4 истории ученых про исследования в области ИИ ТАСС и лаборат | Hi, AI! | нейросети

4 истории ученых про исследования в области ИИ

ТАСС и лаборатория Tinkoff Research выпустили материал, где молодые ученые рассказывают про свои области исследований в ИИ. На простом языке и с примерами. Наше саммари ниже.

История 1. Будущее ИИ

В будущем сложно будет найти такую сферу жизни человека, которую бы не изменил ИИ. Ближайшие тренды:

ИИ всегда под рукой: персональные чат-боты будут работать на смартфонах без доступа к интернету.

Больше генеративного контента и улучшение его качества при снижении затрат на создание.

Рекомендательные системы на основе ИИ станут более адаптивными и качественными.

ИИ-кибербезопасность будет бороться с дипфейками.

Правовое ИИ-регулирование: появятся новые правила по маркировке ИИ-контента и авторскому праву, включая ИИ-этику.

История 2. Как ИИ учится на ошибках

Обучение с подкреплением — метод машинного обучения, при котором агент (программа) учится принимать решения так, чтобы получить награду.

Принцип работы можно сравнить с тем, как ребенок методом проб и ошибок учится ходить. Так же агент изучает окружающую среду, совершает действия и получает обратную связь в виде наград или штрафов. Цель ребенка — научиться ходить. Цель агента — научиться принимать оптимальные решения и получить награду.

История 3. Как ИИ учится понимать человеческую речь

Поисковые системы‎, виртуальные ассистенты, чат-боты и нейросети — все эти технологии понимают человеческую речь и могут отвечать на наши запросы. Их работа была бы невозможна без машинного обучения в области обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP).

Снова можно сравнить с ребенком, который учится говорить. Чем больше с ним будут общаться, тем лучше у ребенка формируется словарный запас. Так же обучается NLP-модель: в нее загружают большие данные, которые она постепенно учится понимать и анализировать.

История 4. Как ИИ предсказывает наши интересы

Рекомендательные системы повсюду. Они подбирают для нас товары и контент на основе наших предпочтений. Приложение с доставкой еды знает, какие продукты вы чаще заказываете, и напомнит о них, чтобы вы не забыли пополнить корзину. Онлайн-маркетплейсы выдают только релевантные товары с персональными скидками, а соцсеть показывает больше котов в ленте, если вы часто ставите под ними лайки. Сервисы знают о нас многое благодаря большим данным и искусственному интеллекту, который их анализирует.

Источник: ТАСС

#interview @hiaimedia