Пример искусственного интеллекта

1.

ПРИМЕР
ИСКУССТВЕННОГО
ИНТЕЛЛЕКТА

2.

БЕСПИЛОТНАЯ МАШИНА
Они передвигаются самостоятельно
благодаря
специальному программному
обеспечению (ПО) и сенсорам. ПО
управляет работой всех систем
автомобиля: поворачиванием руля,
сменой передач, газом и тормозом.
Датчики (сенсоры) собирают
информацию об окружающей
обстановке, которая ложится в основу
действий автомобиля. Некоторые
системы полагаются на
инфраструктурные системы
(например, встроенные в дорогу или
около неё), но более продвинутые
технологии способны передвигаться
автономно в тех же условиях, что и
человек, принимая решения об
изменении положении руля и
скорости на основе данных с
сенсоров.

3.

Уровни
беспилотных автомобилей
Уровень 1:поддерживает переменную скорость движения и обеспечивает безопасное
расстояние до впереди движущегося автомобиля, системы помощи при парковке и
система предупреждения о сходе с полосы.
Уровень 2:помощь водителю в управлении рулем, скоростью автомобиля, а также
систему помощи движения по полосе. Например, Tesla Model S, X и 3
Уровень
3:водителю
не
нужно
держать руки на руле постоянно, но
нужно следить за дорогой. Таким
автомобилем
можно
пользоваться
только в идеальных дорожных условиях.
Уровень 4:также не нужно держать
руки на руле, но и за дорогой можно
не следить.

4.

МЕДИЦИНА
Команда исследователей из Ноттингемского университета разработала четыре
алгоритма машинного обучения для оценки степени риска сердечно-сосудистых
заболеваний пациентов. Для обучения использовались данные 378 тыс. британских
пациентов. Обученный искусственный интеллект определял риск кардиологических
заболеваний эффективнее реальных врачей. Точность алгоритма — между 74 и 76,4
процентами (стандартная система из восьми факторов, разработанная
Американской коллегией кардиологии, обеспечивает точность лишь в 72,8%).

5.

КОММЕРЦИЯ
Инструмент Boomtrain с поддержкой искусственного интеллекта может
анализировать данные о клиентах из нескольких точек соприкосновения (включая
мобильные приложения, почтовые кампании и веб-сайты), чтобы увидеть, как они
взаимодействуют в Интернете. Эти сведения позволяют розничным продавцам
электронной коммерции давать соответствующие рекомендации по продуктам и
обеспечивать единообразие взаимодействия с пользователем на всех устройствах.
Алгоритм Brain, используемый
YouTube для рекомендации контента,
позволил добиться того, что
практически 70% видео,
просматриваемых на сайте, люди
нашли благодаря рекомендациям (а
не по ссылкам или подпискам).