Искусственный интеллект: как он работает и почему его считают опасностью?

Credits

New World Encyclopedia writers and editors rewrote and completed the Wikipedia article
in accordance with New World Encyclopedia standards. This article abides by terms of the Creative Commons CC-by-sa 3.0 License (CC-by-sa), which may be used and disseminated with proper attribution. Credit is due under the terms of this license that can reference both the New World Encyclopedia contributors and the selfless volunteer contributors of the Wikimedia Foundation. To cite this article click here for a list of acceptable citing formats.The history of earlier contributions by wikipedians is accessible to researchers here:

Artificial intelligence  history

The history of this article since it was imported to New World Encyclopedia:

History of «Artificial intelligence»

Note: Some restrictions may apply to use of individual images which are separately licensed.

Век Адалин (2015)

Молодой женщине чудом удалось выжить в автомобильной аварии, где она получила удивительный дар – после катастрофы Адалин перестала стареть

Женщина вынуждена постоянно переезжать и менять паспорт, чтобы не привлекать к себе внимание. У нее нет близких друзей и любимого человека, а необычный секрет Адалин несет как крест

Редкие душевные встречи со стареющей дочерью напоминают женщине о бренности бытия и горечи потерь. Однако встреча с Эллисом приносит привет из прошлого, и пробуждает желание остановиться ради настоящей любви.

Оригинальное названиеThe Age of AdalineЖанрДрама, мелодрама, фэнтезиАктерыБлейк Лайвли, Михиль Хаусман, Кэти Бейкер, Харрисон Форд…СтранаСША, КанадаРейтингКинопоиск – 7.6, IMDb – 7.2Возрастные ограничения16+

В каком направлении развивается ИИ? Перспективы развития искусственного интеллекта

Технологии ИИ развиваются в следующих направлениях:

• решение задач, позволяющих приблизить возможности ИИ к человеческим и найти способы их интеграции в повседневность;
• разработка полноценного разума, посредством которого будут решаться задачи, стоящие перед человечеством.

В настоящий момент исследователи сосредоточены на разработке технологий, которые решают практические задачи. Пока ученые не приблизились к созданию полноценного искусственного разума.

Разработкой технологиями в области ИИ занимаются многие компании. «Яндекс» не один год применяет их в работе поисковика. С 2016 года российская IT-компания занимается исследованиями в области нейронных сетей. Последние изменяют характер работы поисковиков. В частности, нейронные сети сопоставляют введенный пользователем запрос с неким векторным числом, который наиболее полно отражает смысл поставленной задачи. Иными словами, поиск ведется не по слову, а именно по сути информации, запрашиваемой человеком.

В 2016 году «Яндекс» запустил сервис «Дзен», который анализирует предпочтения пользователей.

У компании Abbyy недавно появилась система Compreno. При помощи нее удается понять на естественном языке написанный текст. На рынок также сравнительно недавно вышли и другие системы, основанные на технологиях искусственного интеллекта:

1. Findo. Система способна распознавать человеческую речь и занимается поиском информации в различных документах и файлах, используя при этом сложные запросы.
2. Gamalon. Эта компания представила систему со способностью к самообучению.
3. Watson. Компьютер компании IBM, использующий в процессе поиска информации большое количество алгоритмов.
4. ViaVoice. Система распознавания человеческой речи.

Крупные коммерческие компании не обходят стороной достижения в области искусственного интеллекта. Банки активно внедряют подобные технологии в свою деятельность. При помощи систем, основанных на ИИ, они проводят операции на биржах, ведут управление собственностью и выполняют иные операции.

Оборонная промышленность, медицина и другие сферы внедряют технологии распознавания объектов. А компании, занимающие разработкой компьютерных игр, применяют ИИ для создания очередного продукта.

SoundHound Hound

Что: Голосовой помощник для iOS и Android от конкурента Shazam. Дополнительный сервис Houndify позволит сторонним разработчикам добавить голосовой управление в собственные устройства и сервисы.

Особенности: Качественное понимание сложных запросов наподобие «Покажи мне кофейни в радиусе пяти километров, но только не Starbucks». Интегрирован в такие сторонние сервисы, как Yelp, Uber и Expedia.

Недостатки: Возможности по интеграции со сторонними приложениями ограничены, а открыть сервис напрямую на iOS или Android невозможно. Запросы, которые ассистент не может распознать, перенаправляются на Ask.com.

Уровень человечности: Не располагает к долгим беседам, но умеет отвечать на дополнительные вопросы.

Резюме: Похоже, что мобильные приложения Hound на самом деле существуют только для того, чтобы показать возможности сервиса Houndify (добавление функции голосового ассистента в любые приложения — прим. ред.), который SoundHound планирует продавать другим компаниям. Если все получится, мы даже не будем знать, что пользуемся именно им.

Что такое искусственный интеллект?

Описание искусственного нейрона

Искусственный нейрон — это математическая функция, задуманная как модель биологических нейронов, нейронной сети. Искусственные нейроны — элементарные единицы в искусственных нейросетях. Искусственный нейрон получает один или несколько входов и суммирует их, чтобы произвести выход или активацию, представляющую потенциал действия нейрона, который передается вдоль его аксона. Обычно каждый вход анализируется отдельно, и сумма передается через нелинейную функцию, известную как функция активации, или передаточная функция.

Когда началось исследование ИИ?

В 1935 году британский исследователь А.М. Тьюринг описал абстрактную вычислительную машину, которая состоит из безграничной памяти и сканера, перемещающегося вперед и назад по памяти, символ за символом. Сканер считывает то, что он находит, записывая дальнейшие символы. Действия сканера диктуются программой инструкций, которая также хранится в памяти в виде символов. Самая ранняя успешная программа ИИ была написана в 1951 году Кристофером Стрейчи. В 1952 году эта программа могла играть с человеком в шашки, удивляя всех своими способностями предсказывать ходы. В 1953 году Тьюринг опубликовал классическую раннюю статью о шахматном программировании.

История развития ИИ

Вот история развития ИИ в течение 20-го века

Искусственный интеллект в бизнесе: примеры

Пекарни

Предприятия, которые работают с продуктами питания, должны следить за их сроком годности и своевременно проводить списание. Например, в булочных и пекарнях срок реализации – всего один день, до 30% хлебобулочной продукции ежедневно списывают. 

Задача предприятия:  сократить убытки, но не ассортимент, так как покупатели хотят иметь широкий выбор.

Решение: использование искусственного интеллекта позволило спрогнозировать спрос на ближайшие 3-4 дня, причем точность предсказания составила 90%. Все, что потребовалось –  проанализировать данные из 1С за последние два года и обучить алгоритм. Благодаря прогнозу, сети удалось оптимизировать работу цеха, снизив объем списываемой выпечки до 15% и не потеряв при этом в ассортименте. Задача была решена, а положительным «побочным эффектом» стало сокращение расхода сырья и увеличение маржи.

Супермаркеты

Задача: в магазинах сети была введена система лояльности (карты постоянного клиента) и действовали специальные скидки в «счастливые часы», но эффективность этих акций никак не измерялась, а прибыль увеличилась незначительно.

Решение: самообучающаяся программа проанализировала историю покупок клиентов с картой лояльности и, использовав данные за несколько лет, подобрала для каждого из них оптимальную систему поощрений. Если покупатель не интересовался акциями и скидками, искусственный интеллект высылал ему другие оповещения, например, описание ассортимента или даты поступления в продажу любимых товаров. Покупателей, которые интересовались акцией «счастливые часы», компьютер информировал о выгодных предложениях и о том, когда начнется следующая акция. Также в магазине использовали такую функцию программы, как отправка персонализированных смс. Результат: своевременная информация повысила лояльность покупателей, повторное обращение клиентов увеличилось на 80%, выросла и прибыль, и маржа. Задача была полностью решена.

AI in Philosophy

The strong AI vs. weak AI debate is a hot topic amongst AI philosophers. This involves the philosophy of the mind and the mind-body problem. Most notably Roger Penrose in his book The Emperor’s New Mind and John Searle with his «Chinese room» thought experiment argue that true consciousness cannot be achieved by formal logic systems, while Douglas Hofstadter in Gödel, Escher, Bach and Daniel Dennett in Consciousness Explained argue in favor of functionalism, which argues that mental states (beliefs, desires, being in pain, etc.) are constituted solely by their functional role. In many strong AI supporters’ opinion, artificial consciousness is considered as the holy grail of artificial intelligence. Edsger Dijkstra famously opined that the debate had little importance: «The question of whether a computer can think is no more interesting than the question of whether a submarine can swim.»

Epistemology, the study of knowledge, also makes contact with AI, as engineers find themselves debating similar questions to philosophers about how best to represent and use knowledge and information.

Искусственный интеллект — определение

Интеллект – это психическая составляющая человека, которая обладает следующими способностями:

• приспособленческая;
• обучаемость посредством накопления опыта и знаний;
• способность применять знания и навыки для управления окружающей средой.

Интеллект объединяет в себе все способности человека к познанию действительности. При помощи него человек мыслит, запоминает новую информацию, воспринимает окружающую среду и так далее.

Под искусственным интеллектом понимается одно из направлений информационных технологий, которое занимается изучением и разработкой систем (машин), наделенных возможностями человеческого интеллекта: способность к обучению, логическому рассуждению и так далее.

В настоящий момент работа над искусственным интеллектом проводится путем создания новых программ и алгоритмов, решающих задачи так же, как это делает человек.

В связи с тем, что определение ИИ эволюционирует по мере развития этого направления, необходимо упомянуть AI Effect. Под ним понимается эффект, который создает искусственный интеллект, достигнувший некоторого прогресса. Например, если ИИ научился выполнять какие-либо действия, то сразу подключаются критики, которые доказывают, что эти успехи не свидетельствуют о наличии мышления у машины.

Сегодня развитие искусственного интеллекта идет по двум независимым направлениям:

• нейрокибернетика;
• логический подход.

Первое направление предусматривает исследование нейронных сетей и эволюционных вычислений с точки зрения биологии. Логический подход подразумевает разработку систем, которые имитируют интеллектуальные процессы высокого уровня: мышление, речь и так далее.

Рынок технологий искусственного интеллекта

Ожидается, что рынок к 2025 году вырастет до 190,61 млрд долларов, при ежегодном темпе прироста — 36,62%. На рост рынка влияют такие факторы, как внедрение облачных приложений и сервисов, появление больших массивов данных и активный спрос на интеллектуальных виртуальных помощников. Однако экспертов, разрабатывающих и внедряющих технологии ИИ, пока немного, и это сдерживает рост рынка. Системам, созданным на основе ИИ, необходима интеграция и техническая поддержка при обслуживании.

Процессоры для ИИ

Современные задачи ИИ требуют мощных процессоров, которые могут обрабатывать огромные массивы данных. Процессоры должны иметь доступ к большим объемам памяти, также устройству необходимы высокоскоростные каналы передачи данных.

В России

В конце 2018 года в России запустили серию серверов «Эльбрус-804», показывающих высокую производительность. Каждый из компьютеров оснащен четырьмя восьмиядерными процессорами. С помощью данных устройств можно выстроить вычислительные кластеры, они позволяют работать с приложениями и базами данных.

Драйверами и лидерами рынка являются две корпорации — Intel и AMD, производители самых мощных процессоров. Intel традиционно концентрируется на выпуске машин с более высокой тактовой частотой, AMD ориентирована на постоянное увеличение числа ядер и обеспечение многопоточной производительности.

Приложения с ИИ

ИИ стал доминирующим в различных областях, таких как:

• Игры — ИИ играет решающую роль в играх связанных с стратегией таких как, шахматы, покер, крестики — нолики и т.д., где компьютер способен просчитывать большое количество всевозможных решений, основанных на эвристических знаниях.

• Обработка естественного языка — это возможность общаться с компьютером, который понимает естественный язык, на котором говорят люди.

• Распознавание речи — некоторые интеллектуальные системы способны слышать и понимать язык, на котором человек общается с ними. Они могут обрабатывать различные акценты, сленги и т.д.

• Распознавание рукописного текста — программное обеспечение читает текст, написанный на бумаге с помощью ручки или на экране с помощью стилуса. Он может распознавать формы букв и преобразовать его в редактируемый текст.

• Умные роботы — роботы способные выполнять задачи, поставленные человеком. Они имеют датчики, для обнаружения физических данных из реального мира, такие как свет, тепло, движение, звук, удар и давление. Они имеют высоко производительные процессоры, несколько датчиков и огромную память. Кроме того они способны обучаться на собственных ошибках и адаптироваться к новой среде.

Отберёт ли ИИ работу у людей

Развитие ИИ неизбежно повлияет на рынок труда. Но этому не стоит удивляться, ведь по сути это всё равно что модернизация и автоматизация. Какие-то профессии исчезнут, и появятся новые, ведь развитие ИИ повлияет и на развитие других областей.

Сейчас есть список профессий, которые, предположительно, искусственный интеллект, нейросети и чат-боты смогут забрать у человека. Например, Google инвестирует в роботов, которые пишут новости без участия человека. Некоторые виды программистов тоже могут остаться в перспективе без работы: речь идёт прежде всего о «кодерах», которые занимаются тем, что собирают готовые блоки, то есть их работу можно свести к алгоритму. То же касается, к примеру, HR-специалистов: нейросети могут охватывать гораздо больше источников информации, чтобы искать кандидатов, систематизировать их по определённым критериям и отправлять им уведомления. Также под угрозой исчезновения находятся операторы call-центров: на их плечи ложится очень много типовой работы, которую можно автоматизировать.

При этом развитие ИИ вызывает опасения. Один из главных изобретателей современности и основатель компаний SpaceX и Tesla Илон Маск назвал искусственный интеллект «самым большим риском, с которым человечество сталкивается как цивилизация». По его словам, компании, устраивая гонку за более передовыми технологиями, могут забыть про те опасности, которые исходят от искусственного интеллекта. Также неоднозначно искусственный интеллект оценивает и Стивен Хокинг. Учёный опасается, что он может привести к деградации человека, сделав его беспомощным перед лицом природы.

В данный момент трудно предсказать точные горизонты, которых сможет достичь ИИ. Но на сегодня мы знаем две важные вещи: некоторую работу нельзя делать без вмешательства человека, и совершенный ИИ, управляющий всем, – это пока фантастика.

Написание музыки

В августе искусственный интеллект Amper сочинил, спродюсировал и исполнил музыку для альбома «I AM AI» (англ. я — искусственный интеллект) совместно с певицей Тэрин Саузерн.

Amper разработала команда профессиональных музыкантов и технологических экспертов. Они отмечают, что ИИ призван помочь людям продвинуть вперед творческий процесс.

Amper самостоятельно создала аккордовые структуры и инструментал в треке «Break Free». Люди лишь незначительно поправили стиль и общую ритмику.

Ещё один пример – музыкальный альбом в духе «Гражданской обороны», тексты для которого писал ИИ. Эксперимент провели сотрудники «Яндекса» Иван Ямщиков и Алексей Тихонов. Альбом 404 группы «Нейронная оборона» выложили в сеть. Получилось в духе Летова:

Затем программисты пошли дальше и заставили ИИ писать стихи в духе Курта Кобейна. Для четырёх лучших текстов музыкант Роб Кэррол написал музыку, и треки объединили в альбом Neurona. На одну песню даже сняли клип – правда, уже без участия ИИ:

Лаборатории интеллекта

Летом 1956 года в американском Дартмутском колледже прошел двухмесячный научный семинар, посвященный Artificial Intelligence (искусственному интеллекту). Он собрал ведущих американских ученых в области теории игр, нейронных сетей и ИИ. Участники не ставили перед собой глобальных целей. Они просто пытались понять, можно ли обучить машину естественным языкам, натренировать ее формулировать концепции и создавать абстракции.

Именно на этом семинаре информатик и когнитивист Джон Маккарти предложил использовать термин Artificial Intelligence. Всего через год ИИ-лаборатории появились в университете Карнеги — Меллона, в Стэнфорде и MIT. Так изучение искусственного интеллекта стало официальной академической дисциплиной.

Первые проекты в области ИИ выглядели не более чем игрушками. К примеру, в 1966 году, через десять лет после Дартмутского семинара, появилась программа ELIZA, созданная американским ученым Джозефом Вейценбаумом. Она имитировала, а вернее пародировала разговор с психотерапевтом. ELIZA умела выделять в высказываниях пользователя ключевые слова и выстраивать шаблонные ответы.

До 1990-х годов заметных прорывов в сфере искусственного разума не было: казалось, технология так никогда и не обретет внятную форму и никогда не приблизится к всесильному ИИ, о котором писали фантасты. Но когда в 1997 году суперкомпьютер Deep Blue от IBM выиграл в шахматы у чемпиона мира Гарри Каспарова, об искусственном интеллекте вновь заговорили всерьез. В том же году появилась технология распознавания речи NaturallySpeaking, которая позволила машинам понимать человека «на слух». Следом возникло множество других проектов в области машинного перевода, распознавания и классификации изображений, обнаружения объектов.

В начале 2010-х годов вновь приобрела популярность такая разновидность искусственного интеллекта как нейросети, а также способы ее обучения — машинное и глубокое. Если раньше алгоритмы тренировали в основном на выполнение конкретных задач, то теперь они стали осваивать так называемые представления (features / representations) и учиться распознавать образы. Это оказалось возможным благодаря резкому росту мощности компьютеров. Вычисления начали выполнять с использованием графических процессоров, которые смогли на порядки ускорить процесс обучения моделей.

По мнению одного из крестных отцов ИИ, британского информатика Джеффри Хинтона, благодаря глубокому обучению в недалеком будущем машине удастся воспроизвести человеческий интеллект. Но пока искусственному разуму не хватает масштаба. Мозг человека имеет около 100 трлн синапсов (точек контакта двух нейронов. — РБК Тренды). Для сравнения: самая продвинутая на сегодняшний день языковая модель GPT-3 использует 175 млрд параметров.

Футурология

«Я бы вакцинировал троих на миллион». Интервью с нейросетью GPT-3

Schools of thought

AI divides roughly into two schools of thought: Conventional AI and Computational Intelligence (CI), also sometimes referred to as Synthetic Intelligence.

Conventional AI mostly involves methods now classified as machine learning, characterized by formalism and statistical analysis. This is also known as symbolic AI, logical AI, or neat AI. Methods include:

• Expert systems: applies reasoning capabilities to reach a conclusion. An expert system can process large amounts of known information and provide conclusions based on them.
• Case-based reasoning is the process of solving new problems based on the solutions of similar past problems.
• Bayesian networks represents a set of variables together with a joint probability distribution with explicit independence assumptions.
• Behavior-based AI: a modular method of building AI systems by hand.

Computational Intelligence involves iterative development or learning. Learning is based on empirical data. It is also known as non-symbolic AI, scruffy AI, and soft computing. Methods mainly include:

• Neural networks: systems with very strong pattern recognition capabilities.
• Fuzzy systems: techniques for reasoning under uncertainty, have been widely used in modern industrial and consumer product control systems.
• Evolutionary computation: applies biologically inspired concepts such as populations, mutation, and survival of the fittest to generate increasingly better solutions to the problem. These methods most notably divide into evolutionary algorithms and swarm intelligence.

Hybrid intelligent systems attempt to combine these two groups. It is thought that the human brain uses multiple techniques to both formulate and cross-check results. Thus, systems integration is seen as promising and perhaps necessary for true AI.

Наши сильные и слабые стороны

Если переводить сухие цифры в проблемы и преимущества — вот что мы имеем сегодня.

Плюсы

У нас есть хорошие ИИ-лаборатории. Некоторые открываются в государственных университетах. Одна из них — лаборатория нейронных систем и глубокого обучения МФТИ. На её базе создан проект iPavlov. Он разрабатывает ботов-консультантов для онлайн-магазинов, сервисы быстрого поиска по документации и инструменты анализа мнений клиентов. В его команде выпускники и действующие сотрудники вуза.«Сбер» открывает институт искусственного интеллекта — там будут проводиться исследования для создания новых продуктов. Институт должен заработать уже в 2021 году, сейчас приглашают ведущих российских и зарубежных учёных.
Развиваются курсы по ИИ. Вместе с МГУ Skillbox сделал первую коллаборацию вуза и онлайн-университета в России. Создан курс «Философия искусственного интеллекта» — он станет хорошей базой для тех, кто хочет разобраться в предмете ИИ.Агентство искусственного интеллекта занимается корпоративным обучением: рассказывает о том, как ИИ-решения могут быть полезны для продаж и внутренних процессов компании

Проект берёт на себя важную роль: бизнес получает информацию про ИИ и осознаёт, почему его нужно внедрить, — это важное условие для развития рынка.Предпринимает усилия «Сбер» — банк запустил Академию искусственного интеллекта для школьников. Доступен курс по машинному обучению — его может пройти любой желающий

Банк создаёт материалы, которые можно использовать в рамках обычных школьных занятий и во внеучебных классах. Проводится олимпиада, посвящённая ИИ, — призёры и победители получают бонусы при поступлении в государственные вузы. Обучение прошли уже более 3,7 миллиона ребят по всей России.

Минусы

• Один из главных — отсутствие законодательного регулирования. Из-за этого в стране, например, не запущены беспилотные автомобили — хотя «Яндекс» давно занимается их разработкой и производством. Проблема в том, что закон не позволяет проводить полноценные испытания — тестировать авто можно только с водителем, который едет за рулём. Из-за этого затягиваются сроки: ввод в эксплуатацию, по оценке Минтранса, может произойти не ранее 2024 года.
• Отсюда вытекает следующая проблема: говорить о широком применении ИИ в государственном и социальном секторе пока рано. Не хватает законодательной базы, некоторые положения закона о защите данных несовместимы с внедрением ИИ — об этом также открыто говорится в дорожной карте, посвящённой развитию отрасли.

Всемирный тренд в ИИ сегодня — монополия больших компаний. Плюс это или минус — большой вопрос. Корпорации обогащаются за счёт ИИ, покупают последние разработки и нанимают на работу редких специалистов, разбирающихся в теме. Для малого и среднего бизнеса это затрудняет выход на рынок — конкурировать почти невозможно.

Фото: Dmitry Galaganov / Shutterstock

История развития искусственного интеллекта

Первые работы в области ИИ начали вести в середине прошлого века. Пионером исследований в этом направлении стал Алан Тьюринг, хотя определенные идеи начали высказывать философы и математики в Средние века. В частности, еще в начале 20-го века была представлена механическое устройство, способное решать шахматные задачи.

Но по-настоящему это направление сформировалось к середине прошлого столетия. Появление работ по ИИ предваряли исследования о природе человека, способах познания окружающего мира, возможностях мыслительного процесса и других сферах. К тому времени появились первые компьютеры и алгоритмы. То есть, был создан фундамент, на котором зародилось новое направление исследований.

В 1950 году Алан Тьюринг опубликовал статью, в которой задавался вопросами о возможностях будущих машин, а также о том, способны ли они обойти человека в плане разумности. Именно этот ученый разработал процедуру, названную потом в его честь: тест Тьюринга.

После опубликования работ английского ученого появились новые исследования в области ИИ. По мнению Тьюринга, мыслящей может быть признана только та машина, которую невозможно при общении отличить от человека. Примерно в то же время, когда появилась статься ученого, зародилась концепция, получившая название Baby Machine. Она предусматривала поступательное развитие ИИ и создание машин, мыслительные процессы которых сначала формируются на уровне ребенка, а затем постепенно улучшаются.

Термин «искусственный интеллект» зародился позднее. В 1952 году группа ученых, включая Тьюринга, собралась в американском университете Дартмунда, чтобы обсудить вопросы, связанные с ИИ. После той встречи началось активное развитие машин с возможностями искусственного интеллекта.

Особую роль в создании новых технологий в области ИИ сыграли военные ведомства, которые активно финансировали это направление исследований. Впоследствии работы в области искусственного интеллекта начали привлекать крупные компании.

Современная жизнь ставит более сложные задачи перед исследователями. Поэтому развитие ИИ ведется в принципиально других условиях, если сравнивать их с тем, что происходило в период зарождения искусственного интеллекта. Процессы глобализации, действия злоумышленников в цифровой сфере, развитие Интернета и другие проблемы – все это ставит перед учеными сложные задачи, решение которых лежит в области ИИ.

Несмотря на успехи, достигнутые в этой сфере в последние годы (например, появление автономной техники), до сих пор не утихают голоса скептиков, которые не верят в создание действительно искусственного интеллекта, а не очень способной программы. Ряд критиков опасается, что активное развитие ИИ вскоре приведет к ситуации, когда машины полностью заменят людей.

Мировая практика

Искусственный интеллект дополняет и постепенно заменяет программистов не только в России. В июне 2020 г. CNews писал, что компания Amazon запустила сервис Honeycode для создания приложений без необходимости написания программного кода. Проект полностью бесплатный, и использовать его могут как обычные потребители, так и крупные компании. К примеру, Slack, разработчик одноименного мессенджера, уже заявил о готовности к использованию Honeycode в своей работе.

Amazon Honeycode

В конце июня 2021 г. корпорация Microsoft запустила сервис Copilot, представляющий собой виртуального помощника программиста на базе искусственного интеллекта.

Распространяется Copilot на бесплатной основе. Он изучает код и комментарии к нему и предлагает разработчику функции и целые строки для добавления в этот код. Такой подход ускоряет процесс написания программ и дает возможность полностью отказаться от поиска решений в интернете. В процессе работы Copilot обучается и с каждым разом становится все умнее.

Помощник программиста в действии

За месяц до запуска Copilot Microsoft создала инструмент для написания ПО без развитых навыков программирования. Проект получил название Microsoft Power Apps, и он пригодится тем, кто пишет на языке Power Fx. С его помощью пользователи могут разрабатывать программы в формате диалога с компьютером. Например, при разработке приложения в сфере электронной коммерции можно будет описать в диалоге желаемую цель на естественном английском языке, после чего Power Apps задействует алгоритмы искусственного интеллекта и предложит варианты преобразования этого запроса в формулу Microsoft Power Fx.

В октябре 2020 г. в открытом доступе появилось приложение Lobe для создания готовых моделей машинного обучения. Lobe дает возможность создавать такие модели даже тем, кто не умеет программировать — от пользователей нужно лишь загрузить в нее данные, а всю работу программа выполнит сама. Lobe полностью бесплатна. Результат ее работы затем можно использовать в сторонних ПО и устройствах. Разработала Lobe все та же Microsoft.

Похожие записи:

Возврат товара в интернет-магазин Как с завода попасть в big4 Как платить дивиденды учредителям ооо Как удалить резюме с hh навсегда Дивиденды 2021: начисление, выплата, отчетность в 1с:бухгалтерия Как подтвердить право на применение ставки ндс 0% при экспорте