Искусственный интеллект уже давно перестал ассоциироваться с чем-то нереальным и необъяснимым. Он активно используется спасателями, врачами, военными, аналитиками и даже торговыми площадками, чтобы открыть себе новые горизонты возможностей , сообщает psm7.com.
Искусственный интеллект — это программа, робот, который умеет воспринимать и анализировать информацию, делать логические умозаключения, учиться и развиваться, решать различные проблемы человечества, которые не поддаются нашему мозгу.
Сегодня ИИ помогает:
- производить сложные расчеты и анализировать чрезвычайно большие объемы информации;
- производить поиск и обработку необходимых данных (не только текстовых, но и в любых других форматах);
- делать операции, создавать новые программы и механизмы лечения пациентов, открывать инновационные препараты;
- находить самые оптимальные пути решения различных задач и т.д.
Искусственный интеллект помог жертвам ураганов «Иэн» и «Фиона» получить денежные выплаты
Благотворительная организация GiveDirectly использовала ИИ от Google для выявления наименее защищенных категорий людей, пострадавших от ураганов во Флориде и Пуэрто-Рико, чтобы предоставить им финансовую помощь.
Так, специалисты использовали спутниковые снимки разрушений после стихийных бедствий и сведения о доходах людей, проживающих в тех регионах, чтобы определить, кому нужно выплатить компенсации в первую очередь.
По данным организации, робот помог вычислить наиболее пострадавшие регионы в течение дня после получения изображений.
«Добраться туда (в зоны разрушений), объехать все, посмотреть и определить пострадавшие от урагана дома гораздо сложнее и менее эффективно, чем с помощью ИИ. К тому же, можно пропустить целый район или отдельные дома, если попытаться сделать это вручную», — отметила региональный директор GiveDirectly в США Сара Моран.
Последствия урагана
ИИ научился оценивать ущерб, нанесенный ураганами
Исследователи из Университета штата Огайо создали алгоритм машинного обучения, анализирующий уровень повреждения построек. Для этого они использовали спутниковые снимки, сделанные до и после разрушений (всего было задействовано 22 686 изображений зданий).
Так, используя сверточную нейронную сеть, исследователи воссоздавали контуры построек на спутниковых снимках и классифицировали степень повреждений после стихии. Для модели использовали четыре категории:
- неповрежденные;
- незначительные повреждения;
- серьезные повреждения;
- разрушенные.
Ученые проверили работоспособность своей модели на урагане «Майкл», который обрушился на восточное побережье Соединенных Штатов осенью 2018 г. Как удалось выяснить, алгоритм смог правильно оценить ущерб в 86,3% случаев (анализируя один из регионов Флориды). Эти показатели на 11% лучше, чем у модели, созданной на основании метода опорных векторов (SVM).
«SVM пытался различить незначительные и серьезные повреждения, что может быть серьезной проблемой для групп реагирования на ураган», — заявил один из авторов проекта Дэшэн Лю.
Эксперт считает, что их алгоритм позволит спасателям оценивать ущерб в режиме реального времени, причиненный разными катастрофами.
«В реальных ураганных ситуациях модель можно использовать для оценки степени повреждения здания, чтобы направить туда экстренные службы для первоочередной проверки», — заявил Лю.
Искусственный интеллект стал гендиректором крупной китайской компании
Сотрудники IT-компании NetDragon Websoft выбрали себе новым гендиректором человекообразного робота Тан Юй, обладающего искусственным интеллектом. Она стала первым в мире роботом-женщиной, занявшей должность СЕО.
Ее главные обязанности — принимать решения по управлению рисками и заниматься кадровой политикой. В компании ожидают, что Тан оптимизирует рабочие процессы и будет справедлива ко всем сотрудникам.
«Мы считаем, что искусственный интеллект — будущее корпоративного управления. Назначение госпожи Тан Ю на пост гендиректора свидетельствует о нашем стремлении по-настоящему использовать ИИ для преобразования нашего бизнеса и, в конечном итоге, роста компании», — заявил председатель NetDragon Websoft Дэцзянь Лю.
Робот
ИИ научили узнавать пароли, считывая тепловые следы на клавиатуре
Ученые из Шотландии создали ThermoSecure, — искусственный интеллект, который с помощью тепловизора за считаные секунды способен разгадать пароль, который был введен пользователем незадолго до этого (на клавиатуре компьютера, банкомата или смартфона).
Камеры с тепловизором позволяют ИИ понять, какие цифры и в какой последовательности нажимал человек. Все зависит от температуры: первые нажатые клавиши — более холодные, последние — теплые. Чтобы обучить модель воспринимать и анализировать эту информацию потребовалось 1,5 тыс. тепловых изображений клавиатур, которыми недавно пользовались.
1. ThermoSecure угадал 86% паролей, когда получил изображение клавиатуры, которой пользовались 20 секунд до этого, 76% — 30 секунд и 62% — минуту.
2. Через 20 секунд после ввода ThermoSecure взломал 67% паролей из 16 символов, 82% — из 12 символов, 93% — из восьми и 100% — из шести символов. Это значит, что чем длиннее пароль, тем он надежнее.
3. Через 30 секунд после ввода ThermoSecure угадал 92% паролей, которые пользователи набирали медленно, одним пальцем. Если человек печатал быстро, результат ИИ был хуже и составлял 80%.
Подобную технологию могут использовать и мошенники. Поэтому специалисты рекомендуют, чтобы не стать жертвой взлома, придумывать пароль из большого количества разных символов.
Искусственный интеллект подбирает пациентам антидепрессанты лучше, чем врач
Международная исследовательская группа создала алгоритм машинного обучения, который может по данным электроэнцефалографии (ЭЭГ) спрогнозировать реакцию пациента на лечение препаратом «Сертралин» с точностью 83,7%.
Несмотря на большое количество медикаментов и результатов клинических исследований, многие пациенты вынуждены испробовать несколько препаратов прежде, чем найти подходящий. Это нередко занимает долгие месяцы, а то и годы.
«Отсутствие биомаркеров делает эту отрасль медицины зависимой от личных бесед и отчетов пациентов. Мы решили проверить, можно ли использовать ИИ для обеспечения более точных клинических рекомендаций», — сказала исследователь из Нью-Йоркского технологического института (NYIT) Марьям Раван.
Исследователи изучили данные ЭЭГ 228 пациентов с «большим депрессивным расстройством» до того, как они начали принимать препараты. Ученые создали две рандомизированные группы, одним давали плацебо (пустышку), вторым препарат «Сертралин».
После этого был задействован ИИ, который должен был определить пациентов, которые позитивно отреагировали на любой из методов лечения. В результате таких аналитических действий, машина натренировалась правильно прогнозировать реакцию пациента на плацебо (в 83% случаев).
«Если наши алгоритмы действительно так точны, как мы думаем, их применение приведет к значительному повышению эффективности и действенности психиатрического лечения», — заявила она.
Как сказал ученный Макмастерского университета Гэри Хейси, команда исследователей уже трудится над коммерциализацией и более широкой реализацией системы через стартап Digital Medical Experts.
Эксперты также рассматривают возможность эксплуатации машинного обучения для определения людей с суицидальными наклонностями.
«Мы провели исследование с участием 68 человек с диагнозом «большое депрессивное расстройство», в ходе которого смогли определить наличие мыслей о самоубийстве с помощью ИИ и данных ЭЭГ с точностью 70%», — заявила Раван.
ИИ умеет понимать сарказм в соцсетях
Ученые из Университета Центральной Флориды научили искусственный интеллект распознавать сарказм в социальных сетях. По их словам, этот инструмент смогут использовать компании, которые хотят улучшить автоматический анализ отзывов клиентов.
Инструмент способен проанализировать и понять настроение сообщения, определить положительные, негативные и нейтральные эмоции в тексте.
«Алгоритм может обнаружить среди сообщений паттерны, которые указывают на сарказм, а также видеть ключевые слова в тексте, означающие ироническую насмешку», — отмечают ученые.
Это стало возможным благодаря тому, что исследователи загрузили в ИИ огромные наборы данных, постепенно повышая точность понимания сарказма.
«Ключевые слова, помещенные в определенную комбинацию, могут говорить о том, что сообщение в социальной сети содержит намеки на сарказм. Оказалось, что в саркастических комментариях особенно часто встречаются слова «просто», «снова», «полностью» и даже восклицательный знак», — говорят разработчики.
Источник psm7.com