Долгие знания! Взгляните на этих роботов, запущенных в 2015 году.
Время выпуска:
2016-01-14
Раньше роботы выполняли в основном повторяющуюся механическую работу — например, сборку и нарезку лапши, — но в прошлом году они освоили и новые навыки: готовку, уход за пациентами, продажу товаров и написание новостей.
В 2015 году люди были умными. Отношение к роботам и искусственному интеллекту весьма любопытно. Хотя люди опасаются, что эти быстро развивающиеся технологии заменят человеческий труд и выйдут за пределы возможностей их управления, они «честно» исследуют и внедряют более умные роботы и технологии искусственного интеллекта. Генеральный директор Tesla Илон Маск не раз заявлял в интернете: «Я боюсь искусственного интеллекта», — и даже основал новую компанию OpenAI, специализирующуюся на искусственном интеллекте, чтобы предотвратить его неправильное развитие. С другой стороны, Tesla, Google и многие автопроизводители, включая Audi, активно анонсируют свои достижения в области самоуправляемых автомобилей, а в складах Amazon уже задействовано 30 тысяч логистических роботов Kiva, что ежегодно позволяет компании сэкономить от 4 до 9 миллиардов долларов.
Но на фоне этих тревог и технологического прогресса — насколько далеко продвинулись роботы в 2015 году?
Искусственный интеллект: не умнее человека, но всё более полезен
Искусственный интеллект, в основном представленный технологиями обработки естественного языка, компьютерного зрения и машинного обучения, за последний год освоил метод самообучения. Машины способны не только обмениваться данными, но и совместно совершенствоваться по мере развития технологий глубокого обучения. Как только одна машина овладевает определённым навыком, он автоматически синхронизируется со всеми остальными.
В интервью изданию The Guardian Джефф Хинтон, ныне профессор глубокого обучения в компании Google, отметил, что Google разрабатывает новый набор алгоритмов, позволяющих компьютерам мыслить как люди — обладать «здравым смыслом» и способностью к рассуждению. Этот алгоритм, получивший название Thought Vectors, преобразует язык в цифровую форму и кодирует человеческое «мышление» в последовательность чисел. В 2015 году Google также открыла технологию Inceptionism. Изначально она была предназначена для изучения принципов работы искусственных нейронных сетей и того, какой контент осваивает каждый слой этих сетей при распознавании и синтезе изображений. Однако различные волшебные изображения, генерируемые этой технологией, привлекли внимание множества программистов и художников. Вот пример фотографии, сделанной 11 сентября, после обработки с помощью Deep Dream.
Компания IBM, обладающая также мощными возможностями в области анализа данных, добилась прогресса и в сфере распознавания изображений. Она объявила о сотрудничестве с нью‑йоркским онкологическим центром Слоан‑Кеттеринг (Memorial Sloan Kettering), в рамках которого технологии распознавания изображений и системы машинного обучения будут применяться для скрининга рака кожи. В настоящее время эта технология позволяет повысить точность диагностики до 95%, а совместная работа с онкологическим центром Нью‑Йорка стала первым шагом на пути к её клиническому внедрению.
Кроме того, доступность голосовых помощников на мобильных телефонах сегодня значительно выше, чем ещё два года назад. В прошлом году компания Apple привлекла как минимум 86 инженеров с опытом в области машинного обучения, чтобы улучшить работу операционной системы iOS и голосового помощника Siri. Тем не менее, чат‑бот Xiao Bing, запущенный компанией Microsoft в Китае, наконец‑то заговорил. Сотрудники Исследовательского института Microsoft обнаружили, что этот «озвученный» робот, ранее работавший лишь в социальной сети Weibo, теперь вернулся в мессенджер WeChat и ведёт с пользователями голосовые беседы. Кроме того, на основе собранных данных Xiao Bing служит для Microsoft экспериментальным каналом разработки новых технологий. Ещё одна компания — Facebook — в августе представила полуискусственного искусственного интеллекта — помощника M. Помимо семантического анализа текста, осуществляемого ИИ, у M есть и живая команда, которая обучает и контролирует его; благодаря этим специалистам с опытом работы в сфере клиентской поддержки система способна выносить более субъективные и человечные решения.
Автономное вождение: будущее уже совсем близко
Компания Google, уже много лет занимающаяся исследованием беспилотных транспортных средств, в мае прошлого года опубликовала соответствующий отчёт. За шесть лет беспилотные автомобили Google стали участниками 11 незначительных аварий (с небольшими материальными потерями и без пострадавших), ни одна из которых не была вызвана самими беспилотными автомобилями. Кроме того, Google запатентовала систему, позволяющую беспилотным автомобилям распознавать пешеходов: в зависимости от дорожных условий, а также предполагаемых траекторий перехода и времени прохождения, на капоте и на передних дверях с обеих сторон отображается соответствующая информация — словно «знак безопасного проезда» или знак остановки. При этом через внешний динамик автомобиль также подаёт голосовые предупреждения.
Аналогичным образом, производитель электромобилей Tesla в октябре выпустил систему версии 7.0, которая также предоставляет ряд функций автономного вождения, включая режим Autopilot, позволяющий осуществлять автоматическое удержание полосы движения, автоматическое переключение полос, автоматическую парковку, а также предупреждение о выезде с полосы и о боковом столкновении. Кроме того, в прошлом месяце на Пятом кольце Пекина была запущена беспилотная машина компании Baidu, которая заявила о намерении выйти на массовое производство в течение пяти лет. Так или иначе, будь то через пять лет — Google, Baidu или автомобильные концерны — первыми на дорогах появятся беспилотные автомобили; по крайней мере, это будущее уже не так далеко.
Какие профессии заменили роботы?
Раньше роботы выполняли в основном повторяющиеся механические задачи — например, сборку деталей или нарезку лапши, — но в прошлом году они освоили и более сложные навыки: готовку, уход за пациентами, продажу товаров и даже написание новостей. Немецкий робот PR2 научился жарить блинчики и готовить пиццу — об этом сообщается на сайте‑помощнике WikiHow. В Японии робот с эмоциональными возможностями Pepper, разработанный компаниями Softbank, Alibaba и Foxconn, получил корпоративную версию. По имеющимся данным, корпоративная версия Pepper поставляется с заранее установленным набором программ, благодаря которым он способен выполнять целый комплекс профессиональных задач: приветствовать окружающих, составлять анкеты или планировать книги, демонстрировать товары или изображения, принимать гостей, регистрировать посетителей и т. п. Кроме того, Pepper продает бытовую технику в магазинах Yamada Denki и работает кассиром в банке Mizuho — одном из трёх крупнейших банков Японии.
Наконец, существует робот, который с лёгкостью справляется с журналистскими задачами — искусственный интеллект WordSmith. В мае прошлого года Американская общественная телерадиовещательная корпорация специально пригласила Скотта Хорсли, нынешнего корреспондента Белого дома и бывшего бизнес-журналиста, чтобы устроить состязание по написанию новостей с этим искусственным интеллектом. Задача заключалась в подготовке краткой финансовой заметки. В итоге WordSmith справился с заданием всего за две минуты, тогда как Скотту потребовалось более семи минут.
Поделиться
Адрес
№ 830, ул. Дунцзиньхай, посёлок Саньцао, район Цзиньвань, г. Чжухай, провинция Гуандун
Тикток
Номер видео
Публичный аккаунт WeChat
Конец мобильного телефона
Извините, в данном разделе пока нет содержимого.
Вы можете просмотреть другие разделы
К сожалению, в текущем разделе пока нет содержимого.
Вы можете ознакомиться с другими разделами
Лицензия на ведение деятельности
Бизнес-лицензия