Как создать Центр искусственного интеллекта за 100 дней - страница 24

– Samsung: cбор и управление данными о пользователях, разработка системы безопасности для обнаружения и идентификации уязвимостей сервисов.

– Microsoft: машинное обучение, интеллектуальный анализ изображений, понимание речи, прогнозирование на основе данных и имитации интеллектуальных возможностей человека.

– Google: машинное обучение, идентификация языка, распознавание изображений, текста, выражений лиц, проверка переводов.

– Guangdong Oppo Mobile Telecommunications: распознавание лиц, изображений, создание систем улучшения визуальных объектов и фотографий.

– Toyota: автоматизация движения транспортных средств, идентификация передвижения пешеходов, соседних автомобилей, определение привычек и предпочтений водителя.

– LG: повышение качества изображения и звука; анализ контента, предпочтений пользователя; обработка и понимание естественного языка для перевода текста и ответов на запросы.

– Intel: разработка бесконтактных интерфейсов, компьютерное зрение, машинное обучение.

– Tencent Technology: распознавание лиц, медицинская диагностика, беспилотные автомобили.

– BOE Technology: идентификация пользовательской информации, анализ потребностей потребителя.

В свою очередь, в Стратегии развития ИИ делается упор на то, что фундаментальные научные исследования должны быть направлены, прежде всего, на создание принципиально новых научных результатов, в том числе на создание универсального (сильного) искусственного интеллекта, включая реализацию следующих приоритетов:

– Алгоритмическая имитация биологических систем принятия решений, в том числе распределенных коллективных систем, таких как пчелиный рой или муравейник.

– Автономное самообучение и развитие адаптивности алгоритмов к новым задачам.

– Автономная декомпозиция сложных задач, поиск и синтез решений.

В мире происходит ускоренное внедрение технологических решений, разработанных на основе искусственного интеллекта, в различные отрасли экономики и сферы общественных отношений.

Рисунок 3. Распределение долей размеров портфелей патентов по заявленным сегментам применения

Согласно Стратегии, использование технологий искусственного интеллекта в отраслях экономики должно носить «сквозной» характер и способствовать созданию условий для улучшения эффективности и формирования принципиально новых направлений деятельности хозяйствующих субъектов, в том числе за счет:

– Повышения эффективности процессов планирования, прогнозирования и принятия управленческих решений (включая прогнозирование отказов оборудования и его превентивное техническое обслуживание, оптимизацию планирования поставок, производственных процессов и принятия управленческих и финансовых решений).

– Автоматизации рутинных, часто повторяющихся производственных операций.

– Использования автономного интеллектуального оборудования и робототехнических комплексов, интеллектуальных систем управления логистикой.

– Повышения безопасности сотрудников при выполнении бизнес-процессов (включая прогнозирование рисков и неблагоприятных событий, снижение уровня непосредственного участия человека в процессах, связанных с повышенным риском для его жизни и здоровья).

– Повышения лояльности и удовлетворенности потребителей (в том числе направление им персонализированных предложений и рекомендаций, содержащих существенную информацию).

– Оптимизации процессов подбора и обучения кадров, составления оптимального графика работы сотрудников с учетом различных факторов.