Машинното обучение и дълбокото обучение попадат в темата за изкуствения интелект. Машинното обучение описва процес на компютри, които самостоятелно придобиват знания. Дълбокото обучение се е превърнало в най-разпространения метод за машинно обучение: Това включва компютър, който придобива своите знания с помощта на алгоритъм, който се използва за анализ на големи обеми от данни, и се научава да прави заключения въз основа на тези данни. Ето един прост пример: Нека да кажем, че искаме алгоритъм на системата, за да научим как да разпознаваме знаци за спиране. Показваме му един милион снимки на знаци за спиране; тя натрупва опит като резултат. На тази основа системата впоследствие може да идентифицира знак за спиране, когато се появи.
Анализ на изображения, оценка на данни, идентифициране на заболявания - когато става въпрос за тези задачи, изкуственият интелект отчасти вече превъзхожда човешкия мозък. Той също така работи без да се уморява и е в състояние да отговори в част от секундата. Благодарение на тези характеристики ИИ се използва в области като автономно шофиране, системи за подпомагане на водача и промишлени приложения. Например, съвместните роботи могат да бъдат обучени за нови задачи, като използват примерни данни и машинно обучение. Границите на ИИ системите се намират в пряко взаимодействие с хората. В момента те все още нямат никакви емоции, съпричастност или социална интелигентност.
ИИ системите ще ни карат в колите, ще управляват нашите срещи като лични асистенти в офиса и ще отговарят на въпроси като сервизни роботи. Когато са интегрирани в интелигентни домове, те ще помогнат да спестите енергия. ИИ системи под формата на кърмещи роботи могат дори да се грижат за стари и болни хора. Това богатство от възможности обаче трябва да се работи отговорно. Как да гарантираме, че алгоритмите, стоящи зад изкуствения интелект, са прозрачни и контролируеми? Може ли ИИ да бъде разрешено да взема решения за живот или смърт, като например в бойни дронове? Ако компаниите и гражданските общества ценят добросъвестното използване на технологиите, те трябва да намерят отговори на тези етични въпроси.
ИИ системите се разработват от множество компании, стартиращи фирми и изследователски институти по целия свят. Като примери искаме да споменем двама изследователи от Германия: Юрген Шмидхубер се счита за баща на съвременния изкуствен интелект. Невронните мрежи, които той разработи с екипа си, се намират в три милиарда смартфони днес, а също така се използват от Google, Apple и Facebook. Междувременно Бернхард Шьолкопф е ръководител на Института Макс Планк за интелигентни системи в Тюбинген и е сред водещите световни учени в областта на машинното обучение. Изследователят и предприемач Орен Етциони също е високо известен в областта на ИИ. Той е ръководител на Алън института за изкуствен интелект в Сиатъл, създаден от съоснователя на Microsoft Пол Алън.
Намиране на най-добрия ход в шаха. Намиране на най-добрата последователност на борсовите сделки. Намиране на най-добрия кандидат за работа за по-малко време. Анализ на пациенти след операция, за да се предотврати рецидив и повторна хоспитализация. Използване на непрекъснат мониторинг на пациента за получаване на базови линии и ранно откриване на проблеми. Анализиране на видеонаблюдение за видео за аномално поведение и заплаха за сигурността. IBM Watson може да намери прозрения по-бързо от хората. ИИ се използва за преглед и предлагане на корекции в договорите. ИИ се използва за 1000 въпроса на клиента на месец с 95% точност, предоставена за секунди.
Google Duplex може да осъществява телефонни обаждания, за да си уговаря ресторанти и срещи за коса. Google Deep Mind спечели глобално предизвикателство за Starcraft игра срещу професионалните играчи. Amazon използва ИИ за препоръки за книги и продукти. Уебсайтовете използват чат-ботове, за да отговарят на основни въпроси на клиентите. Летищата използват разпознаване на изображения за сигурност на персонала. Rolls Royce използва ИИ за предсказуема поддръжка и обслужване на самолетни двигатели. Informatica използва ИИ за съответствие и събиране на данни и анализ. Fintech използва ИИ за комбиниране и анализ на по-разнообразни набори от данни. В здравеопазването ИИ може да помогне за анализиране на повече данни за превантивна медицина. Baidu в Китай произвежда автобуси за самостоятелно шофиране за големи градове.