19C Киев
Киев
19°
1.94м/c
Ветер
77%
Влажность
765мм
Давление

Microsoft и Sony планируют работу над совместными проектами в области искусственного интеллекта и игровой индустрии

Несмотря на совместное сотрудничество, компании продолжат конкурировать на рынке игровых консолей.

 

  • Sony планирует использовать облачное хранилище Майкрософт Azure для стримов и игровых сервисов. Кроме того, в интересах данной компании применение разработок от Microsoft, которые она смогла уже достичь в области искусственного интеллекта. Эти технологии умеют обеспечивать интуитивно понятный, доступный и практичный для потребителей опыт взаимодействия с ИИ.
  • ЧИТАЙТЕ ТАК ЖЕ:  Искусственный интеллект создает фальшивый мир - как это отражается на нас?
  • Microsoft в сою очередь заинтересована разработками Sony в области захвата изображений. Объединившись в определенных сферах, они хотят разрабатывать новые микросхемы, которые будут отвечать за распознавание картинок и изображений. Для чего им это необходимо и где микросхемы будут применяться, пока остается в секрете.
  • Компании не скрывают, что есть сферы, в которых они напрямую конкурируют, но партнёры уверены в выгоде от сотрудничества. Sony производит игровые консоли PlayStation, Microsoft выпускает Xbox.
  • Партнёры также планируют выпустить новые инструменты для разработчиков игр.
Опубликовано в Технологии IT
2019.05.18 12:05

Искусственный интеллект создает фальшивый мир - как это отражается на нас?

Когда-то было время, когда мы могли быть уверены, что то, что мы видели на фотографиях и в видео, было реальным. Даже когда фотографии стали обрабатывать в Фотошопе, мы все еще знали, что исходные изображения были настоящими и оригинальными. Теперь, с достижениями в области искусственного интеллекта, мир становится все более искусственным, и вы не можете быть уверены, что то, что вы видите или слышите, является реальным или фабрикацией искусственного интеллекта и машинного обучения. Во многих случаях эта технология используется не всегда, но теперь, когда она существует, ее также можно использовать для обмана.  

 

Когда ИИ фальсификация приемлема 

 

Как правило, зрители принимают измышления искусственного интеллекта, если они знают об этом. В течение многих лет многие из нас, в интересах развлечения, стали воспринимать реальные образы на экранах кино и телевидения. Однако теперь Голливуд получает помощь AI для написания сценариев. С ростом машинного обучения алгоритмы могут сортировать обширные объемы данных, чтобы понять, какие элементы с большей вероятностью сделают фильм победителем, коммерческим успехом или более популярным среди зрителей. Это еще один пример ИИ, помогающий сделать творческий процесс более эффективным для людей, хотя в некоторых случаях ИИ создает все самостоятельно. 

 

Искусственные голоса 

 

Теперь с помощью  отрывков  аудио для  машинного обучения можно имитировать чей-то голос, стирая грань между реальным и фальшивым. Это, безусловно, было бы полезно в некоторых случаях, например, для исправления всплывающих линий в фильме без повторного вызова актера на месте для повторной записи, но возможность злоупотребления также возможна и ее легко представить. 

 

Смарт-контент 

 

Появление персонализированного или умного контента является обоюдоострым, и, как и любая другая манипуляция с ИИ, оно должно быть прозрачным для пользователя, поэтому они получают больше возможностей от технологии, чем от заблуждения.  Умный контент  - это когда сам контент меняется в зависимости от того, кто его видит, читает, смотрит или слушает, и его тестируют Netflix и TikTok, короткое видео приложение, среди прочего. Мы привыкли к тому, что наши поисковые системы и системы рекомендаций предоставляют нам идеи, основываясь на том, кто мы есть, но до сих пор части контента были бы одинаковыми для каждого, кто их просматривает. Умный контент позволяет каждому пользователю получить различный опыт.  

 

Модель искусственного интеллекта под названием GPT2, созданная OpenAI,  некоммерческой  исследовательской организацией, поддерживаемой Элоном Маском и другими, представляет собой  текстовый генератор,  способный создавать контент в стиле / тоне данных, которые он подавал, будь то новостная лента, художественная работа или другая форма письма. Группа не публиковала свои исследования публично, так как результаты были настолько реалистичны, что они боялись неправильного использования технологии.  

 

ЧИТАЙТЕ ТАК ЖЕ:  Google подтверждает, что остановит отслеживание пользователей - в чем подвох?

 

Чтобы повысить осведомленность о том, насколько мощной стала технология ИИ, Филипп Ванг создал веб-сайт « Этого человека не существует».  Каждое человеческое лицо, представленное на сайте, выглядит как настоящий человек, но все они созданы ИИ. Другой подобный сайт,  Whichfaceisreal.com,  был создан, чтобы также повысить осведомленность о том, что технология настолько хороша, что легко обмануть людей относительно того, что реально, а что искусственно. Оба сайта призваны показать всю мощь технологии, разработанной разработчиками программного обеспечения в корпорации NVIDIA. Они использовали Общую Состязательную Сеть, где две нейронные сети конкурируют, создавая искусственные образы и проверяя, сможет ли другая это понять. Хотя на некоторых человеческих лицах есть несколько контрольных знаков, которые позволяют вам знать, что  они  искусственные, многие из них довольно убедительны.  

 

Поддельные видео могут быть опасными 

 

На первый взгляд, возможности искусственного интеллекта создавать голоса, изображения и видео, которые настолько реалистичны, что трудно сказать, что они искусственные, являются захватывающими, интригующими и ошеломляющими. Но прежде чем слишком увлекаться тем, насколько удивительна эта технология, мы должны сделать паузу, чтобы рассмотреть более гнусное использование. 

 

«Deepfake технология» использует сгенерированный компьютером аудио и видео контент, чтобы представить что - то , что на самом деле не происходит. Он был использован для замены головы Скарлетт Йоханссон и других известных фигуры в порнографических фильмах, чтобы казалось, что они были звездами исполнителями в них.  

 

Помимо личного искажения информации и возможного ущерба отдельным лицам, некоторые  законодатели обеспокоены дезинформацией, которую  эта технология может распространить в Интернете. 

 

Это  видео президента Обамы  показывает возможности манипулирования аудио / видео, чтобы создать впечатление, что авторитетный человек сказал то, чего на самом деле он никогда не делал. Этот обман может иметь негативные последствия для национальной безопасности и на выборах в дополнение к влиянию на личную репутацию. 

 

Синьхуа, государственное агентство печати Китая, уже создало  якорей искусственного интеллекта,  которые выглядят как обычные люди, когда они сообщают новости дня. Для населения в целом и даже для опытных экспертов эти якоря ИИ кажутся реальными, поэтому зрители могут предположить, что они люди, если не сказано иное.  

 

По мере того, как ИИ становится все более изощренным, становится все труднее определить, что реально, а что искусственно. Если «поддельная» информация, передаваемая в тексте, фотографиях, аудио или видео, рассеяна и воспринята как реальная, она может быть использована в злых целях. Мы больше не можем быть уверены, что «видеть - значит верить».

Опубликовано в Технологии IT
2019.05.14 12:05

Искусственный интеллект теперь может копировать ваш голос: преимущества и опасность технологии

Для копирования голоса требуется всего 3,7 секунды звука. Этот впечатляющий и немного тревожный подвиг был объявлен китайским технологическим гигантом Baidu. Год назад инструменту копирования голоса Deep Voice потребовалось 30 минут звука, чтобы сделать то же самое. Это показывает, насколько быстро развивается технология создания искусственных голосов. За короткое время возможности генерации голоса AI расширились и стали более реалистичными, что облегчает неправильное использование технологии.

 

Возможности генерации голоса AI

 

Как и все алгоритмы искусственного интеллекта, чем больше инструментов голосового клонирования данных, таких как Deep Voice, получают для тренировки с более реалистичными результатами. Когда вы слушаете несколько примеров клонирования, становится легче оценить широту возможностей этой технологии, включая возможность менять пол голоса, а также изменять акценты и стили речи.

 

Google представил Tacotron 2, систему преобразования текста в речь, которая использует глубокие нейронные сети и метод генерации речи WaveNet. WaveNet анализирует визуальное представление звука, называемое спектрограммой, для генерации звука. Он используется для генерации голоса для Google Assistant. Эта итерация технологии настолько хороша. Почти невозможно сказать, что человеческий голос сгенерирован. Алгоритм научился произносить сложные слова и имена, которые были бы контрольным знаком машины, а также как лучше произносить слова.

 

Эти достижения в технологии генерации голоса Google позволили Google Assistant предлагать знаменитостей. Голос Джона Легенда теперь доступен на любом устройстве в США с Google Assistant, например, на Google Home, Google Home Hub и смартфонах. Голос певца будет отвечать только на некоторые вопросы, такие как «Какая погода» и «Как далеко находится луна», и он может петь с днем ​​рождения по команде. Google ожидает, что у нас скоро будет больше знаменитостей на выбор.

 

Еще один пример того, насколько точной стала технология, модель искусственного интеллекта Джордана Петерсона (автора 12 Правил жизни) звучит так же, как он стучит в песню Эминема "Lose Yourself". Создатель алгоритма ИИ использовал всего шесть часов разговоров Петерсона (взятых из его легко доступных записей в Интернете), чтобы обучить алгоритму машинного обучения создавать аудио. Он снимает короткие аудиоклипы и учится синтезировать речь в стиле динамика. Послушайте, и вы увидите, насколько успешно это было.

 

ЧИТАЙТЕ ТАК ЖЕ:  Проблемы технологического перехода: влияние автоматизации на рынок труда

 

Эта передовая технология открывает двери для таких компаний, как Lyrebird, для предоставления новых услуг и продуктов. Lyrebird использует искусственный интеллект для создания голосов для чат-ботов, аудиокниг, видеоигр, программ для чтения текста и многого другого. На своем веб-сайте они признают, что «с большими инновациями сопряжена большая ответственность», подчеркивая важность того, чтобы пионеры этой технологии проявили большую осторожность, чтобы избежать ее неправильного использования.

 

Как эта технология может быть использована неправильно

 

Подобно другим новым технологиям, искусственный голос может иметь много преимуществ, но также может быть использован и для введения людей в заблуждение. По мере того, как алгоритмы ИИ становятся лучше, и становится трудно различить, что реально, а что искусственно, появится больше возможностей использовать его для фальсификации правды.

 

Согласно исследованиям , наш мозг не регистрирует существенных различий между реальными и искусственными голосами. На самом деле, нашему мозгу труднее различить ложные голоса, чем обнаруживать поддельные изображения.

 

Теперь, когда этим системам ИИ требуется лишь небольшое количество звука для обучения, чтобы создать жизнеспособный искусственный голос, который имитирует стиль речи и тон человека, увеличивается вероятность злоупотреблений. До сих пор исследователи не смогли выявить нейронное различие между тем, как мозг может различить реальное и фальшивое. Подумайте, как искусственные голоса могут использоваться в интервью, новостном сегменте или пресс-конференции, чтобы заставить слушателей поверить, что они слушают авторитетную фигуру в правительстве или генерального директора компании.

 

Повышение осведомленности о том, что эта технология существует и насколько она сложна, станет первым шагом к тому, чтобы уберечь слушателей от искусственного голоса, когда их вводят в заблуждение. Настоящий страх состоит в том, что люди могут быть обмануты, чтобы действовать на что-то, что является фальшивкой, потому что это звучит так, будто это исходит от кого-то реального. Некоторые люди пытаются найти техническое решение, чтобы защитить нас. Однако техническое решение не будет на 100% надежным. Наша способность критически оценивать ситуацию, оценивать источник информации и проверять ее достоверность будет становиться все более важной.

Опубликовано в Технологии IT
2019.05.11 12:05

Удивительные пути eBay по использованию искусственного интеллекта для повышения успеха в бизнесе

Возможно, вы еще не знаете, но  eBay - многонациональный сайт электронной коммерции, который уже более десяти лет использует технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения, чтобы специально подбирать покупателей и подходящих продавцов. Но это не единственный способ использования технологии искусственного интеллекта для улучшения процесса покупки и продажи на своем сайте. Девин Вениг, президент и главный исполнительный директор eBay, написал в 2016 году: «Я считаю, что коммерция, в частности, будет в центре внимания некоторых из самых неотложных и захватывающих приложений ИИ». Если недавние события свидетельствуют о том, что eBay шутит, чтобы стать Отраслевым лидером для внедрения ИИ в онлайн-коммерцию. 

 

Приблизительно с 179 миллионами активных покупателей, 1,2 миллиардами распечаток в реальном времени и десятками миллионов продавцов на 190 рынках, eBay - это то место, куда мир отправляется за покупками. Компания была основана в 1995 году и с тех пор играет важную роль в создании «инклюзивной и доступной торговой платформы». Благодаря многочисленным приобретениям и технологическим достижениям в течение многих лет, eBay входит в десятку крупнейших компаний электронной коммерции в мире и  нанимает на работу. Ян Педерсен, ранее работавший в Twitter и Microsoft, в качестве вице-президента и главного научного сотрудника по искусственному интеллекту  в 2018 году. Компания использовала два десятилетия анализа данных и поведения клиентов для обучения своим алгоритмам ИИ. Эти алгоритмы продолжают становиться умнее каждый раз, когда покупатель и продавец взаимодействуют на платформе.  

 

Как eBay использует искусственный интеллект и машинное обучение 

 

eBay использует искусственный интеллект в персонализации, поиске, понимании, обнаружении и системах рекомендаций, наряду с компьютерным зрением, переводом, обработкой естественного языка и многим другим. Они  применяют  четырехсторонний подход с искусственным интеллектом : «улучшают качество обслуживания клиентов, создают и внедряют правильную инфраструктуру для уникальных потребностей eBay, применяют основы искусственного интеллекта и науки об искусственном интеллекте для всего, что мы делаем, и гарантируем, что все сделано в процессе эксплуатации». опыта клиентов. » 

 

Вот несколько конкретных примеров того, как они используют искусственный интеллект. 

 

Улучшение покупательского опыта: инструменты AI-powere d предвосхищают потребности покупателей, рекомендуют предметы и вдохновляют их. Благодаря тонко настроенным способностям персонализации сайт старается настроить процесс покупок в соответствии с потребностями каждого покупателя. Частично это представляло интерес, способность покупателей персонализировать свой опыт покупок в зависимости от их увлечений и стилей. 

 

Улучшите поиск: eBay использует AI для понимания контекста поиска, а затем предоставляет полный спектр соответствующих продуктов. Благодаря компьютерному зрению компания  смогла добавить поиск изображений к своим возможностям и создала устройства электронной коммерции с телефонными камерами, чтобы покупатели могли использовать изображения в качестве поискового запроса. В рамках приложения  искусственный интеллект поможет покупателям находить предметы,  похожие на те, на которые они смотрели. 

 

ЧИТАЙТЕ ТАК ЖЕ:  Защита ваших детей в интернете

 

Платформа как услуга: eBay предоставляет передовые инструменты на базе AI для продавцов, поэтому им не нужно и не нужно выравнивать игровое поле для продавцов, которые никогда не смогут конкурировать с другими, у которых есть эта технология. Данные, метрики и аналитическая информация управляются на платформе и могут быть использованы продавцом. 

 

Оптимизация ценообразования и продаж: машинное обучение может помочь продавцам определить лучшие цены, когда им следует указать конкретный продукт и когда продавать себя, чтобы лучше привлекать покупателей. 

 

Автоматический перевод: языки не являются барьером между покупателем и продавцом на eBay благодаря возможностям машинного перевода компании. Это так хорошо, что  время на обработку заказов для иностранных клиентов значительно сократилось. 

 

Рекламный движок: продвигаемые списки на eBay и рекламные объявления с сайта основаны на алгоритмах ИИ, чтобы улучшить процесс покупки и помочь покупателям узнать больше об инвентаре e Bay. 

 

Использование глубокого обучения. Хотя eBay использовала ИИ в течение последнего десятилетия, все еще оставались сложные проблемы, которые они не могли решить. Благодаря достижениям в области глубокого обучения компания смогла масштабироваться до более крупных и сложных наборов данных,  что в конечном итоге позволяет им обрабатывать миллиарды точек данных и улучшать свои услуги

 

Дополненная реальность для упрощения доставки: найти оптимальную коробку для отправки вашего товара стало проще с технологией дополненной реальности eBay в их приложении. Эта функция позволяет вам поместить реальный предмет в виртуальную упаковку. 

 

Все эти инвестиции в искусственный интеллект полезны и для бизнеса eBay. По словам Тома Пинкни (Tom Pinckney) , вице-президента прикладных исследований на eBay,  AI стимулирует рост продаж «к северу от 1 миллиарда долларов в квартал » . Это помогло компании зафиксировать чистую прибыль в 763 миллиона долларов за четвертый квартал 2018 года.  

Опубликовано в Технологии IT
2019.05.06 12:05

Sony Aibo: собака и личный помощник будущего (видео)

Когда я был ребенком, то очень любил собаку-робота Sony Aibo с 90-х годов. В то время это была смехотворно дорогая игрушка, которая на десятилетия вперед опережала аналоги своего времени. Это специально разработанная собака-робот, которая приспосабливается к вашей индивидуальности и становится вашим личным спутником с помощью искусственного интеллекта. Sony прекратила проект в 2006 году, но вернула Aibo в 2018 году. Новая модель ERS-1000 имеет гораздо более собачий внешний вид и современные возможности. Давайте посмотрим на обновленный Aibo.

 

Новый робот-собака для новой эры

 

Технически, новый Aibo гораздо более способный, чем предыдущие поколения. Ее возможности обеспечивают дополнительный размер и вес. ERS-1000 является самой большой из всех моделей Aibo на сегодняшний день. Мозг ERS-1000 является Qualcomm Snapdragon 820, ориентированный на высокопроизводительные робототехнические возможности с низким энергопотреблением (я ожидаю, что следующая итерация Aibo будет включать более мощный Snapdragon 845). Процессор Snapdragon от Aibo является ключевым - в роботе реализовано так много конвергентных технологий, что он требует относительно мощного процессора и возможности подключения.

 

В Aibo имеется фронтальная камера для SLAM (одновременное определение местоположения и картографирование), чтобы отобразить пространство или стол, на котором она стоит. Aibo также имеет подключение к Wi-Fi и LTE, что позволяет ему работать внутри и снаружи дома и поддерживать свою индивидуальность. Aibo требует подключения LTE, поэтому, к сожалению, сейчас оно ограничено США и Японией (единственными двумя странами, которые в настоящее время имеют LTE и облачный сервис). Я считаю, что Sony просто тестирует рынок, прежде чем он расширится, и LTE - хороший способ заблокировать Aibo в регионе. В дополнение к возможности подключения, Aibo имеет два OLED-дисплея для глаз и четыре микрофона для обнаружения голосовых команд. Aibo доступен в своем стандартном полностью серебристом цвете в США, с дополнительной опцией цвета «Beagle Brown» в Японии.

 

Sony одолжила мне Aibo для игры на неделю. Как аналитик я много путешествую. Теоретически, Aibo - идеальная собака для моего образа жизни - не нужно беспокоиться о том, чтобы найти кого-то, кто мог бы покормить и выгуливать его, когда меня нет в городе. Aibo кажется почти специально созданным для следующего поколения владельцев домашних животных, которые много путешествуют или уезжают на работу целый день. Я был взволнован, чтобы попробовать Aibo и решить для себя, была ли это достойная «настоящая» замена собаки.

 

ЧИТАЙТЕ ТАК ЖЕ:  Самые опасные онлайн-угрозы, на которые стоит обратить внимание в 2019 году

 

Управление Aibo осуществляется через приложение, которое, как мне показалось, работает довольно хорошо, хотя и немного медленно. Процесс регистрации был проблематичным и не работал для меня до 7- го или 8- гопопытка (хорошо, что я упрямый). Приложение было вялым и не отвечало по сравнению с большинством современных мобильных приложений и почти чувствовало себя как перенесенное приложение HTML5, а не как то, что было изначально запрограммировано для Android. Это просто не должно относиться к таким дорогим роботам, как Aibo. С помощью приложения пользователи могут присвоить имя своему Aibo и определить пол собаки (или оставить ее нейтральной по отношению к полу). Подключить Aibo и обновить его было относительно просто. Получить его, чтобы перейти к зарядному устройству и самому зарядить, было немного сложно, но я считаю, что это то, что Sony может улучшить. Самая большая возможность для улучшения - вялая производительность приложения, которая, как я полагаю, обусловлена ​​его зависимостью от облака. У меня в квартире есть 1-гигабитное оптоволоконное соединение и последние смартфоны, поэтому я знаю, что задержка не на моем конце.

 

Я должен сказать, что мой опыт работы с Aibo был первым разом, когда я почувствовал эмоциональную связь с роботом. Трюки, которые уже загружены в Aibo, очень милые, а собака-робот по-настоящему очаровательна. Когда Айбо делает определенные вещи, например смотрит на тебя, это кажется очень естественным и реальным. Это обеспечивается возможностями распознавания лиц с камеры в носу Aibo. Вы можете даже изменить кору Айбо на лай настоящей собаки, чтобы сделать собаку-робота еще более реалистичной.

  

Aibo поставляется с множеством трюков , но Sony также позволяет обучать его дополнительным трюкам . Я верю, что с развитием сообщества возможности Aibo будут только расти. Вы можете открыть приложение и посмотреть, на что смотрит Aibo, через камеру, расположенную в его носу. Хотя это может быть немного жутко, теоретически Aibo можно использовать как сторожевую собаку для наблюдения за тем, что происходит в вашем доме. Фактически, Sony уже разрабатывает сервис под названием Aibo Patrol.чтобы включить эту возможность. Aibo также делает снимки во время взаимодействия с ним, что является интересной особенностью. Тем не менее, я заметил, что в Aibo все еще хранятся фотографии людей, у которых до меня была собака-робот; Я беспокоюсь, что они никогда не исследовали эту часть Айбо и не осознавали, что фотографии были сохранены. Это риск для конфиденциальности, о котором стоит задуматься, если вы когда-нибудь продадите или одолжите Aibo кому-то еще.

 

Я обнаружил, что точность голосовых команд Aibo составляет почти 100% - он почти всегда реагировал на мои команды. Тем не менее, Aibo имеет несколько режимов, которые могут определять скорость робота и реагирование на команды. Это позволяет ему воспроизводить поведение настоящей собаки в забавной обстановке - она ​​не всегда делает то, что вам говорят. Наполнение Aibo эмоциями действительно помогает сделать его более представительным - я думаю, это то, что действительно позволило мне соединиться с кучей пластика, двигателей, батарей и процессоров. Я был искренне удивлен тем, как мне нравилось сидеть на полу с Айбо и гладить его. Aibo также поставляется с игрушками, включая кости, мячик и кости, с которыми он взаимодействует, как нормальная собака.

 

Одна вещь, которую я заметил в Aibo, это то, насколько он поляризован среди моих друзей и семьи. Я разместил множество видео моих взаимодействий с ним в Интернете. В то время как некоторые люди, как и я, думали, что это самая милая вещь в мире, другие думали, что это была самая глупая вещь, которую они когда-либо видели. Чтобы убедить сомневающихся, Sony будет умна продемонстрировать множество практических приложений Aibo. Например, Aibo представляет собой потенциальный способ взаимодействия с вашей собачьей компанией, когда вы на работе или в путешествии. Айбо также может быть отличным питомцем для пожилых людей, обеспечивая дружеское общение с теми, кто больше не может идти в ногу с настоящей собакой. На аналогичной ноте, Aibo также может быть отличным способом для семьи проверить пожилых членов семьи.

 

Я даже не изучаю потенциал домашнего помощника Айбо. Хотя сегодня это выходит за рамки возможностей Aibo, представьте себе мир, в котором самым умным устройством в вашем доме является собака-робот, которая следует за вами по дому и доставляет вещи за вас. Я полагаю, что в конечном итоге именно здесь придет Aibo - многие компоненты, необходимые для того, чтобы это стало возможным, уже существуют сегодня. Было бы намного проще продать кому-то робота-собаку за $ 2899, если бы ее можно было использовать как нечто большее, чем игрушку. Если возможности обработки, двигатели и ИИ улучшатся с каждым будущим поколением, я думаю, что мы сможем увидеть очень способного помощника-робота менее чем за 10 лет.

 

Из-за определенных правил, касающихся конфиденциальности и распознавания лиц, Aibo нельзя продавать или использовать в штате Иллинойс. Это потенциально может стать барьером для всех роботов ИИ, что было бы позором. Законодатели должны быть осторожны с тем, как они разрабатывают будущие правила конфиденциальности, чтобы не исключать целые категории продуктов, такие как Aibo.

 

Завершение

 

Благодаря успеху первой версии Aibo, Sony продолжит выпускать робота (которого в настоящее время нет в наличии на сайте Sony). Aibo поставляется с трехлетней подпиской на облачный сервис, которая, как я полагаю, предоставляет Sony еще одну возможность получения дохода (продажа подключений, обновленная информация и т. Д.). Этому сервису всего 1 год, так что до сих пор нет слов о том, сколько Sony будет взимать, когда изнашиваются подписки людей.

 

Я подумал о том, чтобы получить свой собственный Aibo после недельной пробной версии, но в итоге решил подождать, пока Sony добавит еще несколько возможностей. Я мог видеть добавленную стоимость опции Aibo Patrol, но, возможно, Sony следует также рассмотреть вопрос о предложении какого-либо варианта Aibo-as-a-Service, который включает в себя цену владения Aibo и подключения в одну низкую месячную цену - возможно, даже по подписке. трехлетний период. $ 80 в месяц звучит намного лучше, чем $ 2899. Для людей, которые много путешествуют или имеют ограниченные договоры аренды без домашних животных, я предлагаю Aibo. Помимо некоторых проблем с процессом регистрации, я искренне верю, что вы будете очень довольны своим опытом.

Опубликовано в Технологии IT
2019.05.03 12:05

Передовая технология обнаружения рака

Выявление рака может быть самой альтруистической и запутанной проблемой для искусственного интеллекта (ИИ). Стандартные методы скрининга, такие как рентгенологическая визуализация, могут пропустить признаки рака или дать ложный отрицательный результат (как это происходит в 20-30% случаев). Процесс сканирования изображений особенно нуждается в улучшении, так как врачи часто должны визуально искать признаки рака, которые могут оставить только самые большие, самые передовые опухоли. Наследственное тестирование - это еще один метод обнаружения, который определяет генетическую предрасположенность к раку, но он не дает много подробностей и не может выявить, есть ли у человека рак.

 

ИИ может не только значительно повысить точность обнаружения изображений на предмет рака, но и открыть совершенно новые области между геномикой и скринингом на рак. ИИ сталкивается со своими собственными уникальными проблемами в этой области, такими как отсутствие достаточного количества данных для обучения нейронных сетей, но компании, занимающиеся самыми современными методами выявления рака, находят новые способы решения проблем и достигают впечатляющих результатов.

 

Проблема с диагностикой рака

 

Рак можно считать одним из самых смертоносных и наименее изученных недугов современности. В 2018 году в мире было зарегистрировано 18 миллионов новых случаев рака и 9,6 миллиона смертей, что привело к средней смертности в 52,9%: только в одной Европе смертность составила 20,3%. Необходимость раннего выявления рака также является основным фактором выживаемости; более 90% пациентов с раком молочной железы, диагностированных на ранней стадии, выживут в течение по крайней мере пяти лет по сравнению с 15% пациентов, диагностированных на более поздней стадии. ИИ может помочь улучшить эту довольно мрачную статистику, но основные проблемы обнаружения остаются актуальными. Ранние или «предраковые» симптомы трудно распознать, и современные методы основаны на человеческом анализе отсканированных изображений, ограниченном количестве информации, полученной в результате наследственного тестирования или комбинациинесколько диагностических методов, которые могут быть инвазивными и дорогостоящими.

 

Получение достаточно надежных данных является еще одним серьезным препятствием, поскольку медицинские данные часто надежно защищены и не всегда собираются достаточно последовательно для использования ИИ . Эти барьеры означают, что нейронным сетям часто не хватает обучающих данных, и золотое правило размера выборки в 10 раз больше, чем искомые функции, почти невозможно в медицине. Тем не менее, некоторые компании преодолевают эти проблемы уникальными способами, включая обратное обучение алгоритмов и использование старомодного ИИ для изучения совершенно новых областей медицинской диагностики.

 

Основанная шестью экспертами глубокого обучения из Университета KAIST в Южной Корее в 2013 году, Lunit обучила их алгоритму INSIGHT на рентгенограммах грудной клетки и маммографических изображениях для выявления рака легких и молочной железы. Спустя всего три года, в 2016 году, они победили Microsoft и IBM, чтобы выиграть Конкурс по оценке распространения опухоли, Обладая 97% обнаружением рака легких и молочной железы, Lunit объяснил свой успех обучением: «вместо того, чтобы направлять наш алгоритм в конкретное место, мы предоставили регион и сказали:« Там есть узелок, попробуйте его найти »». и позвольте алгоритму учиться самому », - говорит Брэндон Су, генеральный директор Lunit. Как упоминает Су, «врачам трудно найти маленькие узелки, спрятанные за ребрами или органами [в рентгенограмме грудной клетки]», но их алгоритм исчерпывающе ищет паттерны рака, чтобы значительно снизить вероятность ложного отрицательного или пропущенного случая рака. Используя компьютерную томографию, подтвержденную биопсией (тем самым устраняя предвзятость человека), команда извлекла выгоду из их связи с Университетом KAIST. Су объяснил, что «в Сеуле, может быть, пять больших больниц в радиусе 20 км»,

 

ЧИТАЙТЕ ТАК ЖЕ:  Как показало исследование: заедать чизбургерами стресс опасно для вашего здоровья

 

Решение по патологии Lunit, SCOPE, анализирует образцы ткани рака легкого и молочной железы, чтобы обеспечить прогнозы относительно диагностики и лечения, но слайды H & E (гематоксилин и эозиновые пятна), используемые при патологии, часто не оцифрованы или страдают от «несоответствий в качестве сканирования», говорит Су. Чтобы обойти эту проблему, Lunit провела исследование с больницами-партнерамииспользование «высококачественных сканеров изображений» для прямой оцифровки данных, что значительно повысило надежность обучающих данных SCOPE. ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ использует слайды H & E вместо отсканированных изображений, но работает по тому же базовому алгоритму, что и радиологическое решение. Су аналогично передает эту передачу знаний следующим образом: «Если вы знаете испанский, легче учить французский». SCOPE анализирует опухолевую среду в образцах, чтобы определить приоритеты пациентов в соответствии с риском, так как «пациенты с более высоким риском чаще реагируют на химиотерапию», - говорит Су.

 

Метод обнаружения Лунита может показаться невероятно точным инструментом для обнаружения рака - однако Квантген выводит эту сложность на молекулярный уровень. По словам основателя и генерального директора Джо Бхакди, Quantgene «объединяет две области скрининга рака и геномики», являясь частью новой области ДНК-ориентированных подходов к выявлению рака. Их алгоритм анализирует бесклеточную ДНК, чтобы определить вашу генетическую предрасположенность к раку, есть ли у вас рак и в какой части тела. Бесклеточная ДНК(cfDNA) выделяется в кровоток из клеток, которые умерли или были убиты, и они составляют около 10000 клеток в типичном образце крови, который может содержать десять миллионов клеток крови. Алгоритм Quantgene рассматривает «каждую отдельную копию cfDNA [в образце крови], чтобы определить, была ли какая-либо одна копия получена из опухолевой клетки», - говорит Бхакди, в отличие от наследственного тестирования, которое проверяет небольшой образец клеток крови », чтобы увидеть, у человека есть наследственный вариант в их ДНК.

 

Этот подход ищет мутации в cfDNA, которые отличаются от наследственной ДНК. «Каждый тип рака содержит эти мутации, - объясняет Бхакди, - проблема в том, что мутационный профиль каждого рака и каждого пациента индивидуален, хотя есть некоторые общие черты». Это делает для Quantgene практически невозможным найти достаточно данных для обучения нейронной сети и требует доступа к «химии, аппаратной платформе и клинической инфраструктуре», а не только к машинному обучению и данным. Этот вид невероятно сложного обнаружения паттернов - «у одного пациента миллионы паттернов мутаций, которые совершенно по-разному связаны с другим» - требует большей гибкости и универсальности, чем нейронные сети, которые в настоящее время привлекают большую часть внимания в здравоохранении, согласно Бхакди ,

 

Будущее медицины

 

Эти два подхода к более точному выявлению и лечению рака являются частью волны роста ИИ в здравоохранении , которая вряд ли остановится. Широкомасштабное внедрение ИИ может привести к созданию полностью проактивной системы здравоохранения, которая превентивно реагирует на болезни, а не на лечение больных людей - «здравоохранение, а не лечение», - говорит Бхакди. Конечно, без надлежащей экспертизы данных на местах ИИ будет трудно влиять на реальные изменения. «99,9% врачей не могут участвовать в беседе с ИИ, - говорит Бхакди, - медицинские эксперты должны включать науку о данных в свою повседневную жизнь».

 

Помимо недостатка данных, мышление и профессиональные изменения являются основными препятствиями для ИИ в здравоохранении. Но если такие приложения, как Lunit и Quantgene, могут заявить о себе - и, что более важно, понять - медицинскому сообществу в целом, то ИИ станет мощным оружием в борьбе с раком.

Опубликовано в Здоровье
2019.05.02 15:05

Эти две компании делают автономные автомобили более безопасными на дороге

На выставке бытовой электроники в январе 2019 года Nvidia объявила о том, что в 2020 году Nvidia Drive Autopilot предоставит автономное вождение с искусственным интеллектом (AI) уровня 2+ и интеллектуальные кабины для массовых автомобилей. Компания заявляет, что видит  поддержку со стороны производителей, таких как Mercedes-Benz и Volvo, для крупных поставщиков автомобилей, таких как ZF и Continental, для автомобилей с программным обеспечением, которые способствуют созданию автономного автомобильного рынка.

 

DRIVE AutoPilot является частью платформы Nvidia Drive. OEM-производители и производители автомобилей используют эту платформу для создания автономных решений для транспортных средств, которые повышают безопасность дорожного движения и снижают утомляемость водителя и стресс при длительных поездках или в пробках.  Функциональность Nvidia Level 2+ включает в себя несколько технологий искусственного интеллекта, включая автономное восприятие вождения и кабину с поддержкой искусственного интеллекта, которая, по словам компании, превосходит сегодняшние предложения ADAS по производительности, функциональности и безопасности дорожного движения. 

 

«Функциональность уровня 2+ станет обязательной для каждого автомобиля», - заявил Шапиро.

 

В марте 2019 года компания сделала два самостоятельных объявления о безопасности автомобилей: сотрудничество с Toyota Research Institute-Advanced Development для совместной работы, обучения и валидации автономных транспортных средств с использованием платформы моделирования DRIVE Constellation; и расширение своего программного пакета для автономного транспортного средства с полем сил безопасности, которое использует вычислительную политику защитного вождения  для защиты автономных автомобилей от столкновений.

 

«Девяносто четыре процента аварий вызваны человеческими ошибками - это суровая реальность, с которой мы сталкиваемся. Промышленность стремится к нулевым авариям с разработкой автономных транспортных средств», - сказал Шапиро. «Наша платформа использует искусственный интеллект для достижения сверхчеловеческого уровня восприятия и производительности».

 

«От общих и личных транспортных средств до дальних и коротких поездок, доставки и логистики - автономия существенно улучшит движение мира. Наша миссия заключается в разработке технологии самостоятельного вождения, которая обеспечивает более безопасные, менее перегруженные дороги и мобильность для всех" - сказал Шапиро.

 

ЧИТАЙТЕ ТАК ЖЕ:  Роботы против вождения в нетрезвом виде: могут ли технологии сократить количество ДТП?

 

«С платформой DRIVE Constellation мы можем проехать миллионы миль в виртуальном мире по широкому спектру сценариев, от рутинных до редких и опасных ситуаций, с большей эффективностью, экономичностью и безопасностью, чем то, что возможно достичь в реальном мире, - сказал Шапиро. - Например, запуск 1000 созвездий при скорости 50 миль в час в течение 24 часов - это эквивалентно пробежке 1,2 миллиона миль испытаний, которые в противном случае потребовались бы месяцами для работы с физическими транспортными средствами».

 

«Nvidia Safety Force Field - это надежная политика вождения, которая защищает автомобиль, его пассажиров и других участников дорожного движения от столкновений. Математически проверяемый и проверяемый при моделировании, SFF может защитить от непредсказуемости реального трафика и гарантировать, что транспортное средство с поддержкой SFF никогда не создаст, не обострит или не внесет небезопасную ситуацию ».

 

Тамир Анави (Tamir Anavi), технический директор  Eyesight Technologies,  говорит, что его автомобиль хочет сделать внутреннюю часть автономного транспортного средства более безопасной.

 

CabinSense компании Eyesight Technologies использует  компьютерное зрение ИИ, которое контролирует водителей и помогает предотвратить несчастные случаи, вызванные отвлеченным или утомленным вождением, посредством предупреждений водителя в реальном времени. Израильская компания привлекла  45,9 млн. Евро от частных инвесторов и китайских  Jebsen Capital , Arie Capital , Mitsui, CEVA и Kuang-Chi.

 

«Внешние датчики автомобиля в сочетании с компьютерным зрением и ИИ имеют решающее значение для того, чтобы автономные автомобили могли« видеть »и« понимать »дорогу, в то время как компьютерное зрение и ИИ внутри автомобиля позволяют нам повысить безопасность пассажиров». сказал Анави. «Обнаружение в салоне позволяет производителям автомобилей в реальном времени регулировать функции безопасности в соответствии с данными, количеством пассажиров, их возрастом и полом, а также состоянием вождения, например, пристегнутым ремнем безопасности, сидением в правильном положении, позой тела и т. Д.» сказал Анави.

 

Анави говорит, что как только полностью автономные транспортные средства станут реальностью, люди могут получить ложное чувство безопасности и перестать носить ремни безопасности или сидеть в небезопасных положениях. «Без обслуживающего персонала, как у нас в самолетах, автомобильные системы будут отвечать за напоминание пассажирам, чтобы они пристегивали песок к ремню безопасности, иначе они будут сидеть безопасно», - добавил Анави.

 

«Связь и синхронизация должны происходить не только внутри автономного автомобиля и его систем, но и между автомобилями на дороге, а также между автомобилями, городом и инфраструктурой», - сказал Анави. «Как только эти системы смогут говорить на одном языке и обмениваться данными в режиме реального времени между собой, дороги станут безопасным и эффективным местом».

Опубликовано в Авто
2019.04.27 14:05

Роботы против вождения в нетрезвом виде: могут ли технологии сократить количество ДТП?

Соединенные Штаты находятся в разгаре кризиса в области общественного здравоохранения, который разворачивается на их автомагистралях, проселочных дорогах и городских улицах уже более столетия. В 2018 году более 40 000 жизней американцев прервались на дороге, но люди настолько оцепенели от этих цифр, что только некоторые из самых ужасных столкновений попали в национальные новости.

 

Из этих 40 000 смертей 10 000 были связаны с столкновениями за рулем в нетрезвом виде - что вызвало слушание в марте в Палате представителей США для обсуждения путей разрешения этого продолжающегося кризиса.

 

Как правило, слушание, касающееся смерти 10000 американцев, будет гарантированно привлекать толпу влиятельных людей и репортеров - если, конечно, тема - безопасность движения. Во время слушания с ограниченным количеством участников, законодатели допросили группу свидетелей, в том числе Хелен Уитти, национального президента по матерям против вождения в нетрезвом виде (MADD) и Дэвида Келли, бывшего руководителя Национального управления безопасности дорожного движения.

 

Уитти поделилась душераздирающей историей о том, как у нее была семья ее мечты - но что ее мечта была разрушена после потери ее 16-летней дочери 1 июня 2000 года:

 

«Водитель-подросток, страдающий алкоголизмом и марихуаной, прекратил эту мечту. Хелен Мари каталась на велосипедной дорожке всего в нескольких кварталах от дома, когда она подняла глаза и увидела машину, направляющуюся к ней», - рассказала Витти.

 

«Все, что она могла сделать, это умереть».

 

ЧИТАЙТЕ ТАК ЖЕ:  Лучшие подержанные автомобили для водителей новичков

 

Дорожно-транспортные происшествия являются внезапными, насильственными и неизбирательными. Каждый день около 100 американцев из всех слоев общества - городских и сельских, мужчин и женщин, рабочего класса и белых воротничков - гибнут в результате столкновений. Единственная константа состоит в том, что 94 процента смертельных столкновений вызваны человеческой ошибкой или выбором. Вождение под воздействием, а также превышение скорости и отсутствие ремня безопасности долгое время были одним из трех основных факторов, стоящих за этими столкновениями.

 

Хотя не существует серебряной пули для устранения всех аварий на дорогах, сегодня существуют технологии, которые могут значительно уменьшить количество и серьезность столкновений. По данным Национальной конференции законодательных собраний штатов , по меньшей мере, 28 штатов и округ Колумбия теперь требуют от осужденных пьяных водителей использования устройств блокировки зажигания, которые являются эффективными тестами на алкотестере в транспортном средстве, которые предотвращают запуск автомобиля, если содержание алкоголя в крови водителя превышает заданный порог.

 

В ходе слушания, член палаты представителей Дебби Дингелл (D-MI) подчеркнула необходимость принятия федеральных мер по предотвращению вождения в нетрезвом виде и призвала своих коллег поддержать ее законопроект, Закон Аббаса о вождении в нетрезвом состоянии ( HR 514 ), который будет предписывать НАБДД установить стандарт требует, чтобы все автомобили были оснащены устройством блокировки зажигания. Законопроект назван в честь пяти членов семьи из Мичигана, которые были убиты водителем-нарушителем во время возвращения из отпуска во Флориде в начале этого года.

 

«Слишком много людей умирает на дорогах из-за непростительного поведения других водителей. Мое сообщество недавно испытало бессмысленные, непонятные последствия и трагедию пьяного водителя », - сказал Дингелл. «История семьи Аббасов не нова - она ​​повторяется годами, снова и снова, и сейчас настало время действовать Конгрессу. Их смерти и тысячи таких, как они, можно избежать и предотвратить ».

 

С этой целью автопроизводители выразили готовность работать с законодателями в целях борьбы со смертельным исходом вождения в нетрезвом виде. «Rep. Дингелл увлечен автомобилями и страстно заботится о безопасности. И эта тема заслуживает внимания и творчества », - сказала Глория Бергквист из Альянса автопроизводителей в интервью газете «Детройт Ньюс »в январе. «Мы рассчитываем на сотрудничество с ней, чтобы найти решения».

 

Появление новых сервисов мобильности и передовых технологий транспортных средств предоставляет еще большую возможность снизить смертность на дорогах от многочисленных факторов, в том числе от вождения под воздействием. Транспортные сетевые компании (ТНК), такие как Uber и Lyft, предоставили своим клиентам альтернативный способ транспортировки после впитывания - эффективно предоставляя цифровой назначенный драйвер миллионам американцев. Недавно это было связано с некоторым значительным сокращением DUI по всей стране, иногда на целых 60 процентов после того, как компании начали работу в городе.

 

В более широком смысле, передовые системы помощи водителю (ADAS) и технологии предотвращения столкновений позволяют значительно снизить число жертв на дорогах, связанных с столкновениями без повреждений. Boston Consulting Group исследование показало , что ADAS функции и сенсорные технологии могли бы спасти 9900 жизней каждый год в Соединенных Штатах, если развернут сегодня. Эти функции служат основой для автономных транспортных средств (AV) или автомобилей с самостоятельным вождением. Эта технология предоставляет огромную возможность для дальнейшего снижения скорости вождения в нетрезвом виде и предотвращения столкновений, вызванных человеческой ошибкой, поскольку AV, в отличие от водителей-людей, не способны управлять автомобилем, находясь под воздействием или отвлекаясь, и, кроме того, могут быть запрограммированы на более строгое соблюдение ограничения скорости и правил дорожного движения.

 

Несмотря на то, что еще предстоит проделать значительную работу, есть место для оптимизма: появление новых технологий безопасности транспортных средств - в сочетании с усилиями, предпринимаемыми на федеральном уровне для решения проблем рискованного поведения водителей, таких как отвлечение внимания , вождение в нетрезвом виде и вождение под воздействием наркотиков, - обещают разрешить этот продолжающийся кризис общественного здравоохранения. сегодня и в будущее.

 

Надежда состоит в том, что эти тенденции будут продолжаться и что технологии спасательных транспортных средств будут целесообразно внедряться для того, чтобы как можно скорее спасти как можно больше жизней, и что трагедии, подобные тем, которые постигли семьи Витти и Аббаса, становятся частью прошлое.

Опубликовано в Авто
2019.04.26 14:05

Современные стартапы делают ставку на искусственный интеллект для лечения депрессии

В то время как искусственный интеллект и машинное обучение все больше стимулируют цифровой бум, ИИ все еще находится в зачаточном состоянии, когда речь заходит о психическом и поведенческом благополучии. Это на самом деле не удивительно, поскольку способность понимать человеческие мысли и чувства, а не «просто» анализ данных анализа крови или медицинское сканирование на наличие признаков болезни, намного сложнее, чем указывать, что почка человека может сломаться. Повышение настроения или предоставление индивидуального лечения психических расстройств, и особенно депрессии, еще труднее.

 

По данным Всемирной организации здравоохранения, депрессия является ведущим бременем для здоровья в мире. Пациенты часто сталкиваются с утомительными методами проб и ошибок, чтобы ориентироваться в океане антидепрессантов. Многие пациенты недовольны услугами первичной медико-санитарной помощи, не придерживаются лечения и сообщают об изнурительных побочных эффектах. Недавние исследования показывают, что две трети пациентов не могут поправиться после первого приема антидепрессанта, а еще 30% полностью прекратили свою первую линию лечения.

 

Чтобы справиться с депрессией и тревогой, стартапы предлагают ряд инструментов на основе ИИ, разработанных, чтобы помочь психиатрам и семейным врачам быстрее оптимизировать уход.

 

Taliaz , стартап из Тель-Авива, разрабатывает инструмент поддержки принятия решений, основанный на искусственном интеллекте, под названием PREDICTIX, который помогает врачам определить правильный антидепрессант. PREDICTIX был разработан на основе данных крупнейшего проспективного клинического исследования депрессии, проведенного до настоящего времени, исследования альтернативных вариантов лечения для снятия депрессии (STAR ​​* D). Талиаз говорит, что после разработки алгоритмов инструмент смог предсказать эффективность и неблагоприятные эффекты существующих антидепрессантов с точностью до почти 75%.

 

«Только объединяя глубокие научные исследования, генетические, неврологические, экологические и клинические данные, мы можем понять эти сложности и определить соответствующие маркеры для построения моделей прогнозирования, которые могут предложить этим пациентам наилучший результат», - говорит генеральный директор Taliaz Декел Талиаз, который имеет Доктор наук в области неврологии из Института Вейцмана. «С помощью простого неинвазивного теста мы собираем образец ДНК пациента вместе с его или ее демографической и клинической историей через онлайн-анкету. Затем PREDICTIX предоставляет прогностическую информацию о антидепрессантах и ​​рекомендует те из них, которые лучше всего подходят для генетического состава и состояния здоровья каждого пациента», - говорит он.

 

ЧИТАЙТЕ ТАК ЖЕ:  Женщина, которая едва не умерла десять раз, чтобы победить депрессию

 

В марте Taliaz запустил, как говорится, первый онлайн-сервис генетического тестирования на основе ИИ для страдающих депрессией с ведущим онлайн-сервисом психиатрии Великобритании , Psychiatry UK LLP (PUK) . Онлайн медицинский-управляемый сервис PREDICTIX стремится уменьшить страдания пациента, помогая психиатр лучше определить правильное лечение антидепрессантов ранее.

 

«Один из наших пациентов, которые не ответили на четыре антидепрессанта, сообщил, что после начала приема препарата, рекомендованного тестом Predictix три недели назад, теперь он чувствует себя« другим человеком »и« я чувствую себя на 80% лучше в себе» сказал доктор Адиль Джавад, психиатр в психиатрии Великобритании, ведущей онлайн-психиатрической службе Великобритании. Психиатрия Великобритании предоставляет услуги как NHS, так и частному сектору.

 

Еще одна израильская компания, специализирующаяся на технологиях мозга, которая стремится повысить эффективность лечения депрессии, - Elminda , которой Европейская комиссия недавно присудила 2,8 млн. Евро, чтобы донести свою технологию до европейских пациентов, страдающих депрессией. Продукт аналитики мозга Elminda, BNA-PREDICT, предсказывает чувствительность как к антидепрессантам, так и к терапии нейростимуляции, что позволяет врачам не только выбирать наиболее эффективную антидепрессивную терапию, но и отслеживать эффект этой терапии непосредственно в головном мозге пациентов.

 

«Мы очень гордимся двухлетней наградой, которая была присуждена Elminda престижным инструментом Европейской комиссии« Горизонт 2020 »для второго и второго этапа проекта« МСП » , - говорит д-р Рони Шарон, медицинский директор Elminda, прошедший обучение в Гарварде.

 

Кажется яснее, чем когда-либо, что здоровое психическое здоровье необходимо для творчества, продуктивности и изобретательности в 21-м веке. Со временем мы ожидаем увидеть все больше и больше стартапов и инвесторов, объединяющих свои силы для продвижения и улучшения эмоционального, психологического и социального благополучия. В этом контексте вполне естественно, что по мере того, как искусственный интеллект становится все более изощренным, его алгоритмы будут оптимизированы для создания еще более полезных механизмов поддержки, и, как мы надеемся, накопят опыт, полезный в самых сложных и подверженных ошибкам ситуациях. Хотя мы до сих пор не знаем, какое будущее ожидает такие компании, как Taliaz и Elminda, мы можем только надеяться, что они сыграют ключевую роль в формировании того, как пациенты применяют правильные методы лечения и придерживаются его, а также обеспечивают облегчение в повседневной жизни.

Опубликовано в Здоровье
2019.04.24 15:05

Внедрение искусственного интеллекта на предприятие: преодоление двух основных препятствий

Любой разумный проект ИИ начинается в лабораторных условиях с использованием тщательно отобранных данных из испытаний. Поскольку ИИ должен быть обучен, чтобы знать, как интерпретировать данные, было бы безумием выпускать бездоказательный искусственный интеллект на предприятие. Но в какой-то момент ИИ достигает уровня, когда его необходимо применять к реальным данным компании - базам данных клиентов, машинным считываниям, потокам данных устройств IoT и т. Д. - и он начинает использоваться для принятия важных решений.

 

После некоторых неудачных попыток многие предприятия становятся достаточно хорошими на первом этапе, который заключается в создании ИИ, который решает определенную проблему. Но многие по-прежнему сталкиваются с проблемами при перемещении ИИ из «лаборатории» (или их изолированной команды исследователей данных) в более широкое предприятие.

 

Этот шаг сопряжен с рядом проблем, но с точки зрения управления мы можем разделить его на два ключевых блокиратора: масштабирование технологий и принятие пользователями.

 

Интеграция и масштабирование технологий: сможет ли ваш AI справиться с этим в реальном мире?

 

Это становится все более распространенной ситуацией: компания создает ИИ и располагает данными, готовыми к нему, но ей некуда поместить результаты. Это все равно что построить новую, ультраэффективную гидроэлектростанцию ​​и договориться о реке, чтобы получать энергию из нее, но потом обнаружить, что она слишком велика, чтобы ее можно было установить где угодно.

 

Исследователи данных в лаборатории часто строят доказательства концепции AI (POC), при этом мало внимания уделяется их развертыванию в производственной среде с четко определенными и контролируемыми процедурами поддержки и технологическими ограничениями. Например, AI часто встроен в Python или R, язык программирования для обработки данных. Затем исследователи данных представляют свои тщательно проверенные достижения ИТ-отделу и просят их развернуть его, только чтобы им сообщили, что технология, на которой работает все предприятие, не поддерживает этот язык.

 

ЧИТАЙТЕ ТАК ЖЕ:  Anora: умная перчатка, помогающая слепым

 

Даже когда ИТ-команды имеют возможность (или готовы ее развивать), многие инструменты ИИ подкрепляются новыми технологиями, которые представляют высокий технический риск. Многие из них являются узкоспециализированными и нуждаются в сложной конфигурации и настройке, чтобы извлечь из них максимальную пользу, что может занять недели или месяцы. К тому времени импульс теряется. Это еще более усложняется, когда - как это обычно бывает) - их необходимо интегрировать с другими корпоративными технологиями (например, экспертными приложениями, инфраструктурой хранения, рабочим процессом или системами CRM), с которыми они не предназначены для работы.

 

Это было понятно еще пару лет назад, когда ИИ был новым, и было полезно исследовать и экспериментировать, не ограничивая ученых-данных. Теперь нам нужно начать думать в долгосрочной перспективе, и проекты по науке о данных должны планироваться с учетом конечного пользователя.

 

Некоторые обращаются к ИИ предприятия «черного ящика», которые могут хорошо работать для общих проблем, с которыми сталкиваются в разных отраслях. Тем не менее, они представляют проблему, к которой мы придем: если пользователь не видит, как он работает, он может не доверять результату. Когда ИИ необходимо решить очень специфическую проблему, лучшим подходом является создание индивидуальных POC ИИ с использованием распространенных наборов инструментов, таких как Microsoft Azure и AWS, которые естественным образом масштабируются на предприятии. Используя те же инструменты для создания и развертывания ИИ, компании устраняют время и сложности, связанные с настройкой, установкой и интеграцией новых ИИ.

 

Интегрированные интегрированные среды помогают исследователям данных создавать, тестировать и проверять модели, в то же время позволяя им масштабироваться в производственные системы после их успешной проверки.

 

Принятие пользователем: доверие без понимания

 

Вторая причина отказа ИИ - нежелание пользователя принять его. Это может произойти по любой из обычных причин отказа технологии: это занимает слишком много времени. Это слишком сложно. UX беден. Все это необходимо учитывать при разработке ИИ. Но с ИИ также существует критическая проблема доверия.

 

Представьте, что вы химик, ищущий молекулы для нового лекарства. Вы создали спецификацию и подали ее в ИИ, а ИИ выкачал сотню соединений-кандидатов. Теоретически это здорово - ваш поиск миллиардов потенциальных молекул сузился, и вы можете потратить время на исследования и разработки, проверяя это гораздо меньшее количество кандидатов.

 

Но это полезно, только если химик доверяет результату. Если они не понимают, как оно приняло решение, они могут не чувствовать уверенности, полагаясь на него, и им придется переделывать всю работу ИИ другими методами. (Между прочим, мы предполагаем, что ИИ был хорошо спроектирован и протестирован. Если он действительно достиг неверного результата, это совсем другая проблема. Но разработка ИИ прямо во-первых - тема для другой статьи).

 

Решение состоит в том, чтобы вовлечь пользователей на раннем этапе, требуя, чтобы они предоставили свои собственные обучающие данные - например, спецификации молекул и желаемую активность - и направляли валидацию выходов AI. Это позволяет им формировать свое развитие и воочию убедиться, что ИИ достигает значимого результата, когда ответ уже известен. Это помогает им понять, как оно достигает своих ответов и как использовать его по мере развития.

 

ИИ улучшается. Теперь сделайте его пригодными для использования.

 

Возможности ИИ быстро развиваются на многих предприятиях, и он все чаще успешно решает многие сложные проблемы. Теперь задача состоит в том, чтобы вывести проверенных ИИ из лаборатории на предприятие. Это требует заблаговременного планирования и более тесного сотрудничества между специалистами по данным, экспертами и пользователями, не являющимися экспертами, и бизнес-функцией. Способность ИИ прошла долгий путь. Теперь мы должны убедиться, что POC предназначены для работы с конечным пользователем и построены для масштабирования в рамках конкретной ИТ-инфраструктуры и человеческой инфраструктуры этого предприятия.

Опубликовано в Наука
2019.04.23 13:05
Страница 1 из 3