многослойные математические модели, вдохновленные структурой зрительной коры, оказались невероятно эффективны в выделении иерархий визуальных признаков – от простых линий и контуров до сложных текстур, форм и семантических концептов. Обученные на гигантских базах размеченных изображений, современные нейросети способны классифицировать объекты на фото и видео с точностью, сравнимой с человеческой или даже превосходящей ее.
Более того, передовые модели компьютерного зрения уже выходят за рамки простой классификации и демонстрируют поистине удивительные навыки визуального "понимания". Они могут находить и отслеживать множество объектов в динамической сцене, сегментировать изображение по классам пикселей, оценивать трехмерную структуру и положение предметов в пространстве, определять аномалии и нехарактерное поведение. По сути, у машин появляется своего рода "модель мира", позволяющая не просто воспринимать, но и интерпретировать увиденное.
Естественно, столь впечатляющие способности тут же нашли применение в целом ряде индустрий:
В робототехнике компьютерное зрение стало "глазами" автономных агентов – беспилотных автомобилей, дронов, сервисных роботов. Оно позволяет им ориентироваться в пространстве, различать объекты, оценивать препятствия и безопасные траектории движения. Без качественного "машинного зрения" немыслимы такие инновации как роботы-доставщики, робомобили, автоматизация складов и производств.
В медицине алгоритмы анализа изображений помогают ставить диагнозы, обнаруживать отклонения и патологии на снимках МРТ, рентгена,
