Частіше, ніж здається. Де та для чого використовують штучний інтелект.
Автор: Денис Пристай
Фото: Наталія Азаркіна
Сфери застосування штучного інтелекту обмежені хіба фантазією. Ми ж зосередилися на реальному й зібрали приклади того, як і для чого AI використовується у різних сферах та яким чином він їх трансформує.
Про що мова
Штучний інтелект (AI) — це набір технологічних інструментів і алгоритмів, які надають нам прогнози, рекомендації та рішення щодо змін цифрового й реального середовища, базуючись на різних даних. Загалом, він повинен виконувати завдання, які, як вважалося раніше, може виконати тільки людина.AI складається з двох основних підмножин: машинного навчання (ML) та глибинного навчання (DL).
Суть обох — навчитися розрізняти різні речі. Нам як людям легко це зробити навіть не маючи чіткого розуміння, які саме біологічні процеси в цей час відбуваються в нашому мозку. Машини ж роблять це саме завдяки ML та DL.Машинне навчання — це підрозділ штучного інтелекту, який допомагає системам самостійно вчитися на даних без будь-якої явної участі людини.
ML використовує різні алгоритми, які використовують дані, щоб з'ясувати, як поліпшити, спрогнозувати й описати дані.
Глибинне навчання — це різновид штучного інтелекту і метод машинного навчання, заснованого на концепції штучних нейронних мереж. Такі мережі допомагають машинам вчитися на даних, особливо на неструктурованих даних. Найчастіше використовується в комп'ютерному зорі, розпізнаванні зображень і мови.
Привіт, Siri
Почнемо з простого. Точніше близького широкій аудиторії — сфера розваг. Вже звичні маски та фільтри в Instagram, мегапопулярна Reface, що додає ваше обличчя на відео, програми що зістарюють чи змінюють стать — все це приклади використання AI.
Туди ж і всі голосові помічники, які стають все більш масовими. І не тільки завдяки вбудуваному в смартфони функціоналу, а й як окремі девайси — смарт-колонки.
Ще один приклад використання штучного інтелекту — безсонні ночі. Точніше, рекомендаційні системи. Зараз ця сфера знаходиться у своєму розквіті. А для стримінгових сервісів на кшталт Netflix та Spotify — це взагалі один із ключових активів.
Кардіограма в телефоні
Навряд, штучний інтелект зможе найближчим часом замінити лікарів. Проте він може і вже почав допомагати їм у роботі. Особливо це стосується діагностики різних хвороб та виявлення їх на ранніх етапах, оскільки видимі ознаки захворювання можуть з'явитися занадто пізно. У перспективі — це допоможе зробити процес лікування максимально персоналізованим.
Прикладами використання таких технологій можуть бути, і звичні масовому користувачеві функції «здоров'я» у смарт-браслетах, годинниках, телефонах. І речі більш нішеві.Наприклад, американський стартап CarePredict, створив платформу для догляду за людьми літнього віку. Технологія ж глибинного навчання допомагає моніторити медичні показники, які можуть не мати видимих ознак й повідомить, якщо необхідна консультація лікаря або ж медичне втручання.
Також варто згадати й про стартап MAWI, створений українцями. Носимі девайси якого допомагають стежити за багатьма показниками стану здоров'я: тиск, температура, кисень у крові, моніторинг сердечного ритму. Та навіть можуть створити кардіограму, коли вам потрібно, а результат одразу можна отримати просто на свій смартфон.
Роботи-охоронці
Сфера, де активно використовують штучний інтелект — безпека. При чому, І фізична, і кібербезпека; і рішення для великих корпорацій чи держав, і для фізичних осіб. Прикладів досить багато.
Наприклад, стартап ComplyAdvantage — це провідне джерело даних про ризики фінансових злочинів і технологій їх виявлення. Dtex Systems використовує аналітику поведінки користувачів, щоб допомогти підприємствам виявляти загрози кібербезпеки без шкоди для конфіденційності.
Trueface.ai — API-платформа розпізнавання осіб на основі глибинного навчання. А Cobalt Robotics взагалі створює роботів-охоронців, які працюють поруч з людьми для підтримання безпеки.
Замість цілого відділу — AI
Бізнес та фінанси — ще одна сфера, де штучний інтелект максимально затребуваний. Оскільки може допомогти збільшити прибуток, зменшити витрати, чіткіше виділити й сегментувати аудиторії, допомогти з прогнозуванням. І це тільки те, що спадає на думку першим.
Наприклад, компанії на кшталт Netflix, Google, Amazon — не просто так вкладають величезні кошти у свої рекомендаційні. Ми як користувачі сприймаємо це за допомогу у виборі та наш комфорт, для компаній же — це серйозний бізнес-інструмент, який допомагає підвищити продажі.
Крім того використання нейронних мереж може пришвидшити час на прийняття певних рішень і прогнозів та замінити цілі відділи. Наприклад Google використовує AI для перевірки додатків у Play Market, а банки — для рішень видавати кредит чи ні.
Ще один спосіб використання, на який покладають великі надії — аналіз ринку та прогнозування змін на ньому. В перспективі — це допоможе виявляти приховані тенденції, що, як наслідок, буде суттєвою конкурентною перевагою.
Персоналізоване навчання
Різні люди навчаються по-різному. Це стає причиною основної проблеми багатьох навчальних програм — їх негнучкість. Власне штучний інтелект має всі шанси це виправити шляхом персоналізованої навчальної програми.
Особливої популярності використання AI набуло в застосунках для вивчення мов. Наприклад, британський додаток Memrise використовує штучний інтелект, щоб адаптуватися під потреби конкретного користувача по ходу його навчання. А китайський застосунок ELSA використовує розпізнавання мови, щоб допомогти позбутися акценту.
До того ж, штучний інтелект може допомогти вчителям та викладачам у їх діяльності. Цим займається, наприклад, британський стартап CENTURY. Платформа бачить сильні та слабкі сторони студентів та допомагаю педагогам під них адаптуватися.
Швидша поява нових ліків
Наука — неймовірно дорога сфера. Наприклад, якщо взяти розробку лікарських препаратів, то вона складається з кількох етапів (кожен по року чи кілька), вимагає тестувань та коштує мільярди доларів. За стандартної процедури від початку роботи над препаратом до його появи в аптеках може прийти 7-10 років.
Основна причина довготривалості та дороговизни препарату — перевірка на побічні ефекти. Використання штучного інтелекту може допомогти спрогнозувати та змоделювати реакцію пацієнта на конкретний препарат. І вже існує кілька стартапів, що пропонують рішення корисні саме науковцям на різних етапах роботи з даними.
Крім того в перспективі нейронні мережі можуть допомогти в зборі й структуруванні великих масивів даних, що отримують науковці, а також знаходити певні закономірності.
Наприклад, використання AI стало основою створення Deep-CEE (Deep Learning for Galaxy Cluster Extraction and Evaluation), який допоміг пришвидшити процесу пошуку скупчень галактик.
А якби AI не було
Цікаво, що певні технології, зокрема й згадані вище, взагалі були б неможливими без використання штучного інтелекту, наприклад:
|
1 |
Програми, що зістарюють або замінюють обличчя Якщо є потреба знайти та сегментувати об'єкти на фото, то зробити це за допомогою класичних алгоритмів не вдасться. Тут потрібно використовувати нейронні мережі. |
|---|---|
|
2 |
Голосові асистенти та боти Siri, Alexa, Google Assistant стали можливими завдяки AI. Оскільки для інтерпретації звуку теж необхідні нейронні мережі. |
|
3 |
Рекомендаційні системи Якщо базові рекомендації можна було б створити й з використанням класичного програмування, то вийти на нинішній рівень релевантності контенту для конкретного користувача вдалося тільки завдяки використанню AI. |
|
4 |
Перекладачі Так, гугл-перекладач повністю працює на нейронних мережах. А якщо ви перекладаєте за допомогою камери свого смартфону, то тут ще й додається обробка природної мови (інформація надходить з фото та інтерпретується). |
|
5 |
Безпілотні автомобілі
Авто можуть їздити без водія. І для цього теж потрібен AI, оскільки машині потрібно приймати рішення та розпізнавати об'єкти навколо.
|
Звісно ж це далеко не всі сфери, де використовуються нейронні мережі. І точно не всі, де ще використовуватиметься. Але тим краще, ще є час і можливість самим працювати з технологіями глибинного навчання. Ну а почати свій шлях можна з курсів.
освоюй штучний інтелектонлайн-курс для тих, хто хоче використовувати AI
AI for Product Creation
досвід
базове розуміння продуктових процесів
старт
осінь 2025
група
20 місць
Тривалість
2 місяці
бонус
виключно живі лекції та воркшопи
перший крок за вами
як ai змінює світвідеолекції про реальні кейси та можливості
ще курси для майбутніх ai-спеціалістівобирай навчання, що відкриває перспективи
що ти дізнався про штучний інтелект?ключові поняття та підсумки статті
- Що таке штучний інтелект (AI)?
- Як машинне навчання використовується у штучному інтелекті?
- Як штучний інтелект трансформує сферу розваг?
- Як AI допомагає у медицині?
- Якими є приклади використання AI в безпеці?
- Як AI застосовується в бізнесі та фінансах?
- Яка роль AI в освіті?
- Чи може AI прискорити розробку нових ліків?
- Які технології були б неможливі без AI?
- Що важливо знати про майбутнє AI?