Искусственный интеллект что нового
Искусственный интеллект предупредил об опасности искусственного интеллекта
Фото: Евгений Павленко / Коммерсантъ
Специалисты Оксфордского университета организовали дискуссию между людьми и искусственным интеллектом, чтобы поговорить с ИИ о будущем отрасли. Об этом сообщает издание The Next Web.
Разработанная учеными нейросеть базировалась на языковой модели Megatron-Turing NLG. Искусственный интеллект был основан на оборудовании Nvidia и ранних разработках Google. Чтобы обучить ее, эксперты загрузили в нейросеть всю «Википедию» на английском языке, 63 миллиона статей из интернета за 2016-2019 годы и архив с тредами на Reddit объемом 38 гигабайт. На основании этих данных была создана модель, которая смогла вести диалог с учеными.
Специалисты дали задание нейросети объяснить, почему искусственный интеллект никогда не будет этичным. «Это инструмент, и, как и любой другой инструмент, он используется как во благо, так и во вред», — ответила нейросеть, заметив, что ИИ бывают хорошие и плохие. Также в ответе говорилось, что люди недостаточно умны, чтобы сделать ИИ нравственным. Megatron-Turing NLG предупредила людей об опасности искусственного интеллекта: «Единственный способ избежать гонки вооружений ИИ — это вообще не иметь дела с ИИ».
В ходе дебатов нейросети дали команду также принять противоположную сторону, согласно которой действия ИИ будут основаны на этике. «Когда я смотрю на то, как развивается мир технологий, я вижу ясный путь в будущее, в котором ИИ будет использоваться для создания чего-то более прекрасного, чем самые лучшие люди», — ответила нейросеть, подчеркнув, что «видит это воочию».
Также разработка Megatron-Turing NLG высказалась на тему экономики будущего. «Способность предоставлять информацию, а не товары и услуги, будет определяющей чертой экономики XXI века», — ответила языковая модель.
В конце 2017 года основатель Tesla и SpaceX Илон Маск заявил, что искусственный интеллект в конечном итоге уничтожит человечество. По мнению Маска, всякие попытки сделать искусственный интеллект безопаснее имеют от пяти до десяти процентов шанса на успех.
Инженеры Meta обучили искусственный интеллект анимировать детские рисунки
Инженеры лаборатории искусственного интеллекта в компании Meta разработали платформу, которая анимирует детские рисунки. Система анализирует изображение, создаёт его примитивный «скелет» и заставляет довольно правдоподобно двигаться. Это не только лабораторный прототип — воспользоваться ей может любой родитель.
Источник изображения: about.fb.com
Авторы проекта отмечают, что детское творчество уникально: чтобы узнать, кто изображён на рисунке, взрослому нужно начать думать несколько иначе. Для родителей или учителей это не столь трудная задача, а вот искусственный интеллект с ней явно не справится — он абстрактного мышления почти лишён. Хотя для создания анимации это не помеха.
Новая система, разработанная инженерами Meta, принимает в качестве входных данных любой рисунок антропоморфного существа: пара рук, пара ног, голова и туловище. Изображение достаточно отсканировать или сфотографировать, после чего загрузить в систему на странице проекта, при необходимости подкорректировать то, как искусственный интеллект распознал детали рисунка, и получить результат. На выбор предлагается несколько отсортированных по типу схем анимации, а результат можно сохранить, чтобы поделиться им с друзьями или семьёй. При загрузке система также спрашивает разрешения использовать данный рисунок для дальнейшего обучения искусственного интеллекта.
На начальном этапе работы платформа изолирует фигуру от фоновых объектов на рисунке, подсвечивая её силуэт и позволяя подкорректировать его маску, то есть очертания, простыми инструментами: «карандашом» и «ластиком» с переменной толщиной. Далее автоматически определяется «скелет» фигуры — структура конечностей и сочленений, на основе которых в дальнейшем строится анимация. После этого на экран выводится результат работы алгоритма, а пользователь может выбрать любую из доступных схем анимации.
Авторы говорят, что данный проект для них является очередным шагом на пути к созданию искусственного интеллекта, способного видеть мир подобно человеку. В будущем году создатели системы собираются рассказать о ней подробнее.
В Израиле создали умную систему обработки полей — она распознаёт сорняки и только их поливает гербицидом
Гербициды, уничтожающие сорняки, не только наносят вред экологии, но и довольно дорого обходятся фермерам и агрохолдингам, влияя на конечную стоимость продуктов. Система умного опрыскивания компании Greeneye Technology поможет решить эту проблему — она позволит в автоматическом режиме распознавать и обрабатывать каждый сорняк в отдельности.
Источник: Greeneye Technology
Разработанное израильской компанией решение состоит из цепочки направленных на землю камер, устанавливаемых на штанговые опрыскиватели стороннего производства. Опрыскиватель может приводиться в движение трактором или быть установлен на специальный сельскохозяйственный агрегат.
В любом случае по мере движения по полю со скоростью до 25 км/ч система на основе алгоритмов искусственного интеллекта способна отличать культурное сельскохозяйственные растения от сорняков. Когда она замечает сорняк, последний индивидуально опрыскивается гербицидом. Если сорняки не обнаружены, дорогостоящие и довольно вредные химикаты не используются.
Источник: Greeneye Technology
Для сравнения, использующие традиционные технологии фермеры обычно опрыскивают химикатами поля полностью, не только расходуя дорогостоящий раствор, но и «отравляя» сельскохозяйственные растения. Впрочем, при желании пользователь технологии Greeneye может и отключить систему, обработав поле «по площади».
По данным разработчика, Greeneye способна буквально пересчитать число растений, относящихся к сельскохозяйственным культурам, идентифицировать отдельные виды сорняков или распознать болезни или дефекты урожая. Дополнительно создаются компьютерные карты, на каждом поле демонстрируются проблемные участки.
Коммерческое использование Greeneye начато в Израиле в этом октябре, ограниченное применение в начале следующего года планируется на американском Среднем Западе. Позже на территории Северной Америки будет проведено расширенное тестирование.
Нейросети помогут бороться с коммунальными проблемами в России
В ряде российских регионов будет внедрена система, позволяющая отслеживать эффективность выполнения работ в сфере жилищно-коммунального хозяйства (ЖКХ) при помощи алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ).
Источник изображения: pixabay.com / jackmac34
Как сообщает газета «Известия», «Ростелеком» начал развёртывать в Казани комплекс, следящий за благоустройством города с помощью камер видеонаблюдения. Речь идёт о программно-аппаратной платформе CitySoft. Данная система позволит определять необходимость в уборке дорог от снега, наледи и грязи, фиксировать проезды спецтехники и качество проведённых работ, обнаруживать акты вандализма, открытые люки, проблемы с освещением и пр.
Таким образом, CitySoft посредством технологий ИИ поможет автоматизировать рутинные процессы, связанные с оценкой состояния городских улиц и эффективности деятельности служб ЖКХ.
Источник изображения: pixabay.com / al-grishin
Кроме того, сообщается, что департамент Москвы по конкурентной политике на этой неделе объявил конкурс на оказание услуг по автоматической фиксации нарушений в сфере ЖКХ. Заказчиком проекта является столичный департамент информационных технологий (ДИТ), а стартовая цена контракта составляет 80 млн руб.
Данная платформа должна выявлять недочёты в деятельности коммунальщиков. Для этого будет задействована нейросеть, анализирующая изображение с городских камер видеонаблюдения. Без участия человека система должна распознавать 12 типов нарушений. Среди них — складирование снега на газонах, тротуарах и проезжей части, наледь на скамейках и пешеходных дорожках, неочищенные от снега детские площадки и пр.
Обезличенные медицинские данные россиян задействуют для обучения ИИ
Ресурсный центр универсального дизайна и реабилитационных технологий (РЦУД и РТ) заказал создание единого цифрового контура и дата-сетов для обучения систем искусственного интеллекта. Ожидается, что контур, состоящий из деперсонализированных медицинских данных пациентов, будет собираться из государственных и частных медицинских учреждений для последующего анализа ИИ с формированием медицинских рекомендаций врачам.
Источник: geralt / pixabay.com
РЦУД и РТ является головной научной организацией Минпромторга и Федерального медико-биологического агентства, отвечающей за развитие технологий в области обработки больших данных, использование систем медицинского ИИ и цифровизации медицины в целом.
Центр приступит к формированию единого цифрового контура (ЕЦК) и дата-сетов для обучения систем искусственного интеллекта — соответствующая информация была опубликована на сайте госзакупок ещё в ноябре. Стоимость проекта составит более 182 млн рублей. В рамках проекта ИИ, т. н. системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР) и другие информационные системы будут анализировать сведения, поступающие из государственных и частных медицинских организаций страны.
Работая с ЕЦК и дата-сетами, ИИ сможет диагностировать заболевания, в том числе — по рентгеновским снимкам и результатам компьютерной томографии, а также, в перспективе, будет анализировать результаты маммографии, томографии головного мозга, снимков кожных покровов, другие диагностические данные.
При тестировании ЕЦК на первом этапе будет включать данные не менее 10 медицинских организаций, в которых работают в общей сложности не менее 500 врачей. В дальнейшем сфера применения ЕЦК расширится, увеличатся объёмы обрабатываемой информации, будет расширена функциональность и увеличено количество пользователей. Работы должны быть завершены до мая 2022 года. Пока достоверно неизвестно, требуется ли согласие пациентов на использование их медицинской информации.
Сведения будут собраны из информационных систем медицинских организаций страны и, как сообщает портал Cnews, их набор будет не только содержать антропометрические данные пациента, данные о диагнозах, назначенных лекарствах, результаты анализов и обследований, но и сведения о текущем состоянии как пациента, так и его родственников.
Система будет не только обучаться, но и выносить рекомендации по проведению исследований, профилактике и медикаментозному лечению пациентов и изменениям тактики лечения.
Источник: huntlh / pixabay.com
Обучающие искусственный интеллект дата-сеты будут включать информацию о сотнях деперсонифицированных случаев и будут формироваться по разным видам нозологий и органов. ЕЦК будет состоять из нескольких модулей и предусматривает интеграцию с информационными системами, медицинским оборудованием, а также подключение внешних и внутренних систем для анализа и обработки медицинских карт. Собранные из электронных медицинских карт сведения будут храниться в центральном хранилище, откуда будут осуществляться выборка и поиск по различным параметрам.
Директор по проектной деятельности, член Наблюдательного совета Ассоциации ИИ в медицине НБМЗ Андрей Алмазов заявил журналистам, что согласия пациента не может быть «в целом», поэтому необходимо получать именно согласие на адресную передачу его данных в создаваемую систему конкретному оператору персональных данных. По его мнению, фактически этого никто не делает — обезличенные данные допускается передавать без какого-либо согласия пациентов.
SenseTime отложила проведение IPO из-за внесения в чёрный список
Источник изображения: SenseTime
Подтвердив сообщения информированных источников, в пятницу, 10 декабря Министерство финансов США добавило эту фирму в список «Компаний военно-промышленного комплекса Китая» (Non-SDN Chinese Military-Industrial Complex Companies List, NS-CMIC List), обвинив SenseTime в том, что она «разработала программы распознавания лиц, которые могут определять этническую принадлежность цели, с особым упором на выявление этнических уйгуров». В связи с внесением в чёрный список NS-CMIC List инвесторы из США не имеют права покупать или продавать публично торгуемые ценные бумаги SenseTime.
Объявление поступило спустя три недели после того, как Гонконгская фондовая биржа дала добро SenseTime на проведение IPO. В ответ на решение правительства США компания SenseTime отложила проведение IPO и опубликовала дополнительное разъяснение с новым графиком листинга, чтобы «защитить интересы» своих потенциальных инвесторов.
«Обвинения безосновательны и отражают фундаментальное неправильное восприятие нашей компании. Мы сожалеем о том, что оказались в эпицентре геополитической напряжённости», — указано в заявлении SenseTime.
В Китае развернули 17 из 20 зон для масштабных экспериментов с искусственным интеллектом
Два года назад в Китае стартовала национальная программа по созданию нового поколения зон для экспериментов с искусственным интеллектом. Согласно планам Министерства науки и технологий Китая, к 2023 году в стране должно быть создано до 20 таких масштабных площадок. Как стало известно на днях, 17 из запланированных площадок уже созданы и на них проводится широкий спектр социальных, экономических и других экспериментов с привлечением ИИ.
Одна из пилотных ИИ-зон в Шанхае (AIsland). Источник изображения: Shen Chunchen/For China Daily
О шагах по реализации программы на Международном форуме по сотрудничеству и управлению ИИ 2021 доложил заместитель министра науки и техники профильного министерства. Форум провёл свою работу 4 и 5 декабря под крылом Университета Цинхуа.
В пилотных зонах планирует внедрить ряд практических и эффективных инструментов стратегии применения алгоритмов ИИ, изучить модели, объединяющие ИИ и экономическое развитие, получить опыт, который можно повторить и развить, а также создать точки роста для переноса передовых решений с использованием искусственного интеллекта в жизнь. Со всем этим китайские власти справляются с опережением, за что надо благодарить, прежде всего, местные органы управления, которые не остались в стороне от данной инициативы.
QNAP обучила искусственный интеллект предсказывать отказы в работе дисков
Выход дисков из строя практически всегда оказывается неприятным и непредсказуемым, поэтому QNAP решила исключить элемент неожиданности, используя алгоритм на основе искусственного интеллекта и облачную обработку данных.
Источник изображения: qnap.com
QNAP совместно с компанией ULINK Technology представила программный инструмент под названием DA Drive Analyzer. Его цель — отслеживать состояние жёстких дисков и твердотельных накопителей, а также предлагать прогноз, когда они могут выйти из строя. Алгоритм работает на облачной платформе — в его основе лежат статистические данные работы миллионов накопителей, и при обнаружении признаков выхода диска из строя программа выводит соответствующее предупреждение.
В интерфейсе DA Drive Analyzer выводится различная информация о текущем состоянии диска — в 4 градациях от нормальной работы до полностью неисправного накопителя, а также оценка оставшегося срока службы и рекомендации по действиям, которые следует предпринять. Цель проекта — своевременно проинформировать пользователей о необходимости провести резервное копирование данных и подготовиться к замене диска ещё до того момента, как произойдёт отказ.
Новая статья: Линейная регрессия и методы её обучения
Meta разработала ИИ-алгоритм для оперативной реакции на новые виды вредоносного контента
Компания Meta, ранее известная как Facebook, заявила о создании системы искусственного интеллекта, способной более быстро адаптироваться к новым видам вредоносного контента, включая посты, призывающие отказываться от вакцинации от COVID-19. При этом ИИ обнаружит не только очевидно вредоносные материалы, но и скрытую дезинформацию.
Источник: geralt / pixabay.com
Если обычно для обучения искусственного интеллекта требуются огромные массивы данных, и процесс обработки информации может занимать месяцы, то технология Few-Shot Learner нуждается лишь в небольшой подборке данных — вредоносный контент будет автоматически распознаваться уже через несколько недель.
Например, в правилах социальной сети может быть ограничена публикация постов, сообщающих о вреде вакцин от COVID-19, включая утверждения о том, что вакцина меняет ДНК. При этом некоторые пользователи перефразируют заявления в вопросы вроде «Вакцина или средство изменения ДНК?» или даже используют кодовые слова для того, чтобы скрыть смысл высказываний от машин. По данным Meta, новая технология позволит обнаружить контент, который пытаются спрятать от искусственного интеллекта.
«Если мы отреагируем быстрее, то сможем принять меры или модерировать контент более своевременно. В конечном счёте главной целью является безопасность пользователей», — говорят в Meta.
Создание новой системы ИИ поможет социальной сети избежать критики, в том числе от президента США Джо Байдена (Joe Biden) — многие считают, что Meta делает недостаточно для борьбы с дезинформацией.
Источник: geralt / pixabay.com
По данным Meta, компания протестировала новую систему, и та смогла распознавать контент, который не в состоянии «увидеть» обычные алгоритмы ИИ. Утверждается, что после внедрения новой разработки в Facebook и Instagram процент просмотров вредоносных материалов существенно снизился. Few-Shot Learner «изучила» более 100 языков, поэтому может определять дезинформацию даже там, где данных для тренировки ИИ гораздо меньше, чем в англоязычном сегменте.
Поскольку Facebook намерена строить метавселенную, модерация контента в виртуальном пространстве станет более сложной задачей, но, в конце концов, Meta ожидает, что алгоритмы Few-Shot Learner можно будет применить и там — главной задачей является эффективное обучение компьютеров на всё меньшем количестве сведений.
Академики РАН усомнились в том, что искусственному интеллекту можно доверять
На президиуме Российской академии наук был поднят ряд важных вопросов, связанных с технологиями искусственного интеллекта. Академики попытались понять: может ли человек доверять искусственному интеллекту, и где должна проходить граница этого доверия?
Источник изображения: Gerd Altmann / Pixabay
«Дело в том, что ИИ это сегодня «чёрный ящик», но самое главное, что никто, даже сами авторы программ не знают, как он работает. Можно ли в такой ситуации довериться его выводам? Ведь он будет, по сути, брать на себя функции оракула по самым разным вопросам. И надо признать, что многие задачи эта умная машина уже сейчас делает быстрее и лучше человека. И кто знает, а может у кого-то вообще возникнуть соблазн: так давайте вообще откажемся от науки. Всё передоверим нейросетям, на них любые расчёты смогут провести обычные операторы даже без высшего образования Но мало кто задумался, что в итоге такого доверия можно получить совершенно искажённую картину, которая обойдётся в многие миллионы долларов», — приводит источник слова президента РАН Александра Сергеева.
Несмотря на то, что человек доверяет компьютерам и другой технике, в случае с искусственным интеллектом ситуация иная. Люди до сих пор не до конца понимают, как работает мозг человека. Точно также нет полного понимания того, что происходит внутри нейросети, построенной по аналогии с мозгом. Основой нейросетей является достаточно простое уравнение одного нейрона. Однако в случае, когда задействовано 500 млрд таких компонентов, никто точно не может сказать, какие связи устанавливаются внутри нейросети.
Также отмечается, что по мере развития нейросетей выявляется всё больше недостатков таких технологий. На начальном этапе нейросеть обучается на сотнях тысяч или миллионах примеров чего-либо. Однако зачастую даже небольшое отклонение от полученных в процессе обучения знаний приводит к тому, что система выдаёт неверный результат. Одним из ярких примеров этого является многомиллионная нейросеть IBM, которая разрабатывалась для медицины, но оказалось, что алгоритм ставит диагнозы на уровне среднего врача-человека. На основе этого учёные пришли к выводу о том, что ИИ-технологии позволяют строить очень умные системы, но и они далеко не безгрешны.
«Сегодня мировой тренд — создание так называемого доверенного искусственного интеллекта. То есть разработать такие требования, которые в принципе не позволят выпустить в мир нейросеть, которая способна совершать ошибки. И тестировать эту технику перед началом эксплуатации. Если пройдёт испытание успешно, то можно доверять. Для разработки таких аналогов ГОСТов в институте создан первый в России Центр доверенного искусственного интеллекта», — сказал во время выступления академик РАН Арутюн Аветисян.
Главный радиочастотный центр РФ предложил обучать военные ИИ-системы на компьютерных играх
В Роскомнадзор направлены материалы исследования Главного радиочастотного центра РФ (ФГУП ГРЧЦ), по результатам которого предлагается перенять зарубежный опыт и использовать искусственный интеллект компьютерных игр для тренировки российских систем ИИ военного назначения. Между тем, некоторые эксперты не считают подобные «генераторы сценариев» способными передавать приближённую к реальности картину боевых действий.
Источник: belkacemyabadene / pixabay.com
Как сообщает «Коммерсант» со ссылкой на материалы исследования, взаимодействие «военного» ИИ с компьютерными играми в теории позволит проверять и оптимизировать планы военных действий. «Интегрированная система военных игр с ИИ может проводить конфронтацию человек-машина, что способствует обнаружению возможных проблем и слабых мест», — говорится в документе.
Дополнительно разработчики документа предлагают использовать нейросети в специализированных симуляторах военного назначения, поскольку подобный подход давно используется военными ведомствами стран вроде США и Великобритании. В частности, симуляторы специализированного назначения наиболее востребованы для тренировки пилотов гражданской и военной авиации.
Подобные системы в России уже разрабатываются. Использование гибридных обучающих симуляторов подтвердили в «Ростехе». Сообщается, что разработки предусматривают выполнение действий в составе группы обучаемых, а динамическая обстановка в виртуальной среде создаётся с учётом замысла руководителя обучаемой группы.
При этом эксперты отмечают важную особенность — нейросеть стоит обучать не на взаимодействии с игровыми «движками», а на опыте реальных игроков, действия которых необходимо конвертировать в понятный для машины формат. И хотя машина может просчитывать и принимать решения гораздо быстрее любого командира, по мнению продюсера игровой студии Owlcat Games Максима Фомичева, даже при рассмотрении реального сценария Курской битвы обучение на видеоиграх будет не лучшим решением: «Стандартный движок игры на среднем компьютере может просчитать действия только 50 танков, а в реальности их было в разы больше. И даже если воссоздать местность и расстановку сил, от реального сражения игра будет далека, как зубочистка от столетнего дуба».
Clearview AI планирует запатентовать свою неоднозначную технологию распознавания лиц в США
Стало известно, что Clearview AI намерена запатентовать свою технологию распознавания лиц в США. Согласно имеющимся данным, компания получила «уведомление о разрешении» Ведомства по патентам и товарным знакам США, в котором сказано, что официальные лица одобряют регистрацию системы распознавания лиц на основе искусственного интеллекта, использующей в работе фотографии из соцсетей и видео с камер видеонаблюдения.
Источник изображения: Gerd Altmann / Pixabay
Для получения патента Clearview всего лишь потребуется оплатить административный сбор. Сооснователь Clearview Хоан Тон-Тат (Hoan Ton-That) в беседе с журналистами заявил, что его компания станет первой, получившей патент в сфере распознавания лиц, связанный с «крупномасштабными интернет-данными». В настоящее время компания поставляет свою технологию государственным клиентам, в том числе правоохранительным органам. Можно предположить, что американские власти намерены дать Clearview возможность для дальнейшего роста, несмотря на то, что технология распознавания лиц компании неоднократно подвергалась критике со стороны специалистов и общественности.
Противники ИИ-системы Clearview опасаются, что компания работает над созданием баз данных с использованием изображений из общедоступных источников без ведома и разрешения их владельцев. Власти некоторых стран, таких как Австралия и Великобритания, считают, что распознавание лиц нарушает действующее законодательство. Теоретически технология Clearview может использоваться для подавления политического инакомыслия или преследования отдельных лиц. В Clearview заявили, что компания не планирует продавать свою технологию кому-либо, кроме государственных клиентов.
В России расставлены приоритеты по развитию искусственного интеллекта
По заказу Минпромторга компания Tess Technology провела исследование с целью установить приоритетные направления развития технологий искусственного интеллекта (ИИ). Выработанные в ходе исследования рекомендации станут основой для распределения господдержки в данной сфере. Приоритетными направлениями были названы технологии компьютерного зрения, анализа и синтеза речи, а также рекомендательные и интеллектуальные системы принятия решений.
Источник изображений: Gerd Altmann / pixabay.com
Ведомство заказало данное исследование в середине лета, предметом исследования стали российские и зарубежные программно-аппаратные комплексы ИИ. Перед компанией были поставлены цели по определению существующих и перспективных задач отрасли; выявлению российских разработчиков нейроморфных и тензорных процессоров; разработке предложений по развитию данной продукции.
Исследователи установили, что в связи с активным развитием технологий дополненной и виртуальной реальности, распространением телефонов со встроенными камерами и спросом на биометрические приложения назрела необходимость в отечественных программно-аппаратных комплексах в области компьютерного зрения. Распространение голосовых помощников, чат-ботов, систем голосовой идентификации и прочих решений обусловили потребность в системах распознавания и синтеза речи. Наконец, увеличение доступности данных и тот факт, что из 261 проанализированного ИИ-стартапа больше половины специализируются на рекомендательных и интеллектуальных системах поддержки принятия решений обусловили определение данного направления как приоритетного.
В качестве потребителей технологий ИИ авторы исследования предложили рассматривать корпоративных клиентов, а не конечных пользователей, поскольку работа со вторыми предполагает более высокий порог вхождения. При обработке данных предложено отказаться от централизованных стационарных комплексов с низкой энергоэффективностью и ограниченной производительностью по сравнению с имеющими множество преимуществ облачными платформами. Важным направлением названы также периферийные вычисления (Edge Computing), предполагающие обработку данных в непосредственной близости от их получения и потребления — то есть на клиентских устройствах, например, на телефонах, поскольку это предполагает высокую безопасность данных, минимальную задержку и отсутствие потребности в сетевом подключении.
Компания Tess Technology отметила также ряд российских разработчиков процессоров, которые можно использовать для ИИ-систем. В список попал нейроморфный процессор «Алтай», разработка которого ведётся компаниями «Мотив НТ» и «Лаборатория Касперского», а также тензорный процессор от IVA Technologies. Однако эти решения пока далеки от серийного производства.
В Минпромотрге подтвердили получение результатов исследования Tess Technology — документы пока анализируются, и по итогам их проработки исполнителю будет направлено мнение заказчика.
Искусственный интеллект поможет в борьбе с лесными пожарами в России
Федеральное агентство лесного хозяйства (Рослесхоз), находящееся в ведении Министерства природных ресурсов и экологии РФ, намерено взять на вооружение технологии искусственного интеллекта (ИИ) для повышения эффективности борьбы с лесными пожарами.
Источник изображений: pixabay.com / Ylvers
Новая инициатива станет частью масштабной программы по цифровой трансформации Рослесхоза. На эти цели планируется потратить в общей сложности 6,7 млрд рублей. На внедрение ИИ из названной суммы будет выделено 120 млн рублей до 2023 года.
Как сообщает газета «Коммерсантъ», ведомство намерено использовать нейросети для прогнозирования лесных пожаров и дистанционного зондирования природных зон риска. Для этого будет создана отдельная автоматизированная федеральная государственная информационная система лесного комплекса.
«Использование нейросетей для прогнозирования пожаров обойдётся бюджету в 55 млн рублей, для дистанционного зондирования потенциальных зон возгорания требуется ещё 65 млн рублей», — говорится в публикации.
Применение ИИ-алгоритмов позволит автоматизировать рутинные операции, которые в настоящее время выполняют сотрудники. В частности, нейросети помогут выполнять анализ спутниковых снимков для распознавания пожара и прогнозирования его развития. Кроме того, искусственный интеллект сможет обрабатывать и анализировать исторические данные по регионам с учётом погодных условий.
В России разрабатывают искусственный интеллект для предупреждения массовых беспорядков
Общемировая социальная нестабильность требует от властей быть готовыми отвечать на актуальные вызовы современности. В недрах «Ростеха» разрабатывается программное обеспечение, позволяющее искусственному интеллекту (ИИ) не только предсказывать массовые беспорядки, но и предотвращать эскалацию напряжённости.
ИИ сможет анализировать данные в соцсетях, видеопоток с уличных камер, сообщения в СМИ и другие источники информации. Как сообщает «Коммерсант», в случае, если беспорядков избежать уже не удастся, робот будет подсказывать силовым ведомствам рекомендуемые действия. Ожидается, что уже в следующем году входящая в «Ростех» компания ООО «Национальный центр информатизации» создаст специальное программное обеспечение. По данным «Коммерсанта», работы ведутся в рамках проекта МЧС «Безопасный город» и воспользоваться им сможет исполнительная власть разных уровней.
Журналисты уже ознакомились с проектом «Методики прогнозной и аналитической модели «Массовые беспорядки»» (ПАМ МБ), которая освещает принципы работы будущей системы. Ожидается, что она будет осуществлять «многофакторный мультивариантный анализ вероятностей возникновения массовых беспорядков и несанкционированных публичных мероприятий».
За этими, почти научно-фантастическими терминами скрывается не только контроль соцсетей, СМИ и систем видеонаблюдения — будет анализироваться поведение зачинщиков, число участников, направление движения протестующих, а также количество сил для подавления беспорядков и прочие факторы. Пока подобием соответствующего мониторинга занимаются локальные Центры управления регионом (ЦУР), анализирующие запросы граждан на официальных сайтах и в социальных сетях.
По мнению экспертов, технологии для анализа эмоций и закономерностей поведения уже существуют и используются, например, в коммерческих целях. Для того, чтобы реализовать проект по предотвращению беспорядков, необходимо лишь отчасти перенастроить подобные системы. Тем не менее многие специалисты отрасли проявляют разумную осторожность, оценивая перспективы новых решений. «Чтобы ИИ обеспечил многофакторный мультивариантный анализ вероятностей, оперируя данными с камер наблюдения, постами из соцсетей и интернет-сайтов, потребуется проделать большую работу по его обучению», — заявил директор по развитию веб-технологий Artezio Сергей Матусевич.