- Узкий ИИ играет ключевую роль в современных технологиях, превосходно справляясь с конкретными задачами.
- Некоторые комментаторы считают, что узкий ИИ может быть опасен из-за своей «хрупкости» и непредсказуемо отказывать.
Узкий искусственный интеллект (узкий ИИ) — это обучающийся алгоритм, предназначенный для выполнения одной конкретной задачи. Когда алгоритм осваивает определённую задачу, он автоматически решает и похожие проблемы. Это не общий искусственный интеллект, но он тоже имитирует сложное мышление человека. Узкий ИИ отлично работает в своей области, однако ему не хватает гибкости и адаптивности общего ИИ. В этом материале мы расскажем о 10 лучших примерах узкого ИИ.
Читайте также:Что такое узкий ИИ?
1. Виртуальные ассистенты: Siri, Google Assistant, Alexa
Такие ИИ-ассистенты предназначены для выполнения конкретных задач: напоминаний, отправки сообщений или ответов на вопросы. Они используют обработку естественного языка (NLP), чтобы понимать команды пользователя и реагировать на них, но их возможности ограничены заранее заданными функциями и командами.
2. Спам-фильтры: Gmail Spam Filter, Outlook Junk Mail Filter
Спам-фильтры используют ИИ для анализа входящих писем и выявления нежелательных или подозрительных сообщений. Они оценивают такие характеристики, как ключевые слова, данные отправителя и паттерны, чтобы отсеивать спам и поддерживать порядок во входящих.
3. Рекомендательные системы: Netflix Recommendations, Amazon Product Suggestions
Рекомендательные движки анализируют поведение пользователя, его предпочтения и прошлые взаимодействия, чтобы предлагать товары, фильмы или музыку, которые ему могут понравиться. Такие системы обучаются на больших массивах данных и дают персонализированные рекомендации в рамках своей предметной области.
Читайте также:Алгоритмическая торговля названа причиной сбоев криптобирж
Читайте также:Понимание интеллектуального анализа данных и его значение для бизнеса
4. Чат-боты для поддержки клиентов: Drift, Intercom, Zendesk Chat
Чат-боты созданы для общения с клиентами и помощи по типовым вопросам. Они используют скриптовые ответы и ИИ, чтобы обрабатывать стандартные вопросы и проблемы, позволяя компаниям эффективно вести клиентский сервис без участия человека.
5. Беспилотные автомобили: Waymo, Tesla Autopilot
Беспилотные автомобили используют ИИ для обработки данных с датчиков, камер и радаров, чтобы ориентироваться на дороге и принимать решения за рулём. Они запрограммированы на выполнение конкретных задач вождения — удержание полосы, адаптивный круиз-контроль и автоматическое торможение, — но не могут выходить за рамки этих параметров.
6. Системы распознавания изображений: Google Photos, Facebook Photo Tagging
ИИ-системы распознавания изображений могут определять и классифицировать объекты, лица и сцены на фотографиях. Например, Google Photos автоматически отмечает людей на снимках, а Facebook предлагает теги на основе распознавания лиц.
7. Программы распознавания речи: Dragon NaturallySpeaking, Google Dictation
Эти инструменты преобразуют устную речь в письменный текст. Они широко используются для транскрибации, в приложениях для заметок и при управлении без помощи рук. ИИ в них обучен распознавать и точно записывать произнесённые слова в рамках своего контекста.
8. Алгоритмы финансовой торговли: Algorithmic Trading Systems, Robo-Advisors
Торговые алгоритмы используют ИИ для анализа рыночных данных, совершения сделок и принятия инвестиционных решений по заранее заданным критериям. Робо-эдвайзеры дают персональные инвестиционные рекомендации и управляют портфелями с помощью алгоритмов ИИ.
9. Инструменты медицинской диагностики: IBM Watson for Health, PathAI
ИИ-системы в здравоохранении анализируют медицинские изображения, карты пациентов и другие данные, помогая диагностировать заболевания и подбирать лечение. Такие инструменты специализируются, например, на выявлении опухолей на рентгеновских снимках или прогнозировании исходов лечения.
10. Инструменты перевода: Google Translate, DeepL
Переводческие сервисы на базе ИИ преобразуют текст с одного языка на другой. Они используют машинное обучение и методы NLP, чтобы понимать и переводить текст, хотя при более сложных переводах могут не полностью передавать контекст и нюансы.