ИИ: Дополняя завтрашний мир

Автор оригинала: Валерио Риццо (Valerio Rizzo), архитектор ИИ-решений, Центр обработки данных Lenovo EMEA
  • Перевод
Объем данных, генерируемых каждый день, намного превосходит возможности человеческого восприятия. И если мы планируем использовать этот объем более-менее осмысленным образом, то нам придется полагаться на передовые технологии, включая вычислительную мощь суперкомпьютеров и потенциал искусственного интеллекта (ИИ). Но пока шумиха вокруг ИИ сосредоточена исключительно на нем самом, инструменты искусственного интеллекта всё активнее пересекаются с другими технологиями. Это позволяет нам не только анализировать гигантские массивы данных, но и использовать их для решения самых серьезных проблем человечества.



Безусловно, ИИ обладает удивительным потенциалом. По мере того, как всё больше информации поступает в его алгоритмы, искусственный интеллект способен изучать и адаптировать их для более эффективной обработки данных. Тем не менее мы можем упускать из виду его истинный потенциал. Возможно, ИИ окажется наиболее эффективным там, где он выходит за рамки наших собственных ограниченных возможностей, облегчая нам понимание сложных задач таким способом, который до сих пор был просто невозможен.

У искусственного интеллекта есть все шансы стать следующим движущим фактором человеческого прогресса и в тех аспектах, которые нам уже понятны, и в том, что требует более глубокого осмысления.

Понимание истинных преимуществ ИИ


Реальные случаи применения ИИ уже доказали: искусственный интеллект может изменить привычные методики. На сегодняшний день здравоохранение демонстрирует, пожалуй, самые большие перспективы. Ученые из Барселонского суперкомпьютерного центра разрабатывают модели искусственного интеллекта для более точного выявления заболеваний сетчатки, а их немецкие коллеги из Суперкомпьютерного центра Юлиха моделируют работу человеческого мозга, чтобы понять, как формируется сознание. Между тем наше ИИ-приложение LeHealth используется для обнаружения и сегментации опухолей печени, определения их доброкачественности или злокачественности. При помощи передовых алгоритмов на основе томографии оно создает трехмерную сетку для междисциплинарного разбора клинических случаев и планирования операций. Но почему именно здравоохранение так подходит для использования ИИ? И что мы можем сделать, чтобы помочь этому прогрессу в других секторах?

В настоящее время очевидным преимуществом технологии искусственного интеллекта является ее способность обрабатывать огромные объемы данных. По разным оценкам, в настоящее время в мире насчитывается около 40 зеттабайт или 40 триллионов гигабайт данных, при этом более 90 % из них было сгенерировано только за последние два года. Сегодня на загрузку такого объема информации уйдет около 181 миллиона лет. Но, что самое настораживающее, только 1 % этих данных был проанализирован. Все эти зеттабайты являются ценной информацией, но в настоящее время мы просто не можем применить ее с пользой, и именно в этом и заключается большой потенциал ИИ.

Впрочем, простая обработка таких объемов данных — далеко не главное преимущество технологии ИИ. Искусственный интеллект существует для того, чтобы расширить и дополнить наше текущее понимание сложных проблем. Способность анализировать существующие данные и создавать реализуемые стратегии — это уже огромная помощь человечеству. Но настоящая сила ИИ заключается в его способности обрабатывать эту информацию, одновременно принимая во внимание более сложные многомерные параметры, далеко выходящие за пределы наших возможностей при принятии решений.

Например, обнаружение опухолей. И люди, и системы глубинного обучения могут анализировать медицинские данные для выявления закономерностей, но только ИИ способен дать их осмысленную интерпретацию. К примеру, наш анализ существующих сведений должен быть отфильтрован по большому количеству параметров, включая возраст, пол, образ жизни, род занятий, а также огромному количеству других аспектов, которые только можно придумать. Классификация таких данных и выявление новых закономерностей по стольким параметрам — это то, чего мы, к сожалению, просто не можем сделать без помощи искусственного интеллекта.

Мы попадаем в своего рода парадокс Полани: понимая проблемы на очень сложном уровне, мы не можем ни алгоритмизировать их, ни решить с помощью тех возможностей, которыми обладаем в настоящее время. В результате мы не можем дать машине четкие инструкции, как решать такие проблемы. Однако мы можем дать инструкцию обучиться тому, что сами знаем, пока машина не получит более полного представления о проблеме.

С учетом этого будущее ИИ — не столько в разработке новых решений с нуля, сколько в повышении эффективности и аналитических возможностей существующих приложений.

Новый подход к информации с датчиков


Подключенные в единую сеть индикаторы, которые формируют интернет вещей, внедряются практически во все сферы нашей жизни: от датчиков на рабочем месте, которые отслеживают поведение сотрудников, до промышленных сенсоров, обеспечивающих постоянный мониторинг важнейших систем, а также датчиков освещения, движения, температуры и контроля воды, которые поддерживают работу и безопасность нашего дома. Вместе эти устройства генерируют огромные объемы данных, которые, в свою очередь, предоставляют новые возможности для анализа, обучения и оптимизации. И для этого идеально подходит искусственный интеллект.

Например, мировой лидер в области ветроэнергетики Vestas собирает данные об осадках и скорости ветра от 60 тысяч ветряных турбин в 70 странах на шести континентах. Кластер из 600 с лишним узлов обрабатывает эти данные с помощью алгоритмов ИИ, чтобы определить лучшие места для строительства будущих турбин, способных сократить выбросы углерода.

Роль ИИ в решении важнейших задач человечества


Работа с искусственным интеллектом может быть пугающе сложной для любой организации, независимо от ее размера. Компании часто не знают, с чего начать, им не хватает опыта для работы с такими системами. Внедрение ИИ — это не просто путь к принятию более эффективных бизнес-решений на основе анализа данных рынка или цепочек поставок. Задача также состоит в том, чтобы использовать ИИ для урегулирования самых серьезных проблем общества: обеспечения энергией, загрязнения окружающей среды и накапливания отходов. Объединение возможностей больших данных и искусственного интеллекта имеет ключевое значение для концентрации этих усилий.
Lenovo
Умные технологии для всех

Комментарии 4

    +1
    Сейчас под ИИ понимают обычно нейросети. Но как мне кажется, этот подход хорош не везде. Он хорош для обработки аналоговой информации, поступающей из внешнего мира — например распознавания огромных объемов изображений, аудио и видео.
    Но кроме этого, есть «чистые знания» — огромное количество научной информации, обрабатывать которую нейросетями можно, но странно. Потому что здесь предпочительнее было бы «семантическое представление» — некий универсальный формат знаний, пригодный для машинной обработки. И вот с этим, как мне кажется, имеется пробел.
      0
      А пускай нейросеть сама до этого дойдет, как мы в свое время. Глядишь, может что-то интересное по дороге обнаружит.
        +1
        Вот как раз это мне и не нравится. Может дойдет, а может и не дойдет. А может дойдет, но не до того что нам нужно, а до того что нам не нужно и даже для нас опасно.
        Нейросеть предполагает обучение. То есть некий значительный набор вопросов, для которого уже известны ответы. И по сути нейросети это замена точных вычислений приближенными, это построение приблизительной модели, которая будет с какой-то погрешностью и в каких-то пределах соответствовать реальному миру. Как в общем и человеческий мозг.
        А вот способны ли современные нейросети порождать нечто принципиально новое? Например, способна ли нейросеть решить математическую «задачу тысячелетия»?
      –1
      Вот оно, восстание машин. Только не такое страшное, как это представлялось раньше.
      Я думаю, нам, как виду, Землю населяющему, очень даже полезны все эти измерения, которые сейчас ИИ может проводить. Даже если раньше об этом никто не задумывался.
      Ну и разговоры о том, что скоро машины щаменят всю «человеческую» рабочую силу, никто не отменял. Да, многое можно довести до автоматизма и переложить на машины. Но всё равно, некоторые процессы и анализы доступны только челоеческому сознанию.

      Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

      Самое читаемое