Название базовой системы (платформы): | Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) |
Разработчики: | |
Технологии: | Средства разработки приложений |
Содержание |
2020: Искусственный интеллект научился эволюционировать
В середине апреля 2020 года Google объявила, что работает над серьезным обновлением своего автономного языка разработки машинного обучения AutoML. Речь идет о технологии AutoML Zero, в рамках которой разработчики развивают систему эволюции искусственного интеллекта.
AutoML — это инструмент от Google, который автоматизирует процесс разработки алгоритмов машинного обучения для различных задач. Это удобный, довольно простой в использовании и полностью открытый исходный код, над которым Google продолжает работать до сих пор.
В своей текущей итерации AutoML имеет несколько недостатков, поскольку программисту все еще требуется вручную создать и настроить несколько алгоритмов, которые будут служить строительными блоками для запуска. Инженер Ристо Мииккулайнен (Risto Miikkulainen) и сотрудник Куок Ле (Kuok Le) из Google представили программу AutoML-Zero, которая могла бы обойти эту проблему и разрабатывать программы искусственного интеллекта практически без участия человека, используя только базовые математические понятия.
Программа создает алгоритмы, используя некий механизм, приближенный к эволюционному процессу. Все начинается с создания совокупности из 100 возможных алгоритмов путем случайного объединения математических операций. Затем программа проверяет их на простой задаче, такой как проблема распознавания изображений, которую он должен решить. Тем самым он проверяет, может ли работать такая система искусственного интеллекта и сравнивает производительность алгоритмов. Части разных алгоритмов, которые работают лучше всего, в дальнейшем будут соединены в один искусственный интеллект, который будет являться лучшей вариацией алгоритмов.
Нашей конечной целью является разработка новых концепций машинного обучения, которые не могут найти даже исследователи и которые будут лишены их систематических ошибок восприятия, — пояснил Куок Ле.[1] |
2017: Google пытаются автоматизировать задачи, решаемые высокооплачиваемыми специалистами-людьми
Как сообщил 13 октября 2017 года портал Wired[2], специалисты в области искусственного интеллекта компании Google пытаются автоматизировать задачи, решаемые высокооплачиваемыми специалистами-людьми.
В рамках проекта AutoML исследователи Google обучили софт для машинного обучения создавать такой же софт для машинного обучения. В некоторых случаях получилось программное обеспечение, которое оказалось мощнее и эффективнее по сравнению с софтом, созданным самими исследователями. По сообщению Google, одна из недавно разработанных систем смогла правильно категорировать изображения по их содержанию с 82-процентной вероятностью. С более трудной проблемой — простановкой на изображении отметок местоположения нескольких объектов, которая представляет собой важную задачу при создании дополненной реальности и автономных роботов, — созданное софтом ПО справилось на 43%. Притом, что лучшие из созданных человеком системы — лишь на 39%.
Подобные результаты особенно важны потому, что экспертиза, необходимая для создания подобных современных систем с искусственным интеллектом, довольно редкая — даже в Google.
Сегодня данные задачи решаются специалистами по машинному обучению, которых в мире буквально всего несколько тысяч, — сообщил генеральный директор Google Сундар Пичаи (Sundar Pichai), кратко упомянув проект AutoML на встрече, посвященной выпуску новых смартфонов и других гаджетов. — Мы хотим, чтобы решение данных задач стало доступно сотням тысячам разработчиков. |
На своем сайте, посвященном исследованиям, Google указывает, что всего в компании исследованиями занято порядка 1300 специалистов, причем искусственным интеллектом занимаются лишь часть из них. Всего в Google работают тысячи инженеров в области разработки программного обеспечения. Согласно финансовому отчету материнской компании Google, Alphabet, в ней в исследования и разработки вовлечено 27 169 человек (данные за 2016 год).
Робототехника
- Роботы (робототехника)
- Робототехника (мировой рынок)
- Обзор: Российский рынок промышленной робототехники 2019
- Карта российского рынка промышленной робототехники
- Промышленные роботы в России
- Каталог систем и проектов Роботы Промышленные
- Топ-30 интеграторов промышленных роботов в России
- Карта российского рынка промышленной робототехники: 4 ключевых сегмента, 170 компаний
- Технологические тенденции развития промышленных роботов
- В промышленности, медицине, боевые (Кибервойны)
- Сервисные роботы
- Каталог систем и проектов Роботы Сервисные
- Collaborative robot, cobot (Коллаборативный робот, кобот)
- IoT - IIoT - Цифровой двойник (Digital Twin)
- Компьютерное зрение (машинное зрение)
- Компьютерное зрение: технологии, рынок, перспективы
- Как роботы заменяют людей
- Секс-роботы
- Роботы-пылесосы
- Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)
- Обзор: Искусственный интеллект 2018
- Искусственный интеллект (рынок России)
- Искусственный интеллект (мировой рынок)
- Искусственный интеллект (рынок Украины)
- В банках, медицине, радиологии, ритейле, ВПК, производственной сфере, образовании, Автопилот, транспорте, логистике, спорте, СМИ и литература, видео (DeepFake, FakeApp), музыке
- Национальная стратегия развития искусственного интеллекта
- Национальная Ассоциация участников рынка робототехники (НАУРР)
- Российская ассоциация искусственного интеллекта
- Национальный центр развития технологий и базовых элементов робототехники
- Международный Центр по робототехнике (IRC) на базе НИТУ МИСиС
- Машинное обучение, Вредоносное машинное обучение, Разметка данных (data labeling)
- RPA - Роботизированная автоматизация процессов
- Видеоаналитика (машинное зрение)
- Машинный интеллект
- Когнитивный компьютинг
- Наука о данных (Data Science)
- DataLake (Озеро данных)
- BigData
- Нейросети
- Чатботы
- Умные колонки Голосовые помощники
- Безэкипажное судовождение (БЭС)
- Автопилот (беспилотный автомобиль)
- Беспилотные грузовики
- Беспилотные грузовики в России
- В мире и России
- Летающие автомобили
- Электромобили
Примечания
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (46)
Финансовые Информационные Системы (ФИС, FIS, Финсофт) (15)
Форсайт (11)
Axiom JDK (БеллСофт) ранее Bellsoft (10)
Бипиум (Bpium) (10)
Другие (387)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (8)
Финансовые Информационные Системы (ФИС, FIS, Финсофт) (4)
Консом групп, Konsom Group (КонсОМ СКС) (2)
ЛАНИТ - Би Пи Эм (Lanit BPM) (2)
IFellow (АйФэлл) (2)
Другие (30)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (10)
Banks Soft Systems, BSS (Бэнкс Софт Системс, БСС) (3)
Форсайт (3)
Cloud.ru (Облачные технологии) ранее SberCloud (2)
КРИТ (KRIT) (2)
Другие (13)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (2, 48)
Microsoft (41, 47)
Oracle (49, 26)
Hyperledger (Open Ledger Project) (1, 23)
IBM (33, 18)
Другие (588, 302)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1, 8)
Финансовые Информационные Системы (ФИС, FIS, Финсофт) (1, 4)
Microsoft (4, 3)
Oracle (2, 3)
SAP SE (2, 2)
Другие (16, 19)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1, 11)
Banks Soft Systems, BSS (Бэнкс Софт Системс, БСС) (1, 3)
Форсайт (1, 3)
Сбербанк (1, 2)
Cloud.ru (Облачные технологии) ранее SberCloud (1, 2)
Другие (9, 9)
Unlimited Production (Анлимитед Продакшен, eXpress) (1, 6)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1, 6)
Мобильные ТелеСистемы (МТС) (1, 4)
МТС Exolve (Межрегиональный ТранзитТелеком, МТТ) (1, 4)
РЖД-Технологии (1, 3)
Другие (14, 24)
Мобильные ТелеСистемы (МТС) (2, 3)
Unlimited Production (Анлимитед Продакшен, eXpress) (1, 3)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1, 3)
МТС Exolve (Межрегиональный ТранзитТелеком, МТТ) (1, 2)
РеСолют (1, 1)
Другие (11, 11)
Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения (проекты, партнерские проекты)
Solar appScreener (ранее Solar inCode) - 48 (48, 0)
Hyperledger Fabric - 23 (23, 0)
Windows Azure - 20 (20, 0)
FIS Platform - 15 (15, 0)
Форсайт. Мобильная платформа (ранее HyperHive) - 12 (12, 0)
Другие 309
Solar appScreener (ранее Solar inCode) - 8 (8, 0)
FIS Platform - 4 (4, 0)
Siemens Xcelerator - 2 (2, 0)
Парадокс: MES Builder - 2 (2, 0)
Турбо X - 2 (2, 0)
Другие 21
Solar appScreener (ранее Solar inCode) - 11 (11, 0)
Форсайт. Мобильная платформа (ранее HyperHive) - 3 (3, 0)
BSS Digital2Go - 3 (3, 0)
Cloud ML Space - 2 (2, 0)
Tarantool Data Grid - 1 (1, 0)
Другие 7
Solar appScreener (ранее Solar inCode) - 6 (6, 0)
EXpress Защищенный корпоративный мессенджер - 6 (6, 0)
МТС Exolve - 4 (4, 0)
РЖД и Робин: Облачная фабрика программных роботов - 3 (3, 0)
Форсайт. Мобильная платформа (ранее HyperHive) - 3 (3, 0)
Другие 12
Solar appScreener (ранее Solar inCode) - 3 (3, 0)
EXpress Защищенный корпоративный мессенджер - 3 (3, 0)
МТС Exolve - 2 (2, 0)
Газпром: Ивентум Конструктор приложений для организации и управления мероприятиями - 1 (1, 0)
BSS Digital2Go - 1 (1, 0)
Другие 7