Sun'iy aqlning qo'llanilishi - Applications of artificial intelligence

Sun'iy intellekt, mashinalar tomonidan namoyish etilgan aql-zakovat deb ta'riflangan, bugungi jamiyatda ko'plab dasturlarga ega. Aniqrog'i, shunday Zaif sun'iy intellekt, aniq vazifalarni bajarish uchun dasturlar ishlab chiqilgan sun'iy intellektning shakli, shu jumladan keng ko'lamli faoliyat uchun foydalaniladi tibbiy diagnostika, elektron savdo maydonchalari, robotni boshqarish va masofadan turib zondlash. AI moliya, sog'liqni saqlash, ta'lim, transport va boshqa ko'plab sohalarni va sohalarni rivojlantirish va rivojlantirish uchun ishlatilgan.

Informatika vositalari

AI tadqiqotchilari kompyuter fanidagi eng qiyin muammolarni hal qilish uchun ko'plab vositalarni yaratdilar. Ularning ko'pgina ixtirolari asosiy kompyuter fanlari tomonidan qabul qilingan va endi ular sun'iy intellektning bir qismi hisoblanmaydi. (Qarang AI ta'siri.) Ga binoan Rassell va Norvig (2003), p. 15), quyidagilarning barchasi dastlab sun'iy intellekt laboratoriyalarida ishlab chiqilgan:vaqtni bo'lishish,interaktiv tarjimonlar,grafik foydalanuvchi interfeyslari va kompyuter sichqonchasi,Tezkor dastur ishlab chiqish atrof-muhit, bog'langan ro'yxat ma'lumotlar tuzilishi,avtomatik saqlashni boshqarish,ramziy dasturlash,funktsional dasturlash,dinamik dasturlash vaob'ektga yo'naltirilgan dasturlash.

AI noma'lum ikkiliklarni ishlab chiquvchisini potentsial aniqlash uchun ishlatilishi mumkin.[iqtibos kerak ]

AI boshqa sun'iy intellektni yaratish uchun ishlatilishi mumkin. Masalan, 2017 yil noyabr oyi atrofida Google-ning AutoML loyihasi yangi neyronal tarmoq topologiyalarini rivojlantirishga qaratilgan NASNet, tizim optimallashtirilgan ImageNet va POCO F1. Google ma'lumotlariga ko'ra, NASNetning ishlashi avval e'lon qilingan barcha ImageNet ko'rsatkichlaridan oshib ketgan.[1]

Iqtisodiy va ijtimoiy muammolar

Yaxshilik uchun sun'iy intellekt ITU dunyodagi eng katta iqtisodiy va ijtimoiy muammolarni hal qilish uchun sun'iy intellektni qo'llaydigan tashkilotlarni qo'llab-quvvatlaydi. Masalan, Janubiy Kaliforniya universiteti uy-joysizlik kabi ijtimoiy ahamiyatga molik muammolarni hal qilish uchun sun'iy intellektdan foydalanish maqsadida jamiyatdagi sun'iy intellekt markazini ishga tushirdi. Stenfordda tadqiqotchilar sun'iy intellekt yordamida sun'iy yo'ldosh orqali olingan suratlarni tahlil qilib, qaysi hududlarda qashshoqlik darajasi eng yuqori ekanligini aniqlashdi.[2]

Qishloq xo'jaligi

Qishloq xo'jaligida sun'iy intellektning yangi yutuqlari hosildorlikni oshirish va o'sayotgan ekinlarni tadqiq etish va rivojlantirishni takomillashtirishni ko'rsatmoqda. Yangi sun'iy intellekt hozirda pomidor kabi hosil pishib, yig'ib olishga tayyor bo'lish vaqtini bashorat qilmoqda, shu bilan dehqonchilik samaradorligini oshiradi.[3] Ushbu yutuqlar ekin va tuproq monitoringi, shu jumladan davom etmoqda Qishloq xo'jaligi robotlari va Bashoratli tahlil. O'simliklar va tuproq monitoringi yangi algoritmlar va maydonda to'plangan ma'lumotlardan foydalangan holda, ekinlarning sog'lig'ini boshqarish va kuzatib borish fermerlar uchun osonroq va barqaror qiladi.[4]

Qishloq xo'jaligida sun'iy intellektning ko'proq ixtisoslashuvi - bu issiqxona avtomatlashtirish, simulyatsiya, modellashtirish va optimallashtirish texnikasi.

Aholining ko'payishi va kelajakda oziq-ovqat mahsulotlariga bo'lgan talabning o'sishi sababli, ushbu yangi talabni ta'minlash uchun qishloq xo'jaligidan olinadigan hosilning kamida 70% ga ko'payishi kerak. Ushbu yangi texnikalarni moslashtirish va Sun'iy intellektdan foydalanish ushbu maqsadga erishishga yordam beradi, deb tobora ko'proq jamoatchilik qabul qilmoqda.[5]

Kiberxavfsizlik

The kiberxavfsizlik arenada har xil turdagi tashkilotlarga zarar etkazadigan va biznesga milliardlab dollar zarar etkazadigan har xil turdagi keng ko'lamli xakerlik hujumlari ko'rinishidagi muhim muammolar mavjud. Sun'iy aql va tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) xavfsizlik kompaniyalari tomonidan qo'llanila boshlandi - masalan, SIEM (Security Information and Event Management) echimlari. Ushbu echimlarning eng ilg'orlari AI va NLP-dan foydalanib, tarmoqlardagi ma'lumotlarni avtomatik ravishda yuqori xavfli va kam xavfli ma'lumotlarga ajratadi. Bu xavfsizlik guruhlariga tashkilotga haqiqiy zarar etkazishi mumkin bo'lgan hujumlarga e'tibor qaratishlari va bunday hujumlar qurboniga aylanishlariga imkon beradi. Xizmatni rad etish (DoS), Zararli dastur va boshqalar.

Ta'lim

Sun'iy intellekt bo'yicha o'qituvchilar talabalarga qo'shimcha, yakkama-yakka yordam olishlari mumkin edi. Shuningdek, ular ba'zi o'quvchilar uchun repetitorlik laboratoriyalari yoki inson o'qituvchilari sabab bo'lishi mumkin bo'lgan tashvish va stressni kamaytirishi mumkin.[6] Kelgusi sinflarda atrof-muhit informatikasi foydali rol o'ynashi mumkin. Atrof-muhit informatikasi - bu axborot atrof-muhitning hamma joyida bo'lishi va texnologiyalar sizning shaxsiy xohishingizga avtomatik ravishda moslashishi haqidagi fikr.[7] O'quv moslamalari talabalarning aniq ehtiyojlariga mos ravishda darslar, muammolar va o'yinlar yaratishi va darhol o'z fikrlarini bildirishi mumkin edi.

Biroq, agar sun'iy intellekt qasos ta'sirida noqulay muhitni yaratishi mumkin, agar texnologiya jamiyatni oldinga siljishiga to'sqinlik qilsa va jamiyat uchun salbiy, kutilmagan oqibatlarga olib kelsa.[8] Qasoskorlikning samarasi shundan iboratki, texnologiyadan keng foydalanish talabalarning o'rganish va o'sishiga yordam berish o'rniga diqqatni jamlash va vazifada qolish qobiliyatiga to'sqinlik qilishi mumkin.[9] Shuningdek, sun'iy intellekt inson agentligini ham, bir vaqtning o'zida ham yo'qotilishiga olib kelishi ma'lum bo'lgan.[7]

Moliya

Moliya institutlari uzoq vaqtdan beri ishlatilgan sun'iy neyron tarmoq ayblovlarni yoki da'volarni me'yordan tashqarida aniqlash tizimlari, ularni inson tekshiruvi uchun belgilaydi. AI dan foydalanish bank faoliyati qachon 1987 yilda kuzatilishi mumkin Xavfsizlik Tinch okeani milliy banki debet kartalaridan ruxsatsiz foydalanishga qarshi kurashish uchun AQShda firibgarlikning oldini olish bo'yicha maxsus guruh tuzildi.[10] Kasisto va Moneystream kabi dasturlar moliyaviy xizmatlarda sun'iy intellektdan foydalanadilar.

Banklar bugungi kunda operatsiyalarni tashkil qilish, buxgalteriya hisobini yuritish, aktsiyalarga mablag 'kiritish va mulkni boshqarish uchun sun'iy aql tizimlaridan foydalanmoqdalar. Sun'iy intellekt bir kecha-kunduzda yoki ish olib borilmaganda o'zgarishlarga ta'sir qilishi mumkin.[11] 2001 yil avgustda robotlar odamlarni simulyatsiya bilan urishdi moliyaviy savdo musobaqa.[12] AI firibgarlik va moliyaviy jinoyatlarni kamaytirdi monitoring xulq-atvor naqshlari har qanday g'ayritabiiy o'zgarishlar yoki anomaliyalar uchun foydalanuvchilarning.[13][14][15]

AI tomonidan tobora ko'proq foydalanilmoqda korporatsiyalar. Jek Ma munozarali ravishda sun'iy intellektni bashorat qilgan Bosh ijrochi direktor 30 yil qoldi.[16][17]

Bozorda sun'iy sun'iy intellekt mashinalaridan onlayn savdo va qaror qabul qilish kabi dasturlarda foydalanish asosiy iqtisodiy nazariyalarni o'zgartirdi.[18] Masalan, sun'iy intellektga asoslangan sotib olish va sotish platformalari qonunini o'zgartirdi talab va taklif endi talab va taklif egri chiziqlarini va shu bilan individual narxlarni osongina baholash mumkin. Bundan tashqari, sun'iy intellekt mashinalari kamayadi axborot assimetri bozorda va shu bilan savdolar hajmini kamaytirish bilan birga bozorlarni yanada samarali qilish[iqtibos kerak ]. Boz ustiga, sun'iy intellekt bozordagi xatti-harakatlarning oqibatlarini cheklaydi va bu bozorlarni yanada samarali qiladi.[19] AI ta'sir qilgan boshqa nazariyalarga quyidagilar kiradi oqilona tanlov, ratsional kutishlar, o'yin nazariyasi, Lyuis burilish nuqtasi, portfelni optimallashtirish va qarama-qarshi fikrlash.[20] 2019 yil avgust oyida AICPA buxgalteriya hisobi mutaxassislari uchun sun'iy intellektni tayyorlash kursini joriy qildi.[21]

Savdo va investitsiyalar

Algoritmik savdo Savdo qarorlarini har qanday odamning qobiliyatidan kattaroq bir necha buyruqlar bilan bajarish uchun murakkab AI tizimlaridan foydalanishni o'z ichiga oladi, ko'pincha inson aralashuvisiz kuniga millionlab savdolarni amalga oshiradi. Bunday savdo deb nomlanadi Yuqori chastotali savdo, va bu moliyaviy savdoda eng tez rivojlanayotgan tarmoqlardan birini anglatadi. Ko'pgina banklar, fondlar va xususiy savdo firmalarining hozirgi kunda faqat AI tizimlari tomonidan boshqariladigan butun portfellari mavjud. Avtomatlashtirilgan savdo tizimlari odatda yirik institutsional investorlar tomonidan qo'llaniladi, ammo so'nggi yillarda o'zlarining sun'iy intellekt tizimlari bilan savdo qiladigan kichik, xususiy firmalar ham kirib kelmoqda.[22]

Bir nechta yirik moliya institutlari investitsiya amaliyotida yordam berish uchun sun'iy intellekt dvigatellariga sarmoya kiritdilar. BlackRock AI dvigateli, Aladdin, investitsiya qarorlarini qabul qilishda yordam berish uchun kompaniya ichida ham, mijozlar uchun ham ishlatiladi. Uning keng funktsional imkoniyatlari yangiliklar, brokerlarning hisobotlari va ijtimoiy tarmoqlardagi yangiliklar kabi matnlarni o'qish uchun tabiiy tilni qayta ishlashdan foydalanishni o'z ichiga oladi. Keyin u aytib o'tilgan kompaniyalarning fikrlarini aniqlaydi va ball qo'yadi. UBS va Deutsche Bank kabi banklar Sqreem (Quantum Reduction and Extract Model of Quinum) nomli sun'iy intellekt dvigatelidan foydalanadilar, ular iste'molchilar profillarini ishlab chiqish va ular xohlagan boylikni boshqarish mahsulotlari bilan moslashtirish uchun ma'lumotlarni qazib olishlari mumkin.[23]

Anderrayting

Onlayn qarz beruvchi "Upstart" iste'molchilarning katta hajmdagi ma'lumotlarini tahlil qiladi va iste'molchining to'lovni to'lamasligini taxmin qiladigan kredit tavakkalchilik modellarini ishlab chiqish uchun mashinasozlik algoritmlaridan foydalanadi. Ularning texnologiyalari banklarga litsenziyalanadi, chunki ular o'zlarining anderrayting jarayonlari uchun ham foydalanishlari mumkin.[24]

ZestFinance Zest avtomatlashtirilgan mashina o'rganish (ZAML) platformasini kredit anderraytingi uchun maxsus ishlab chiqdi. Ushbu platforma qarz oluvchilarga ball to'plash uchun kredit sohasida qo'llaniladigan o'n minglab an'anaviy va noan'anaviy o'zgaruvchilarni (sotib olish operatsiyalaridan tortib, mijoz shaklni qanday to'ldirishiga qadar) tahlil qilish uchun mashinasozlikdan foydalanadi. Platforma, ayniqsa, ming yillik kabi cheklangan kredit tarixi bo'lganlarga kredit ballarini belgilashda foydalidir.[25]

Audit

Moliyaviy hisobot auditi uchun sun'iy intellekt uzluksiz auditni amalga oshirishga imkon beradi. AI vositalari turli xil ma'lumotlarning to'plamlarini darhol tahlil qilishi mumkin. Potentsial foyda umumiy auditorlik xatarining kamayishi, ishonchlilik darajasining oshishi va auditning davomiyligining qisqarishi natijasida yuzaga keladi.[26]

Tarix

1980-yillar haqiqatan ham sun'iy intellekt moliya dunyosida taniqli bo'lishni boshlagan payt. Aynan o'sha paytda ekspert tizimlar moliyaviy sohada ko'proq tijorat mahsulotiga aylandi. "Masalan, Dupont 100 ta ekspert tizimini yaratdi, bu ularga yiliga 10 million dollarni tejashga yordam berdi."[27] Dastlabki tizimlardan biri K.C. tomonidan ishlab chiqilgan Protrader ekspert tizimi edi. Chen va Ting-peng Lian, ular 1986 yilda DOW Jones Industrial Average-ning 87 punktga pasayishini taxmin qilishgan. "Tizimning asosiy bo'g'inlari bozordagi mukofotlarni kuzatib borish, optimal investitsiya strategiyasini aniqlash, kerak bo'lganda operatsiyalarni bajarish va ta'lim mexanizmi orqali bilimlar bazasini o'zgartiring. ”[28]

Moliyaviy rejalarda yordam bergan birinchi ekspert tizimlaridan biri PlanPower deb nomlangan Applied Expert Systems (APEX) tomonidan yaratilgan. U birinchi marta tijorat maqsadida 1986 yilda jo'natilgan. Uning vazifasi yiliga 75000 dollardan ortiq daromadga ega bo'lgan odamlar uchun moliyaviy rejalar tuzishda yordam berish edi. Keyinchalik bu yiliga 25000 dan 200.000 dollargacha daromad olish uchun foydalaniladigan mijozlarni profillashtirish tizimiga olib keldi.[29]

1990-yillarda firibgarlikni aniqlash haqida ko'proq gap bor edi. 1993 yilda boshlangan tizimlardan biri FinCEN Sun'iy Intelligence tizimi (FAIS) edi. U haftasiga 200 mingdan ortiq operatsiyani ko'rib chiqa oldi va ikki yil davomida bir milliard dollarga teng bo'lgan 400 pul yuvishning mumkin bo'lgan holatlarini aniqlashga yordam berdi.[30] Garchi ekspert tizimlari moliya dunyosida davom etmagan bo'lsa-da, u sun'iy intellektdan foydalanishni boshlashga yordam berdi va uni hozirgi holatga keltirishga yordam berdi.[31]

Hukumat

Hukumatdagi sun'iy intellekt dasturlar va tartibga solishdan iborat. Sun'iy aql bilan bog'langan yuzni aniqlash tizimlari uchun ishlatilishi mumkin ommaviy kuzatuv. Bu allaqachon Xitoyning ayrim hududlarida uchraydi.[32][33] Sun'iy intellekt Tama Siti shahrida ham raqobatlashdi mer saylovlari 2018 yilda.

2019 yilda Hindistonning Bengaluru texnologik shahri shahardagi 387 svetofor signallari bo'yicha sun'iy intellekt bilan boshqariladigan transport signal tizimlarini joylashtirmoqchi. Ushbu tizim transport vositalarining zichligini aniqlash uchun kameralardan foydalanishni o'z ichiga oladi va shunga muvofiq transport hajmini tozalash uchun zarur bo'lgan vaqtni hisoblab chiqadi, bu esa ko'chalar bo'ylab transport vositalarining harakatlanish signalining davomiyligini belgilaydi.[34]

Harbiy

Qo'shma Shtatlar va boshqa davlatlar bir qator harbiy funktsiyalar uchun AI dasturlarini ishlab chiqmoqdalar.[35] Sun'iy intellekt va mashinani o'rganishning asosiy harbiy dasturlari C2, aloqa, sensorlar, integratsiya va o'zaro muvofiqlikni oshirishdir.[36] AI tadqiqotlari razvedka ma'lumotlarini yig'ish va tahlil qilish, logistika, kiber operatsiyalar, axborot operatsiyalari, buyruqni boshqarish va turli xil yarim avtonom va avtonom transport vositalarida olib borilmoqda.[35] Sun'iy intellekt texnologiyalari datchiklar va effektorlarni muvofiqlashtirish, tahdidlarni aniqlash va aniqlash, dushman pozitsiyalarini belgilash, maqsadga erishish, tarqatilgan qo'shin yong'inlarini tarmoqdagi jangovar transport vositalari va tanklar o'rtasida, shuningdek, uchuvchisiz va uchuvchisiz jamoalar (MUM-T) ichida ta'minlaydi.[36] AI Iroq va Suriyadagi harbiy operatsiyalarga kiritilgan.[35]

Dunyo bo'ylab robototexnika uchun yillik harbiy xarajatlar 2010 yildagi 5,1 milliard AQSh dollaridan 2015 yilda 7,5 milliard AQSh dollarigacha ko'tarildi.[37][38] Avtonom harakatga qodir bo'lgan harbiy uchuvchisiz samolyotlar keng tarqalgan foydali vosita hisoblanadi.[39] Ko'pgina sun'iy intellekt tadqiqotchilari o'zlarini sun'iy intellektning harbiy dasturlaridan uzoqlashtirishga intilishadi.[36]

Sog'liqni saqlash

Sog'liqni saqlash

Rentgen avtomatik hisoblash bilan qo'lning suyak yoshi kompyuter dasturi tomonidan
Bemor tomonidan jarrohlik qo'l Da Vinchi jarrohlik tizimi

Sog'liqni saqlash sohasidagi sun'iy intellekt ko'pincha KT yoki EKGni dastlabki baholashni avtomatlashtirish yoki aholi salomatligi uchun yuqori xavfli bemorlarni aniqlash uchun tasniflash uchun ishlatiladi. Dasturlarning kengligi tez o'sib bormoqda. Misol tariqasida, sun'iy intellekt dozalash muammolarining yuqori narxidagi muammosiga tatbiq etilmoqda - bu erda topilmalar sun'iy intellekt 16 milliard dollar tejashga qodir. 2016 yilda Kaliforniyada amalga oshirilgan yangi tadqiqot natijasida AI yordamida ishlab chiqilgan matematik formulada organ kasallariga berish uchun immunosupressant dorilarning aniq dozasi to'g'ri aniqlanganligi aniqlandi.[40]

Sun'iy intellekt shifokorlarga yordam beradi. Bloomberg Technology ma'lumotlariga ko'ra, Microsoft shifokorlarga saraton kasalligini to'g'ri davolash usullarini topishda yordam berish uchun AIni ishlab chiqdi.[41] Saraton kasalligi bilan bog'liq ko'plab tadqiqotlar va dorilar ishlab chiqilgan. Batafsil ma'lumotga ko'ra, saraton kasalligini davolash uchun 800 dan ortiq dori-darmon va vaktsinalar mavjud. Bu shifokorlarga salbiy ta'sir qiladi, chunki tanlov uchun juda ko'p imkoniyatlar mavjud bo'lib, bemorlar uchun kerakli dorilarni tanlash qiyinlashadi. Microsoft "Gannover" deb nomlangan mashinani yaratish loyihasi ustida ishlamoqda[iqtibos kerak ]. Uning maqsadi saraton kasalligi uchun zarur bo'lgan barcha hujjatlarni yodlash va har bir bemor uchun qaysi dorilar kombinatsiyasi eng samarali bo'lishini bashorat qilishga yordam berishdir. Ayni paytda ishlab chiqilayotgan bitta loyiha kurash olib bormoqda miyeloid leykemiya, davolash o'nlab yillar davomida yaxshilanmagan o'limga olib keladigan saraton. Boshqa bir tadqiqotda sun'iy intellekt terining saraton kasalligini aniqlashda o'qitilgan shifokorlar singari yaxshi ekanligi aniqlandi.[42] Boshqa bir tadqiqotda ko'plab xavfli bemorlarni kuzatishga harakat qilish uchun sun'iy intellektdan foydalaniladi va bu har bir bemorga jonli shifokordan bemorning o'zaro ta'siriga qadar olingan ma'lumotlarga asoslangan ko'plab savollar berish orqali amalga oshiriladi.[43] Bitta tadqiqot o'tkazishni o'rganish bilan amalga oshirildi, mashina yaxshi tayyorlangan oftalmologga o'xshash tashxis qo'ydi va bemorni davolanishga yuborish kerakmi yoki yo'qligi to'g'risida 30 soniya ichida 95% aniqlik bilan qaror chiqarishi mumkin edi.[44]

Ga binoan CNN, yaqinda Vashingtondagi bolalar milliy tibbiyot markazida jarrohlar tomonidan olib borilgan tadqiqotlar avtonom robot bilan operatsiyani muvaffaqiyatli namoyish etdi. Jamoa robotni yumshoq to'qimalar bilan operatsiya qilish, ochiq operatsiya paytida cho'chqaning ichaklarini tikish va shu bilan birga odam jarrohidan ko'ra yaxshiroq bajarish paytida nazorat qildi.[45] IBM o'zining sun'iy intellektli kompyuterini yaratdi IBM Watson, bu inson aqlini mag'lubiyatga uchratgan (ba'zi darajalarda). Vatson sog'liqni saqlash sohasida muvaffaqiyatga erishish va farzandlikka olish uchun kurashdi.[46]

Sun'iy neyron tarmoqlari sifatida ishlatiladi klinik qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari uchun tibbiy diagnostika kabi Kontseptsiyani qayta ishlash texnologiya EMR dasturiy ta'minot.

Tibbiyotda sun'iy aql bilan bajarilishi mumkin bo'lgan va rivojlana boshlagan boshqa vazifalarga quyidagilar kiradi:

  • Tibbiy tasvirlarni kompyuter yordamida talqin qilish. Bunday tizimlar raqamli tasvirlarni skanerlashda yordam beradi, masalan. dan kompyuter tomografiyasi, odatiy ko'rinishlar uchun va mumkin bo'lgan kasalliklar kabi ko'zga tashlanadigan bo'limlarni ta'kidlash uchun. Oddiy dastur - bu o'smani aniqlash.
  • Yurak tovushi tahlil[47]
  • Uchun hamroh robotlar qariyalarga g'amxo'rlik qilish[48]
  • Ko'proq foydali ma'lumotlarni taqdim etish uchun tibbiy yozuvlarni qazib olish.
  • Loyihalashni davolash rejalari.
  • Dori-darmonlarni boshqarish bilan bir qatorda takrorlanadigan ishlarga yordam berish.
  • Maslahatlar bering.
  • Giyohvand moddalarni yaratish[49]
  • Klinik mashg'ulotlar uchun bemorlarning o'rniga avatarlardan foydalanish[50]
  • Jarrohlik muolajalaridan o'lim ehtimolini taxmin qiling
  • OIV rivojlanishini bashorat qiling

Ish joyidagi sog'liq va xavfsizlik

AI ishchi bo'lishi mumkin bo'lgan ish vazifalari hajmini oshirishi mumkin xavf tug'diradigan vaziyatdan olib tashlangan stress, ortiqcha ish, tayanch-harakat skeletlari topildi jarohatlari, buning o'rniga A.I. vazifalarni bajarishi kerak.[51] Bu ta'sirlangan ish tarmoqlari doirasini an'anaviy avtomatlashtirishdan tashqari kengaytirishi mumkin oq yoqalilar va xizmat ko'rsatish sohasi tibbiyot, moliya va axborot texnologiyalari kabi ish joylari.[52] Misol tariqasida, qo'ng'iroqlar markazi uning takroriy va talabchan xususiyati va mikro kuzatuvning yuqori darajasi tufayli ishchilar sog'liq va xavfsizlik uchun katta xavflarga duch kelishadi. AI faollashtirilgan chat botlar odamlarning qo'ng'iroq markazining eng asosiy vazifalarini bajarishiga bo'lgan ehtiyojni kamaytirish.[51]

Mashinalarni o'rganish uchun ishlatiladi odamlar analitikasi ishchilarning xatti-harakatlari to'g'risida bashorat qilish ishchilarning sog'lig'ini yaxshilash uchun ishlatilishi mumkin. Masalan, hissiyotlarni tahlil qilish oldini olish uchun charchoqni aniqlash uchun ishlatilishi mumkin ortiqcha ish.[51] Qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari masalan, oldini olish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan o'xshash qobiliyatga ega sanoatdagi ofatlar yoki qilish ofat oqibatlari yanada samarali.[53] Qo'lda material bilan ishlash ishchilar, bashoratli tahlil va kamaytirish uchun sun'iy aql ishlatilishi mumkin mushak-skelet tizimining shikastlanishi.[54] Kiyiladigan datchiklar Bundan tashqari, toksik moddalar ta'siriga qarshi erta aralashuvni ta'minlashi mumkin va ishlab chiqarilgan katta ma'lumotlar to'plamlari yaxshilanishi mumkin ish joyidagi sog'liqni saqlash nazorati, xavf-xatarni baholash va tadqiqot.[53]

Sun'iy intellektdan ham foydalanish mumkin ish joyidagi xavfsizlik va sog'liq ish oqimi yanada samarali. Bir misol kodlash ning ishchilarning tovon puli da'volar.[55][56] AI. Yoqilgan Virtual reallik tizimlar xavfni aniqlash uchun xavfsizlikni o'rgatish uchun foydali bo'lishi mumkin.[53] Sun'iy intellekt yanada samarali aniqlash uchun ishlatilishi mumkin sog'indim, bu baxtsiz hodisalar stavkalarini kamaytirishda muhim ahamiyatga ega, ammo ko'pincha kam xabar qilinadi.[57]

Qonun

Huquqiy tahlil

Sun'iy intellekt (AI) qonun bilan bog'liq kasblarning asosiy tarkibiy qismiga aylanmoqda. Ba'zi hollarda, analitikni buzadigan ushbu texnologiya ilgari boshlang'ich darajadagi yuristlar tomonidan bajarilgan ishlarni bajarish uchun algoritmlar va mashinani o'rganishdan foydalanadi.[58]

Yilda Elektron kashfiyot (eDiscovery), sanoat sun'iy intellektning bir qismi bo'lgan mashinani o'rganishga yo'naltirilgan (bashoratli kodlash / texnologiyani qo'llab-quvvatlovchi ko'rib chiqish). Amaliy dasturlarning sho'rvasiga qo'shilish uchun tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) va avtomatlashtirilgan nutqni tanib olish (ASR) ham ushbu sohada moda hisoblanadi.[59]

Huquqni muhofaza qilish va sud protsesslari

Algoritmlar allaqachon huquqiy tizimlarda ko'plab dasturlarga ega. Bunga misol COMPAS, tomonidan keng qo'llaniladigan tijorat dasturi AQSh sudlari ehtimolligini baholash uchun sudlanuvchi bo'lish retsidivist.[60]

Ba'zilar xavotirda algoritmik tarafkashlik, intellektual intellekt dasturlari noaniqlik ko'rsatadigan ma'lumotlarni qayta ishlashdan so'ng bexosdan xolis bo'lishi mumkin.[61] ProPublica qora tanli sudlanuvchilarning COMPAS tomonidan tayinlangan retsidiv jinoyatlarining o'rtacha darajasi oq tanli ayblanuvchilarning COMPAS tomonidan tayinlangan o'rtacha xavf darajasidan sezilarli darajada yuqori ekanligini da'vo qilmoqda.[60]

Xizmat ko'rsatish sohasi

Inson resurslari va ishga yollash

Sun'iy intellektning yana bir qo'llanilishi inson resurslari va ishga qabul qilish maydonida. Inson resurslari va mutaxassislarni jalb qilishda sun'iy intellektdan foydalanishning uchta usuli mavjud: rezyumelarni saralash va nomzodlarni ularning malakasi darajasiga qarab saralash, ish joylariga mos keladigan platformalar orqali nomzodlarning ushbu rollarda muvaffaqiyat qozonishini bashorat qilish va takroriy aloqani avtomatlashtiradigan chat-botlarni ishga tushirish. vazifalar.[62] Odatda, rezyumelarni skrining qilish rekruterni yoki kadrlar bo'yicha boshqa mutaxassislarni rezyumelar bazasi orqali skanerlashni o'z ichiga oladi.

Ish qidirish

Sun'iy intellektni tatbiq etish tufayli mehnat bozorida sezilarli o'zgarishlar yuz berdi. Bu ishga yollovchilar va ish izlovchilar uchun jarayonni soddalashtirdi (ya'ni, Google for Jobs va onlayn ariza berish). Ga binoan Raj Mukerji haqiqatan ham.com saytidan, 65% odamlar ishga qabul qilingandan keyin 91 kun ichida yana ish qidirishadi. AI bilan ishlaydigan dvigatel ish qobiliyatlari, ish haqi va foydalanuvchi tendentsiyalari to'g'risidagi ma'lumotlarni ishlatish, odamlarni eng munosib lavozimlarga moslashtirish orqali ish ovining murakkabligini osonlashtiradi. Mashina razvedkasi ma'lum bir ish uchun qanday ish haqi to'g'ri kelishini hisoblab chiqadi, tabiiy tilni qayta ishlash yordamida ishga yollovchilar uchun ma'lumotni qayta tiklaydi va ta'kidlaydi, bu maxsus dastur yordamida matndan tegishli so'zlar va iboralarni chiqaradi. Boshqa dastur - bu sun'iy intellekt rezyumesi quruvchisi, shu bilan bir necha soat vaqtni bir xil ishni bajarishdan farqli o'laroq, rezyume tuzish uchun 5 daqiqa vaqt talab etiladi.[iqtibos kerak ][63]AI davrida chat botlar veb-sayt tashrif buyuruvchilariga yordam berish va kundalik ish oqimlarini hal qilish. Inqilobiy sun'iy intellekt vositalari odamlarning malakasini to'ldiradi va kadrlar menejerlari e'tiborini ustuvor vazifalarga qaratishga imkon beradi. Biroq, sun'iy intellektning ish izlanishlariga ta'siri shuni ko'rsatadiki, 2030 yilga kelib aqlli agentlar va robotlar dunyo mehnatining 30 foizini yo'q qilishi mumkin. Bundan tashqari, tadqiqot natijalariga ko'ra avtomatlashtirish 400 dan 800 milliongacha xodimni ishdan bo'shatadi. Shisha eshik tadqiqot hisobotida ta'kidlanishicha, ishga qabul qilish va kadrlar bo'yicha kadrlar 2018 yilda va undan keyingi yillarda ish bozorida sun'iy intellektni yanada kengroq qabul qilinishini kutmoqda.[64][65]

Marketing va reklama

Mijozlarning xatti-harakatlarini bashorat qilish yoki ularni umumlashtirish uchun AIdan foydalanish mumkin raqamli izlar ularni shaxsiy reklama aktsiyalari bilan maqsad qilib qo'yish yoki mijozning shaxsini avtomatik ravishda yaratish.[66] Hujjatli ishda, onlayn qimor o'yinlari kompaniyalari mijozlarning maqsadlarini yaxshilash uchun sun'iy intellektdan foydalanganligi haqida xabar berilgan.[67]

Bundan tashqari, Shaxsiy hisoblash AI modellari ko'proq an'anaviy ijtimoiy-demografik yoki xulq-atvorli maqsadlarga psixologik maqsadlarni qo'shish orqali reklama kampaniyalarining narxini kamaytirishga yordam beradi.[68]

Buyuk Britaniyada joylashgan Ubamarket firmasi foydalanuvchilarga o'zlarining smartfonlari yordamida uydan xarid qilish imkoniyatini beradigan dastur ishlab chiqardi. Ilova foydalanuvchilarga telefon orqali to'lovlarni amalga oshirish, ro'yxatlar tuzish va mahsulot tarkibidagi moddalarni allergenlarga tekshirishga imkon beradi. Ilova sun'iy intellekt moduliga asoslangan bo'lib, parametrlarni yaxshilash va moslashtirilgan takliflarni taqdim etish uchun foydalanuvchi xatti-harakatlaridan o'rganadi.[69]

Onlayn va telefon orqali mijozlarga xizmat ko'rsatish

Sun'iy intellekt amalga oshiriladi avtomatlashtirilgan onlayn yordamchilar deb ko'rish mumkin avatarlar veb-sahifalarda.[70] Bu korxonalar o'zlarining ish faoliyatini qisqartirishlari va o'qitish xarajatlarini kamaytirishi mumkin.[70] Bunday tizimlarning asosiy asosiy texnologiyasi tabiiy tilni qayta ishlash.[70] Pipestream mijozlar bilan aloqani soddalashtirishga mo'ljallangan mobil ilovasi uchun avtomatlashtirilgan mijozlarga xizmatidan foydalanadi.[71]

Yirik kompaniyalar kelajakda qiyin mijozlarni boshqarish uchun sun'iy intellektga sarmoya kiritmoqdalar. Google-ning so'nggi rivojlanishi tilni tahlil qiladi va nutqni matnga aylantiradi. Platforma g'azablangan mijozlarni ularning tili orqali aniqlay oladi va munosib javob beradi.[72]

Mehmondo'stlik

Mehmondo'stlik sohasida sun'iy intellektga asoslangan echimlar xodimlarning yukini kamaytirish va samaradorlikni oshirish uchun ishlatiladi[73] takrorlanadigan vazifalarning chastotasini, tendentsiyalarni tahlil qilishni, mehmonlarning o'zaro ta'sirini va mijozlarning ehtiyojlarini bashorat qilishni qisqartirish orqali.[74] Sun'iy intellekt tomonidan qo'llab-quvvatlanadigan mehmonxona xizmatlari chatbot shaklida namoyish etiladi,[75] dastur, virtual ovozli yordamchi va xizmat ko'rsatuvchi robotlar.

Media va elektron tijorat

Yordamida rasmni tiklash Sun'iy intellekt

Ba'zi sun'iy intellekt dasturlari filmlar, televizion dasturlar, reklama videolari yoki audiovizual media tarkibini tahlil qilishga qaratilgan foydalanuvchi tomonidan yaratilgan tarkib. Ushbu echimlar ko'pincha o'z ichiga oladi kompyuterni ko'rish, bu sun'iy intellektning asosiy qo'llanilish sohasi.

Odatda foydalanish stsenariylari yordamida tasvirlarni tahlil qilish kiradi ob'ektni aniqlash yoki yuzni aniqlash texnikasi yoki videoni tahlil qilish tegishli sahnalarni, narsalarni yoki yuzlarni tanib olish uchun. Sun'iy intellektga asoslangan media-tahlildan foydalanish motivatsiyasi, boshqa narsalar qatori - ommaviy axborot vositalarini qidirishni osonlashtirish, ommaviy axborot vositasi uchun tavsiflovchi kalit so'zlar to'plamini yaratish, media-kontent siyosati monitoringi (masalan, kontentning ma'lum bir narsaga mosligini tekshirish) bo'lishi mumkin. Televizorni ko'rish vaqti), matnga nutq arxivlash yoki boshqa maqsadlarda va tegishli reklama joylashtirish uchun logotiplar, mahsulotlar yoki taniqli shaxslarning yuzlarini aniqlash.

Medialarni tahlil qiladigan sun'iy intellekt kompaniyalari ko'pincha o'z xizmatlarini a REST API bu mashinaga asoslangan holda avtomatik ravishda texnologiyaga kirishni ta'minlaydigan va natijalarni mashinada o'qishga imkon beradigan. Masalan, IBM, Microsoft va Amazon RESTful API-laridan foydalangan holda o'zlarining ommaviy axborot vositalarini aniqlash texnologiyasiga kirishga ruxsat berish.

Chuqurliklar

2016 yil iyun oyida ingl. Hisoblash guruhining tadqiqot guruhi Myunxen Texnik universiteti va dan Stenford universiteti Face2Face ishlab chiqilgan,[76] maqsadli odamning yuzini jonlantiradigan, tashqi manbaning yuz ifodalarini o'zgartiradigan dastur. Ushbu texnologiya odamlarning lablarini jonlantiruvchi namoyish etildi, shu jumladan Barak Obama va Vladimir Putin. O'shandan beri boshqa usullar asosida namoyish etildi chuqur neyron tarmoq, undan "nomichuqur soxta "olingan.

2018 yil sentyabr oyida AQSh senatori Mark Uorner jazolashni taklif qildi ijtimoiy tarmoqlar o'z platformalarida chuqur soxta hujjatlarni almashish imkonini beradigan kompaniyalar.[77]

Dan tadqiqotchi Vinsent Nozik Institut Gaspard Mong, harakatlarini tahlil qilish orqali soxta hujjatlarni aniqlash usulini topdi asr.[iqtibos kerak ] The DARPA (bilan bog'liq tadqiqot guruhi AQSh Mudofaa vazirligi ) firibgarlikni aniqlashda ishlash uchun 68 million dollar berdi.[78] Evropada Ufq 2020 dastur InVid tomonidan moliyalashtiriladi, jurnalistlarga soxta hujjatlarni aniqlashda yordam beradigan dastur.[79]

Deepfakes komediya maqsadlarida ishlatilishi mumkin, ammo soxta yangiliklar va hiyla-nayranglar uchun ishlatilishi yaxshiroqdir. 5 soniya tinglash vaqtidan keyin chuqur ovozlarni aniqlash va inson ovozini klonlash qobiliyatiga ega audio chuqurlik va AI dasturi mavjud.[80][81][82][83][84][85]

Musiqa

Musiqa evolyutsiyasiga doimo texnika ta'sir ko'rsatgan bo'lsa, sun'iy intellekt ilmiy yutuqlar orqali ma'lum darajada insonga o'xshash kompozitsiyani taqlid qilishga imkon berdi.

E'tiborga molik dastlabki harakatlar orasida, Devid Kop deb nomlangan AI yaratdi Emili Xauell Algoritmik kompyuter musiqasi sohasida taniqli bo'lishga muvaffaq bo'ldi.[86] Emily Howell ortidagi algoritm AQSh patenti sifatida ro'yxatdan o'tgan.[87]

AI Iamus 2012 yilda kompyuter tomonidan yaratilgan birinchi to'liq klassik albom yaratildi.

Shunga o'xshash boshqa harakatlar AIVA (Sun'iy Intelligence Virtual Artist), asosan simfonik musiqa yaratishga e'tibor bering mumtoz musiqa uchun film ballari.[88] Musiqiy tomonidan tan olingan birinchi virtual bastakor bo'lish orqali u dunyoga birinchi bo'lib erishdi professional uyushma.[89]

Sun'iy aqllar hatto tibbiy sharoitda ham musiqa yaratishi mumkin Melomika Kompyuterda yaratilgan musiqani stress va og'riqni kamaytirish uchun ishlatish uchun qilingan harakatlar.[90]

Bundan tashqari, kabi tashabbuslar Google Magenta tomonidan o'tkazilgan Google Brain jamoasi, sun'iy intellekt jozibali san'at yaratishga qodir ekanligini bilishni istaydi.[91]

Sony CSL tadqiqot laboratoriyasida ularning Flow Machines dasturi ulkan ma'lumotlar bazasidan musiqa uslublarini o'rganish orqali pop qo'shiqlarini yaratdi. Uslublarning noyob kombinatsiyalarini tahlil qilish va texnikani optimallashtirish orqali u har qanday uslubda ijod qilishi mumkin.

Boshqa bir sun'iy intellekt musiqiy kompozitsiyasi loyihasi, Watson Beat, tomonidan yozilgan IBM tadqiqotlari, u foydalanganligi sababli, Google Magenta va Flow Machines loyihalari kabi ulkan musiqa ma'lumotlar bazasiga muhtoj emas Kuchaytirishni o'rganish va Chuqur e'tiqod tarmoqlari oddiy urug 'kiritish musiqasi va tanlangan uslubda musiqa yaratish. Dastur ta'minoti ochiq bo'lganligi sababli[92] kabi musiqachilar Taryn janubi[93] musiqa yaratish uchun loyiha bilan hamkorlik qilib kelmoqdalar.

Janubiy koreyalik qo'shiqchi Xeyonning "Eyes on You" debyut qo'shig'i sun'iy intellekt yordamida yaratilgan va keyinchalik uni haqiqiy bastakorlar, shu jumladan NUVO boshqargan.[94]

Yangiliklar, nashr etish va yozish

Shirkat Hikoya ilmi qiladi kompyuter tomonidan yaratilgan yangiliklar tijorat bozorida mavjud bo'lgan hisobotlar, shu jumladan o'yinlarning ingliz tilidagi statistik ma'lumotlari asosida jamoaviy sport tadbirlarini sarhisob qilish. Shuningdek, u moliyaviy hisobotlar va ko'chmas mulk bo'yicha tahlillarni yaratadi.[95] Xuddi shunday, kompaniya Avtomatlashtirilgan tushunchalar uchun moslashtirilgan qayta ko'rib chiqish va oldindan ko'rishni hosil qiladi Yahoo Sport Fantastik futbol.[96] Kompaniya 2014 yilda bir milliard hikoyani ishlab chiqarishi taxmin qilinmoqda, 2013 yilda 350 million.[97] Tashkilot OpenAI shuningdek, matn yozishga qodir AI yaratdi.[98]

Echobox - bu nashriyotchilarga ijtimoiy tarmoq platformalarida maqolalarni "aqlli" joylashtirish orqali trafikni ko'paytirishga yordam beradigan dasturiy ta'minot kompaniyasi. Facebook va Twitter.[99] Ko'p miqdordagi ma'lumotlarni tahlil qilish orqali, kunning turli vaqtlarida aniq tomoshabinlar turli xil maqolalarga qanday javob berishlarini bilib olishadi. Keyin u joylashtirish uchun eng yaxshi hikoyalarni va ularni joylashtirish uchun eng yaxshi vaqtlarni tanlaydi. O'tmishda nima yaxshi ishlaganini va ayni paytda Internetda ommalashayotgan narsalarni tushunish uchun tarixiy va real vaqt ma'lumotlaridan foydalaniladi.[100]

Yseop deb nomlangan yana bir kompaniya sun'iy intellektdan foydalanib, tuzilgan ma'lumotlarni tabiiy tilda aqlli sharhlar va tavsiyalarga aylantiradi. Yseop moliyaviy hisobotlar, ijro etuvchi xulosalar, shaxsiylashtirilgan savdo yoki marketing hujjatlari va boshqalarni soniyada minglab sahifalar tezligida va ingliz, ispan, frantsuz va nemis tillarida, shu jumladan bir nechta tillarda yozish imkoniyatiga ega.[101]

Boomtrain's - bu sun'iy intellektning yana bir misoli bo'lib, u har bir o'quvchini aniq vaqtda kerakli kanal orqali yuborilgan maqolalar bilan eng yaxshi jalb qilishni o'rganishga mo'ljallangan bo'lib, bu o'quvchi uchun eng mos keladi. Bu mukammal o'qish tajribasini boshqarish uchun har bir alohida o'quvchi uchun shaxsiy muharrirni yollashga o'xshaydi.

IRIS.TV media-kompaniyalarga sun'iy intellekt bilan ishlaydigan videoni shaxsiylashtirish va dasturlash platformasida yordam beradi. Bu noshirlarga va kontent egalariga iste'molchilarni ko'rish uslublari asosida kontekstga tegishli tarkibni tomoshabinlarga etkazish imkoniyatini beradi.[102]

Ma'lumot kiritish orqali yozish vazifalarini avtomatlashtirishdan tashqari, sun'iy intellekt kompyuterlarning yuqori darajadagi ijodiy ish bilan shug'ullanishi uchun katta imkoniyatlarni namoyish etdi. AI Storytelling, Jeyms Meehanning TALESPIN-ni yaratganidan beri, tadqiqotning faol sohasi bo'lib, u Ezopning ertaklariga o'xshash hikoyalarni yaratdi. Dastur ma'lum bir maqsadlarga erishishni xohlagan belgilar to'plami bilan boshlanishi kerak edi, bu voqea qahramonlarning ushbu maqsadlarni qondirish uchun rejalarni bajarishga urinishlari bayoni sifatida.[103] Meehan beri boshqa tadqiqotchilar o'xshash yoki turli xil yondashuvlardan foydalangan holda AI Storytelling ustida ishladilar. Mark Ridl va Vadim Bulitko hikoyalarni bayon qilishning mohiyati tajribani boshqarish muammosi yoki "foydalanuvchi agentligi bilan izchil hikoyaning rivojlanishiga bo'lgan ehtiyojni qanday qilib muvozanatlashi kerak" deb ta'kidladilar.[104]

Sun'iy intellektni hikoyalash bo'yicha ko'pgina tadqiqotlar hikoya yaratish (masalan, xarakter va syujet) ga bag'ishlangan bo'lsa-da, hikoya aloqalarida ham muhim tekshiruvlar mavjud. 2002 yilda Shimoliy Karolina shtati universiteti tadqiqotchilari nasriy nasrni yaratish uchun me'moriy asosni ishlab chiqdilar. Ularni amalga oshirishda bir qator hikoyalar, masalan, qizil qalpoqchani odamga o'xshash mahorat bilan turli xilligi va murakkabligi sodiqlik bilan takrorlandi.[105] Ushbu sohaga qiziqish davom etmoqda. 2016 yilda yapon sun'iy intellekti hammualliflik qildi va deyarli adabiy mukofotga sazovor bo'ldi.[106]

Janubiy Koreyadagi real vaqt rejimidagi yagona rekordlar jadvalini boshqaradigan Hanteo Global tashkiloti, shuningdek, maqolalar yozadigan avtomatlashtirilgan jurnalistika botidan foydalanadi. [107]

Video O'yinlar

Video o'yinlarda sun'iy intellekt muntazam ravishda maqsadga muvofiq dinamik harakatlarni yaratish uchun ishlatiladi o'yinchi bo'lmagan belgilar (NPClar). Bundan tashqari, yaxshi tushunilgan sun'iy intellekt texnikasi muntazam ravishda qo'llaniladi yo'l topish. Ba'zi tadqiqotchilar o'yinlarda NPC AIni ko'pgina ishlab chiqarish vazifalari uchun "hal qilingan muammo" deb hisoblashadi. Atipik sun'iy intellektga ega o'yinlarga sun'iy intellekt direktori kiradi Left 4 Dead "o'yini (2008) va vzvodlarning neyroevolyutsion tayyorgarligi Oliy qo'mondon 2 (2010).[108][109]

San'at

Sun'iy intellekt ko'plab ijodiy dasturlarni ilhomlantirdi, shu jumladan tasviriy san'at ishlab chiqarishda foydalanish. MoMA-da "Fikrlash mashinalari: kompyuter davridagi san'at va dizayn, 1959–1989" ko'rgazmasi[110] sun'iy intellektning san'at, arxitektura va dizayn uchun tarixiy qo'llanmalariga yaxshi xulosa beradi. San'at ishlab chiqarish uchun sun'iy intellektdan foydalanishni namoyish etadigan so'nggi ko'rgazmalarga San-Frantsiskodagi Gray Area Foundation-da Google homiylik qilgan foyda va kim oshdi savdosi kiradi, u erda rassomlar DeepDream algoritm[111] va 2017 yil kuzida Los-Anjeles va Frankfurtda bo'lib o'tgan "G'ayriinsoniy: AI asridagi san'at" ko'rgazmasi.[112][113] 2018 yil bahorida hisoblash mashinalari assotsiatsiyasi kompyuterlar va san'at mavzusiga maxsus jurnal sonini bag'ishlab, san'atda mashinasozlikning rolini yoritib berdi.[114] 2018 yil iyun oyida "Inson va mashina uchun duet",[115] tomoshabinlarga sun'iy intellekt bilan o'zaro aloqada bo'lishiga imkon beruvchi badiiy asar premyerasi Beall Art + Technology markazida bo'lib o'tdi.[116] Avstriyalik Ars Electronica va Vena amaliy san'at muzeyi 2019 yilda AI bo'yicha ko'rgazmalar ochdi.[117][118] Ars Electronica-ning 2019 yilgi "Qutidan tashqarida" festivali sun'iy intellekt bilan barqaror jamiyat o'zgarishi uchun san'atning rolini keng yoritdi.[119]

Kommunal xizmatlar

Quvvatli elektronika konvertorlar - bu imkon beruvchi texnologiya qayta tiklanadigan energiya, energiya saqlash, elektr transport vositalari va yuqori voltli to'g'ridan-to'g'ri oqim ichida uzatish tizimlari elektr tarmog'i. Ushbu konvertorlar nosozliklarga moyil bo'lib, bunday nosozliklar ishlamay qolishiga olib kelishi mumkin, bu esa qimmat texnik xizmatni talab qilishi mumkin yoki hatto muhim dasturlarda halokatli oqibatlarga olib kelishi mumkin.[iqtibos kerak ] Tadqiqotchilar sun'iy intellektdan foydalanib ishonchli elektr elektron konvertorlari uchun konstruktorning belgilangan umr ko'rish muddatini ta'minlaydigan aniq dizayn parametrlarini hisoblash orqali avtomatlashtirilgan loyihalash jarayonini amalga oshirmoqdalar.[120]

Ko'pgina telekommunikatsion kompaniyalar foydalanadilarevristik izlash masalan, ularning ishchi kuchlarini boshqarishda BT guruhi evristik qidiruvni amalga oshirdi[121] 20000 muhandisning ish jadvalini ta'minlaydigan rejalashtirish dasturida.

Ishlab chiqarish

Robotlar ko'plab sohalarda keng tarqalgan bo'lib, ko'pincha odamlar uchun xavfli deb hisoblanadigan ishlarga berilishadi. Robotlar juda tez-tez takrorlanadigan ishlarda samaradorligini isbotladilar, bu esa xatolarga yoki baxtsiz hodisalarga olib kelishi mumkin, chunki kontsentratsiyaning pasayishi va odamlarning ishi yomonlashishi mumkin.

2014 yilda, Xitoy, Yaponiya, Qo'shma Shtatlar, Koreya Respublikasi va Germaniya together amounted to 70% of the total sales volume of robots. In avtomobilsozlik, a sector with particularly high degree of automation, Japan had the highest density of industrial robots in the world: 1,414 per 10,000 employees.[122]

Sensorlar

Artificial Intelligence has been combined with many Sensor technologies, such as Digital Spectrometry by IdeaCuria Inc.[123][124] which enables many applications such as at home water quality monitoring.

O'yinchoqlar va o'yinlar

The 1990s saw some of the first attempts to mass-produce domestically aimed types of basic Artificial Intelligence for education or leisure. This prospered greatly with the Raqamli inqilob, and helped introduce people, especially children, to a life of dealing with various types of Artificial Intelligence, specifically in the form of Tamagotchilar va Giga uy hayvonlari, iPod Touch, Internet, and the first widely released robot, Furbi. A mere year later an improved type of domestic robot was released in the form of Aibo, a robotic dog with intelligent features and muxtoriyat.

Companies like Mattel have been creating an assortment of AI-enabled toys for kids as young as age three. Using proprietary AI engines and speech recognition tools, they are able to understand conversations, give intelligent responses and learn quickly.[125]

AI has also been applied to video games, masalan video game bots, which are designed to stand in as opponents where humans aren't available or desired.

Transport

Bulaniq mantiq controllers have been developed for automatic gearboxes in automobiles. For example, the 2006 Audi TT, Vu Touareg[iqtibos kerak ] va VW Caravell feature the DSP transmission which utilizes Fuzzy Logic. A number of Škoda variants (Shkoda Fabia ) also currently include a Fuzzy Logic-based controller.

Today's cars now have AI-based driver-assist features such as self-parking and advanced cruise controls. AI has been used to optimize traffic management applications, which in turn reduces wait times, energy use, and emissions by as much as 25 percent.[2] In the future, fully avtonom avtoulovlar will be developed. AI in transportation is expected to provide safe, efficient, and reliable transportation while minimizing the impact on the environment and communities. The major challenge to developing this AI is the fact that transportation systems are inherently complex systems involving a very large number of components and different parties, each having different and often conflicting objectives.[126] Due to this high degree of complexity of the transportation, and in particular the automotive, application, it is in most cases not possible to train an AI algorithm in a real-world driving environment. To overcome the challenge of training neural networks for automated driving, methodologies based on virtual development resp. testing toolchains[127] taklif qilingan.

Avtomobil

Advancements in AI have contributed to the growth of the automotive industry through the creation and evolution of self-driving vehicles. 2016 yildan boshlab, there are over 30 companies utilizing AI into the creation of o'z-o'zini boshqaradigan mashinalar. A few companies involved with AI include Tesla, Google va olma.[128]

Many components contribute to the functioning of self-driving cars. These vehicles incorporate systems such as braking, lane changing, collision prevention, navigation and mapping. Together, these systems, as well as high-performance computers, are integrated into one complex vehicle.[129]

Recent developments in autonomous automobiles have made the innovation of self-driving trucks possible, though they are still in the testing phase. The UK government has passed legislation to begin testing of self-driving truck platoons in 2018.[130] Self-driving truck platoons are a fleet of self-driving trucks following the lead of one non-self-driving truck, so the truck platoons aren't entirely autonomous yet. Meanwhile, the Daimler, a German automobile corporation, is testing the Freightliner Inspiration which is a semi-autonomous truck that will only be used on the highway.[131]

One main factor that influences the ability for a driverless automobile to function is mapping. In general, the vehicle would be pre-programmed with a map of the area being driven. This map would include data on the approximations of street light and curb heights in order for the vehicle to be aware of its surroundings. However, Google has been working on an algorithm with the purpose of eliminating the need for pre-programmed maps and instead, creating a device that would be able to adjust to a variety of new surroundings.[132] Some self-driving cars are not equipped with steering wheels or brake pedals, so there has also been research focused on creating an algorithm that is capable of maintaining a safe environment for the passengers in the vehicle through awareness of speed and driving conditions.[133]

Another factor that is influencing the ability of a driverless automobile is the safety of the passenger. To make a driverless automobile, engineers must program it to handle high-risk situations. These situations could include a head-on collision with pedestrians. The car's main goal should be to make a decision that would avoid hitting the pedestrians and saving the passengers in the car. But there is a possibility the car would need to make a decision that would put someone in danger. In other words, the car would need to decide to save the pedestrians or the passengers.[134] The programming of the car in these situations is crucial to a successful driverless automobile.

Aviatsiya

The Havo operatsiyalari bo'limi (AOD) uses AI for the rule based ekspert tizimlari. The AOD has use for sun'iy intellekt for surrogate operators for combat and training simulators, mission management aids, support systems for tactical decision making, and post processing of the simulator data into symbolic summaries.[135]

The use of artificial intelligence in simulators is proving to be very useful for the AOD. Airplane simulators are using artificial intelligence in order to process the data taken from simulated flights. Other than simulated flying, there is also simulated aircraft warfare. The computers are able to come up with the best success scenarios in these situations. The computers can also create strategies based on the placement, size, speed, and strength of the forces and counter forces. Pilots may be given assistance in the air during combat by computers. The artificial intelligent programs can sort the information and provide the pilot with the best possible maneuvers, not to mention getting rid of certain maneuvers that would be impossible for a human being to perform. Multiple aircraft are needed to get good approximations for some calculations so computer-simulated pilots are used to gather data.[136] These computer simulated pilots are also used to train future aviadispetcherlar.

The system used by the AOD in order to measure performance was the Interactive Fault Diagnosis and Isolation System, or IFDIS. It is a rule based expert system put together by collecting information from TF-30 documents and expert advice from mechanics that work on the TF-30. This system was designed to be used for the development of the TF-30 for the RAAF F-111C. The performance system was also used to replace specialized workers. The system allowed the regular workers to communicate with the system and avoid mistakes, miscalculations, or having to speak to one of the specialized workers.

The AOD also uses artificial intelligence in nutqni aniqlash dasturiy ta'minot. The air traffic controllers are giving directions to the artificial pilots and the AOD wants to the pilots to respond to the ATC's with simple responses. The programs that incorporate the speech software must be trained, which means they use asab tarmoqlari. The program used, the Verbex 7000, is still a very early program that has plenty of room for improvement. The improvements are imperative because ATCs use very specific dialog and the software needs to be able to communicate correctly and promptly every time.

The Artificial Intelligence supported Design of Aircraft,[137] or AIDA, is used to help designers in the process of creating conceptual designs of aircraft. This program allows the designers to focus more on the design itself and less on the design process. The software also allows the user to focus less on the software tools. The AIDA uses rule based systems to compute its data. This is a diagram of the arrangement of the AIDA modules. Although simple, the program is proving effective.

2003 yilda, NASA "s Drayden parvozlarini o'rganish markazi, and many other companies, created software that could enable a damaged aircraft to continue flight until a safe landing zone can be reached.[138] The software compensates for all the damaged components by relying on the undamaged components. The neural network used in the software proved to be effective and marked a triumph for artificial intelligence.

The Integrated Vehicle Health Management system, also used by NASA, on board an aircraft must process and interpret data taken from the various sensors on the aircraft. The system needs to be able to determine the structural integrity of the aircraft. The system also needs to implement protocols in case of any damage taken the vehicle.[139]

Haitham Baomar and Peter Bentley are leading a team from the University College of London to develop an artificial intelligence based Intelligent Autopilot System (IAS) designed to teach an autopilot system to behave like a highly experienced pilot who is faced with an emergency situation such as severe weather, turbulence, or system failure.[140] Educating the autopilot relies on the concept of supervised mashinada o'rganish “which treats the young autopilot as a human apprentice going to a flying school”.[140] The autopilot records the actions of the human pilot generating learning models using sun'iy neyron tarmoqlari.[140] The autopilot is then given full control and observed by the pilot as it executes the training exercise.[140]

The Intelligent Autopilot System combines the principles of Apprenticeship Learning and Behavioural Cloning whereby the autopilot observes the low-level actions required to maneuver the airplane and high-level strategy used to apply those actions.[141] IAS implementation employs three phases; pilot data collection, training, and autonomous control.[141] Baomar and Bentley's goal is to create a more autonomous autopilot to assist pilots in responding to emergency situations.[141]

Arizalar ro'yxati

Typical problems to which AI methods are applied
Other fields in which AI methods are implemented

Shuningdek qarang

Izohlar

  1. ^ "Google AI creates its own 'child' bot". Mustaqil. 2017 yil 5-dekabr. Olingan 5 fevral 2018.
  2. ^ a b United States, National Science and Technology Council – Committee on Technology. Prezidentning ijro etuvchi devoni. (2016). Preparing for the future of artificial intelligence.
  3. ^ "The Future of AI in Agriculture". Intel. Olingan 2019-03-05.
  4. ^ Sennaar, Kumba. "AI in Agriculture – Present Applications and Impact | Emerj - Artificial Intelligence Research and Insight". Emerj. Olingan 2019-03-05.
  5. ^ Bulletin of the University of Agricultural Sciences & Veterinary Medicine Cluj-Napoca. Agriculture . 2011 yil, jild 68 Issue 1, p284-293. 10p.
  6. ^ "The Role Of Artificial Intelligence In The Classroom". eLearning Industry. 14 aprel 2018 yil. Olingan 14 yanvar 2019.
  7. ^ a b Smit, Lourens. “Everyware.” Prezi.com, 10 Jan. 2019, https://www.prezi.com/ai2kkqkeolus/everyware-technopoly/
  8. ^ Quan-Haase, Anabel. Texnologiya va jamiyat: ijtimoiy tarmoqlar, kuch va tengsizlik. 2nd ed., Oxford University Press, 2016. Pg. 43-44.
  9. ^ Richtel, Matt (November 21, 2010). "Growing Up Digital, Wired for Distraction" - NYTimes.com orqali.
  10. ^ Christy, Charles A. (17 January 1990). "Impact of Artificial Intelligence on Banking". latimes.com. Olingan 2019-09-10.
  11. ^ O'Neill, Eleanor (31 July 2016). "Accounting, automation and AI". icas.com. Arxivlandi asl nusxasidan 2016 yil 18-noyabrda. Olingan 18 noyabr 2016.
  12. ^ Robots Beat Humans in Trading Battle. Arxivlandi 2009 yil 9 sentyabr Orqaga qaytish mashinasi BBC.com (8 August 2001)
  13. ^ "CTO Corner: Artificial Intelligence Use in Financial Services – Financial Services Roundtable". Moliyaviy xizmatlar davra suhbati. 2 Aprel 2015. Arxivlangan asl nusxasi 2016 yil 18-noyabrda. Olingan 18 noyabr 2016.
  14. ^ "Artificial Intelligence Solutions, AI Solutions". www.sas.com.
  15. ^ Chapman, Lizette (7 January 2019). "Palantir once mocked the idea of salespeople. Now it's hiring them". latimes.com. Olingan 2019-02-28.
  16. ^ Pham, Sherisse (24 April 2017). "Jack Ma: In 30 years, the best CEO could be a robot". CNNMoney.
  17. ^ "Can't find a perfect CEO? Create an AI one yourself". 22 October 2016.
  18. ^ Marwala, Tshilidzi; Hurwitz, Evan (2017). Artificial Intelligence and Economic Theory: Skynet in the Market. London: Springer. ISBN  978-3-319-66104-9.
  19. ^ Marwala, Tshilidzi; Hurwitz, Evan (2017), "Efficient Market Hypothesis", Artificial Intelligence and Economic Theory: Skynet in the Market, Cham: Springer International Publishing, pp. 101–110, doi:10.1007/978-3-319-66104-9_9, ISBN  978-3-319-66103-2, olingan 2020-11-11
  20. ^ Day, Min-Yuh; Lin, Jian-Ting (2019-08-27). "Artificial intelligence for ETF market prediction and portfolio optimization". Proceedings of the 2019 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining. Vancouver British Columbia Canada: ACM: 1026–1033. doi:10.1145/3341161.3344822. ISBN  978-1-4503-6868-1. S2CID  210715233.
  21. ^ "Miles Education | Future Of Finance | Blockchain Fundamentals for F&A Professionals Certificate". www.mileseducation.com. Arxivlandi asl nusxasi 2019 yil 26 sentyabrda. Olingan 2019-09-26.
  22. ^ "Algorithmic Trading". Investopedia. 2005-05-18.
  23. ^ "Beyond Robo-Advisers: How AI Could Rewire Wealth Management".
  24. ^ "Machine Learning Is the Future of Underwriting, But Startups Won't be Driving It".
  25. ^ "ZestFinance Introduces Machine Learning Platform to Underwrite Millennials and Other Consumers with Limited Credit History". 2017-02-14.
  26. ^ Chang, Hsihui; Kao, Yi-Ching; Mashruwala, Raj; Sorensen, Susan M. (10 April 2017). "Technical Inefficiency, Allocative Inefficiency, and Audit Pricing". Buxgalteriya, audit va moliya jurnali. 33 (4): 580–600. doi:10.1177/0148558X17696760. S2CID  157787279.
  27. ^ Durkin, J. (1 January 2002). "History and applications". Ekspert tizimlari. 1. 1-22 betlar. doi:10.1016/B978-012443880-4/50045-4. ISBN  978-0-12-443880-4 - www.scomachirect.com orqali. Yo'qolgan yoki bo'sh sarlavha = (Yordam bering)
  28. ^ Chen, K.C.; Liang, Ting-peng (1989). "PROTRADER: An Expert System for Program Trading" (PDF). Boshqaruv moliya. 15 (5): 1–6. doi:10.1108/eb013623.
  29. ^ "EBSCOhost | 5560302 | EXPERT SYSTEMS FOR PERSONAL FINANCIAL PLANNING".
  30. ^ Senator, Ted E.; Goldberg, Henry G.; Wooton, Jerry; Cottini, Matthew A.; Khan, A.F. Umar; Kilinger, Christina D.; Llamas, Winston M.; Marrone, MichaeI P.; Wong, Raphael W.H. (1995). "The FinCEN Artificial Intelligence System: Identifying Potential Money Laundering from Reports of Large Cash Transactions" (PDF). IAAI-95 Proceedings.
  31. ^ Sutton, Steve G.; Holt, Matthew; Arnold, Vicky (September 2016). ""The reports of my death are greatly exaggerated"—Artificial intelligence research in accounting". International Journal of Accounting Information Systems. 22: 60–73. doi:10.1016/j.accinf.2016.07.005.
  32. ^ Bakli, Kris; Mozur, Paul (22 May 2019). "Xitoy ozchilikni bo'ysundirish uchun qanday qilib yuqori texnologiyali kuzatuvdan foydalanadi". The New York Times.
  33. ^ "Security lapse exposed a Chinese smart city surveillance system".
  34. ^ "AI traffic signals to be installed in Bengaluru soon". NextBigWhat. 2019-09-24. Olingan 2019-10-01.
  35. ^ a b v Kongress tadqiqot xizmati (2019). Sun'iy aql va milliy xavfsizlik (PDF). Vashington, DC: Kongress tadqiqot xizmati.PD-notice
  36. ^ a b v Slyusar, Vadim (2019). "Sun'iy intellekt kelajakdagi boshqarish tarmoqlarining asosi sifatida". Oldindan chop etish.
  37. ^ "Getting to grips with military robotics". Iqtisodchi. 25 yanvar 2018 yil. Olingan 7 fevral 2018.
  38. ^ "Autonomous Systems: Infographic". siemens.com. Olingan 7 fevral 2018.
  39. ^ Allen, Gregori (2019 yil 6-fevral). "Xitoyning AI strategiyasini tushunish". www.cnas.org/publications/reports/understanding-chinas-ai-strategy. Yangi Amerika xavfsizligi markazi. Arxivlandi asl nusxasi 2019 yil 17 martda. Olingan 17 mart, 2019.
  40. ^ "10 Promising AI Applications in Health Care". Garvard biznes sharhi. 2018-05-10. Arxivlandi asl nusxasi 2018 yil 15-dekabrda. Olingan 2018-08-28.
  41. ^ Dina Bass (20 September 2016). "Microsoft saraton kasalligi bo'yicha shifokorlarga to'g'ri davolash usullarini topishda yordam beradigan sun'iy intellektni ishlab chiqadi". Bloomberg.com. Bloomberg. Arxivlandi asl nusxasidan 2017 yil 11 mayda.
  42. ^ Gallagher, James (26 January 2017). "Artificial intelligence 'as good as cancer doctors'". BBC yangiliklari. Arxivlandi asl nusxasidan 2017 yil 26 yanvarda. Olingan 26 yanvar 2017.
  43. ^ Langen, Pauline A.; Katz, Jeffrey S.; Dempsey, Gayle, eds. (18 October 1994), Remote monitoring of high-risk patients using artificial intelligence, arxivlandi from the original on 28 February 2017, olingan 27 fevral 2017
  44. ^ Kermany, D; Goldbaum, M; Zhang, Kang (2018). "Tasvirga asoslangan chuqur o'rganish orqali tibbiy diagnostika va davolash mumkin bo'lgan kasalliklarni aniqlash" (PDF). Hujayra. 172 (5): 1122–1131.e9. doi:10.1016 / j.cell.2018.02.010. PMID  29474911. S2CID  3516426. Olingan 2018-12-18.
  45. ^ Senthilingam, Meera (12 May 2016). "Are Autonomous Robots Your next Surgeons?". CNN. Kabel yangiliklar tarmog'i. Arxivlandi from the original on 3 December 2016. Olingan 4 dekabr 2016.
  46. ^ "Full Page Reload". IEEE Spektri: Texnologiya, muhandislik va fan yangiliklari. Olingan 2019-09-03.
  47. ^ Reed, Todd R.; Reed, Nancy E.; Fritzson, Peter (2004). "Heart sound analysis for symptom detection and computer-aided diagnosis". Simulyatsiya modellashtirish amaliyoti va nazariyasi. 12 (2): 129–146. doi:10.1016/j.simpat.2003.11.005.
  48. ^ Yorita, Akihiro; Kubota, Naoyuki (2011). "Cognitive Development in Partner Robots for Information Support to Elderly People". Ixtiyoriy aqliy rivojlanish bo'yicha IEEE operatsiyalari. 3: 64–73. CiteSeerX  10.1.1.607.342. doi:10.1109/TAMD.2011.2105868. S2CID  13797196.
  49. ^ "Artificial Intelligence Will Redesign Healthcare – The Medical Futurist". Tibbiy futurist. 2016-08-04. Olingan 2016-11-18.
  50. ^ Luxton, David D. (2014). "Artificial intelligence in psychological practice: Current and future applications and implications". Kasbiy psixologiya: tadqiqot va amaliyot. 45 (5): 332–339. doi:10.1037/a0034559.
  51. ^ a b v Moore, Phoebe V. (2019-05-07). "OSH and the Future of Work: benefits and risks of artificial intelligence tools in workplaces". Evropa Ittifoqi-OSHA. 3-7 betlar. Olingan 2020-07-30.
  52. ^ Frank, Morgan R.; Avtor, Devid; Bessen, James E.; Brynjolfsson, Erik; Cebrian, Manuel; Deming, David J.; Feldman, Maryann; Groh, Matthew; Lobo, José; Moro, Esteban; Wang, Dashun (2019-04-02). "Toward understanding the impact of artificial intelligence on labor". Milliy fanlar akademiyasi materiallari. 116 (14): 6531–6539. doi:10.1073/pnas.1900949116. ISSN  0027-8424. PMC  6452673. PMID  30910965.
  53. ^ a b v Howard, John (2019-11-01). "Artificial intelligence: Implications for the future of work". Amerika sanoat tibbiyoti jurnali. 62 (11): 917–926. doi:10.1002/ajim.23037. ISSN  0271-3586. PMID  31436850.
  54. ^ Gianatti, Toni-Louise (2020-05-14). "How AI-Driven Algorithms Improve an Individual's Ergonomic Safety". Ish xavfsizligi va xavfsizligi. Olingan 2020-07-30.
  55. ^ Meyers, Alysha R. (2019-05-01). "AI and Workers' Comp". NIOSH Science Blog. Olingan 2020-08-03.
  56. ^ Webb, Sydney; Siordia, Carlos; Bertke, Stephen; Bartlett, Diana; Reitz, Dan (2020-02-26). "Artificial Intelligence Crowdsourcing Competition for Injury Surveillance". NIOSH Science Blog. Olingan 2020-08-03.
  57. ^ Ferguson, Murray (2016-04-19). "Artificial Intelligence: What's To Come for EHS… And When?". EHS bugun. Olingan 2020-07-30.
  58. ^ Ashley, Kevin D. (2017). Artificial Intelligence and Legal Analytics: New Tools for Law Practice in the Digital Age. Kembrij: Kembrij universiteti matbuoti. doi:10.1017/9781316761380. ISBN  978-1-316-76138-0.
  59. ^ Croft, Jane (2019-05-02). "AI learns to read Korean, so you don't have to". Financial Times. Olingan 2019-12-19.
  60. ^ a b Jeff Larson, Julia Angwin (2016-05-23). "Biz COMPAS retsidiv jinoyati algoritmini qanday tahlil qildik". ProPublica. Arxivlandi asl nusxasidan 2019 yil 29 aprelda. Olingan 2020-06-19.
  61. ^ "Sharh: Yomon yangiliklar. Sun'iy intellekt bir tomonlama". CNA. 2019-01-12. Arxivlandi asl nusxasidan 2019 yil 12 yanvarda. Olingan 2020-06-19.
  62. ^ Nawaz, Nishad; Gomes, Anjali Mary (2020). "Artificial Intelligence Chatbots are New Recruiters". SSRN elektron jurnali. doi:10.2139/ssrn.3521915. ISSN  1556-5068.
  63. ^ Kafre, Sumit (2018-04-15). "Automatic Curriculum Vitae using Machine learning and Artificial Intelligence". Asian Journal for Convergence in Technology (AJCT). 4.
  64. ^ "Raj Mukherjee". Forbes.
  65. ^ "Glassdoor's" (PDF). Shisha eshik.
  66. ^ Matz, S. C., et al. "Psychological targeting as an effective approach to digital mass persuasion." Proceedings of the National Academy of Sciences (2017): 201710966.
  67. ^ Busby, Mattha (30 April 2018). "Revealed: how bookies use AI to keep gamblers hooked". Guardian.
  68. ^ Celli, Fabio, Pietro Zani Massani, and Bruno Lepri. "Profilio: Psychometric Profiling to Boost Social Media Advertising." Proceedings of the 2017 ACM on Multimedia Conference. ACM, 2017 [1]
  69. ^ "How artificial intelligence may be making you buy things". BBC yangiliklari. Olingan 9-noyabr 2020.
  70. ^ a b v Kongton, Alisa; Sangkeettrakarn, Chatchaval; Kongyoung, Sarawoot; Haruechaiyasak, Choochart (2009). "Implementing an online help desk system based on conversational agent". Proceedings of the International Conference on Management of Emergent Digital Eco Tizimlar - MEDES '09. p. 450. doi:10.1145/1643823.1643908. ISBN  9781605588292. S2CID  1046438.
  71. ^ Sara Ashley O'Brien (January 12, 2016). "Is this app the call center of the future?". CNN. Olingan 26 sentyabr, 2016.
  72. ^ jackclarkSF, Jack Clark (2016-07-20). "New Google AI Brings Automation to Customer Service". Bloomberg.com. Olingan 2016-11-18.
  73. ^ "Role of AI in travel and Hospitality Industry" (PDF). Infosys. 2018. Olingan 14 yanvar 2020.
  74. ^ "Advanced analytics in hospitality". McKinsey & Company. 2017. Olingan 14 yanvar 2020.
  75. ^ "Current applications of Artificial Intelligence in tourism and hospitality". Sinteza. 2019. Olingan 14 yanvar 2020.
  76. ^ "TUM Visual Computing & Artificial Intelligence: Prof. Matthias Nießner". www.niessnerlab.org.
  77. ^ "Will 'Deepfakes' Disrupt the Midterm Election?". Simli. Noyabr 2018.
  78. ^ Afchar, Darius; Nozick, Vincent; Yamagishi, Junichi; Echizen, Isao (December 2018). "MesoNet: a Compact Facial Video Forgery Detection Network". 2018 IEEE International Workshop on Information Forensics and Security (WIFS). Hong Kong, Hong Kong: IEEE: 1–7. arXiv:1809.00888. doi:10.1109/WIFS.2018.8630761. ISBN  978-1-5386-6536-7. S2CID  52157475.
  79. ^ Teyssou, Denis (2019), Mezaris, Vasileios; Nikson, Lindon; Papadopoulos, Symeon; Teyssou, Denis (eds.), "Applying Design Thinking Methodology: The InVID Verification Plugin", Video Verification in the Fake News Era, Cham: Springer International Publishing, pp. 263–279, doi:10.1007/978-3-030-26752-0_9, ISBN  978-3-030-26751-3, olingan 2020-11-11
  80. ^ Lyons, Kim (January 29, 2020). "FTC says the tech behind audio deepfakes is getting better". The Verge.
  81. ^ "Audio samples from "Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis"". google.github.io.
  82. ^ Jia, Ye; Chjan, Yu; Weiss, Ron J.; Wang, Quan; Shen, Jonathan; Ren, Fei; Chen, Zhifeng; Nguyen, Patrick; Pang, Ruoming; Moreno, Ignacio Lopez; Wu, Yonghui (January 2, 2019). "Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis". arXiv:1806.04558. Bibcode:2018arXiv180604558J. Iqtibos jurnali talab qiladi | jurnal = (Yordam bering)
  83. ^ "TUM Visual Computing: Prof. Matthias Nießner". www.niessnerlab.org.
  84. ^ "Full Page Reload". IEEE Spektri: Texnologiya, muhandislik va fan yangiliklari.
  85. ^ "Contributing Data to Deepfake Detection Research".
  86. ^ Cheng, Jakti (2009 yil 30 sentyabr). "Virtual composer makes beautiful music—and stirs controversy". Ars Technica.
  87. ^ AQSh Patenti # 7696426 https://www.google.com/patents/US7696426
  88. ^ Hick, Thierry (11 October 2016). "La musique classique recomposée". Luxemburger Wort.
  89. ^ "Résultats de recherche - La Sacem". repertoire.sacem.fr.
  90. ^ Requena, Gloria; Sánchez, Carlos; Corzo-Higueras, José Luis; Reyes-Alvarado, Sirenia; Rivas-Ruiz, Francisco; Vico, Francisco; Raglio, Alfredo (2014). "Melomics music medicine (M3) to lessen pain perception during pediatric prick test procedure". Bolalar allergiyasi va immunologiyasi. 25 (7): 721–724. doi:10.1111 / pai.12263. PMID  25115240. S2CID  43273958.
  91. ^ Souppouris, Aaron (23 May 2016). "Google's 'Magenta' project will see if AIs can truly make art". Engadget.
  92. ^ "Watson Beat on GitHub". 2018-10-10.
  93. ^ "Songs in the Key of AI". Simli. 17 may 2018 yil.
  94. ^ "Hayeon, sister of Girls' Generation's Taeyeon, debuts with song made by AI". koreajoongangdaily.joins.com. Olingan 2020-10-23.
  95. ^ business intelligence solutions Arxivlandi 2011 yil 3-noyabr, soat Orqaga qaytish mashinasi. Narrative Science. 2013-07-21 da qabul qilingan.
  96. ^ Eule, Alexander. "Big Data and Yahoo's Quest for Mass Personalization". Barronniki.
  97. ^ Kirkland, Sam. "'Robot' to write 1 billion stories in 2014 — but will you know it when you see it?". Poynter.
  98. ^ Business, Rachel Metz, CNN. "This AI is so good at writing that its creators won't let you use it". CNN.
  99. ^ Williams, Henry (July 4, 2016). "AI online publishing service Echobox closes $3.4m in funding". Startups.co.uk. Olingan 21 iyul, 2016.
  100. ^ Smith, Mark (July 22, 2016). "Xo'sh, siz ushbu maqolani o'qishni tanlagan deb o'ylaysizmi?". BBC. Olingan 27 iyul, 2016.
  101. ^ "Artificial Intelligence Software that Writes like a Human Being". Arxivlandi asl nusxasi 2013-04-12. Olingan 2013-03-11.
  102. ^ "User Data Is So 2018. Here Comes Content Data". Forbes. 2018-09-12. Olingan 2018-09-12.
  103. ^ James R. Meehan. Tale-spin, an interactive program that writes stories. Yilda Proceedings of the 5th International Joint Conference on Artificial Intelligence - Volume 1, IJCAI’77, pages 91–98, San Francisco, CA, USA, 1977.Morgan Kaufmann Publishers Inc.
  104. ^ “Interactive Narrative: An Intelligent Systems Approach” by Mark Owen Riedl, Vadim Bulitko in AI Magazine, Vol. 34, No. 1, 2013 https://www.aaai.org/ojs/index.php/aimagazine/article/view/2449
  105. ^ Callaway, Charles B., & James C. Lester (2002). “Narrative prose generation.” Artificial Intelligence 139.2: 213–52. http://www.intellimedia.ncsu.edu/wp-content/uploads/npg-ijcai01.pdf
  106. ^ "A Japanese AI program just wrote a short novel, and it almost won a literary prize". Raqamli tendentsiyalar. 2016-03-23. Olingan 2016-11-18.
  107. ^ "Bot News". Hanteo News. 2020-10-20. Olingan 2020-10-20.
  108. ^ "Nima uchun AI tadqiqotchilari video o'yinlarni yoqtirishadi". Iqtisodchi. Arxivlandi asl nusxasidan 2017 yil 5 oktyabrda.
  109. ^ Yannakakis, G. N. (2012, May). Game AI revisited. In Proceedings of the 9th conference on Computing Frontiers (pp. 285–292). ACM.
  110. ^ "Thinking Machines: Art and Design in the Computer Age, 1959–1989". Zamonaviy san'at muzeyi. Olingan 2019-07-23.
  111. ^ Retrieved July 29
  112. ^ "Unhuman: Art in the Age of AI – State Festival". Statefestival.org. Olingan 2018-09-13.
  113. ^ Chun, Rene (2017-09-21). "It's Getting Hard to Tell If a Painting Was Made by a Computer or a Human". Arty. Olingan 2019-07-23.
  114. ^ Retrieved July 29
  115. ^ "Uy". sites.google.com. Olingan 2020-08-13.
  116. ^ "Rebase: Activate | Beall Center for Art + Technology". beallcenter.uci.edu. Olingan 2020-08-13.
  117. ^ "Understanding AI". Olingan sentyabr 2019. Sana qiymatlarini tekshiring: | kirish sanasi = (Yordam bering)
  118. ^ "MAK Wien - MAK Museum Wien". Retrieved October 2019. Sana qiymatlarini tekshiring: | kirish sanasi = (Yordam bering)
  119. ^ "European Platform for Digital Humanism – A conference by the European ARTificial Intelligence Lab". Olingan sentyabr 2019. Sana qiymatlarini tekshiring: | kirish sanasi = (Yordam bering)
  120. ^ Dragicevic, Tomislav (2019). "Artificial Intelligence Aided Automated Design for Reliability of Power Electronic Systems" (PDF). Power Electronics-da IEEE operatsiyalari. 34 (8): 7161–7171. Bibcode:2019ITPE...34.7161D. doi:10.1109/TPEL.2018.2883947. S2CID  116390072.
  121. ^ Muvaffaqiyat hikoyalari Arxivlandi 2011 yil 4 oktyabr, soat Orqaga qaytish mashinasi.
  122. ^ "World Robotics 2015 Industrial Robots". Xalqaro robototexnika federatsiyasi. Arxivlandi asl nusxasi on March 27, 2016. Olingan 27 mart 2016.
  123. ^ "Digital Spectrometry". 2018-10-08.
  124. ^ [2], "Digital Spectrometry Patent US9967696B2" 
  125. ^ "How artificial intelligence is moving from the lab to your kid's playroom". Vashington Post. Olingan 2016-11-18.
  126. ^ Meyer, Michael D. (January 2007). "Artificial Intelligence in Transportation Information for Application" (PDF). Transport tadqiqotlari doiraviy.
  127. ^ Hallerbax, Sven; Sya, Yiqun; Eberle, Ulrix; Koester, Frank (3-aprel, 2018-yil). "Kooperativ va avtomatlashtirilgan transport vositalari uchun muhim ssenariylarni simulyatsiya asosida aniqlash". SAE Texnik hujjati 2018-01-1066. Olingan 23 dekabr 2018.
  128. ^ "33 Corporations Working On Autonomous Vehicles". CB tushunchalari. N.p., 11 August 2016. 12 November 2016.
  129. ^ West, Darrell M. "Moving forward: Self-driving vehicles in China, Europe, Japan, Korea, and the United States". Center for Technology Innovation at Brookings. N.p., September 2016. 12 November 2016.
  130. ^ Burgess, Matt (24 August 2017). "The UK is about to Start Testing Self-Driving Truck Platoons". Simli Buyuk Britaniya. Arxivlandi asl nusxasidan 2017 yil 22 sentyabrda. Olingan 20 sentyabr 2017.
  131. ^ Davies, Alex (5 May 2015). "World's First Self-Driving Semi-Truck Hits the Road". Simli. Arxivlandi asl nusxasidan 2017 yil 28 oktyabrda. Olingan 20 sentyabr 2017.
  132. ^ Makfarland, Mett. "Google's artificial intelligence breakthrough may have a huge impact on self-driving cars and much more". Washington Post 25 February 2015. Infotrac Newsstand. 24 oktyabr 2016 yil
  133. ^ "Programming safety into self-driving cars". Milliy Ilmiy Jamg'arma. N.p., 2 February 2015. 24 October 2016.
  134. ^ ArXiv, E. T. (26 October 2015). Why Self-Driving Cars Must Be Programmed to Kill. Retrieved 17 November 2017, from https://www.technologyreview.com/s/542626/why-self-driving-cars-must-be-programmed-to-kill/[doimiy o'lik havola ]
  135. ^ "AI bests Air Force combat tactics experts in simulated dogfights". Ars Technica. 2016 yil 29 iyun.
  136. ^ Jons, Randolf M.; Laird, Jon E.; Nilsen, Pol E.; Kulter, Karen J.; Kenni, Patrik; Koss, Frank V. (1999-03-15). "Parvozlarni jangovar simulyatsiyasi uchun avtomatlashtirilgan aqlli uchuvchilar". AI jurnali. 20 (1): 27. ISSN  0738-4602.
  137. ^ AIDA bosh sahifasi. Kbs.twi.tudelft.nl (1997 yil 17 aprel). 2013-07-21 da qabul qilingan.
  138. ^ Parvozlarni boshqarish tizimlarini o'z-o'zini tiklash haqida hikoya. NASA Drayden. (2003 yil aprel). 2016-08-25 da olingan.
  139. ^ "F-A-18 tizimlari tadqiqot samolyotida X-33 transport vositalarini boshqarish tizimini tarkibiy qismlarining parvoz namoyishi" (PDF).
  140. ^ a b v d Adams, Erik (2017 yil 28 mart). "AI parvozni xavfsiz qilish uchun kuchga ega, ehtimol u hatto yoqimli". Simli. Olingan 7 oktyabr, 2017.
  141. ^ a b v Baomar, Xaytam; Bentli, Piter J. (2016). "Inson uchuvchilariga taqlid qilish orqali parvozlarda favqulodda vaziyat tartiblarini o'rganadigan aqlli avtopilot tizimi" (PDF). 2016 IEEE hisoblash intellekti bo'yicha simpoziumlar seriyasi (SSCI). 1-9 betlar. doi:10.1109 / SSCI.2016.7849881. ISBN  978-1-5090-4240-1. S2CID  2021875.
  142. ^ "NVIDIA-dagi tadqiqotlar: standart videoni sun'iy intellekt bilan sekin harakatga o'tkazish" - www.youtube.com orqali.
  143. ^ "Sun'iy intellekt eski video o'yinlarning yangi ko'rinishiga yordam beradi". www.theverge.com.
  144. ^ "Sharh: Topaz Sharpen AI ajoyib". petapixel.com.
  145. ^ Griffin, Metyu (26.04.2018). "AI endi buzilgan rasmlaringizni asl holatiga qaytarishi mumkin".
  146. ^ "NVIDIA AI yomon fotosuratlarni boshqa yomon fotosuratlarga qarab tuzatishi mumkin". Engadget.
  147. ^ "Nyu-York shahridagi 109 yoshli videoni 4K va 60fpsgacha bo'yash va kattalashtirish uchun sun'iy intellektdan foydalanish". petapixel.com.
  148. ^ https://www.wired.co.uk/article/history-colourisation-controversy
  149. ^ "Facebook-dagi rasmlarning buzilishi kompaniyaning sun'iy intellekti sizning fotosuratlaringizga qanday teglar qo'yishini aniqlaydi". www.theverge.com.
  150. ^ "Sun'iy intellektni neft va gaz sanoatida qo'llash: uning ta'sirini o'rganish". 2019 yil 15-may.
  151. ^ Salvaterra, Neanda (2019 yil 14 oktyabr). "Neft va gaz kompaniyalari xarajatlarni kamaytirish uchun sun'iy intellektga murojaat qilishadi" - www.wsj.com orqali.

Qo'shimcha o'qish

Tashqi havolalar