Машинное обучение широко используется во многих сферах. Число стартапов с использованием ИИ растет с каждым годом. Применяется в сферах, требующих больших объемов вычислений: при определении кредитного рейтинга в банке, для аналитики исследований в маркетинге и статистике, во время бизнес-планирования, при демографических исследованиях, инвестировании, поиске фейков и мошенников.
ИИ работает в учреждениях, обеспечивающих безопасность. В системе распознавания лиц с помощью камер сканируются все входящие или выходящие из метро. Затем машины сопоставляют их с теми, кто находится в розыске. При обнаружении большого сходства, появляется сигнал, после чего полиция отправляется проверять документы подозрительного лица.
В медицине искусственный интеллект работает с информацией о пациентах, проводит пробную диагностику, индивидуально назначает лечение, изучив данные о болезни.
Технологические прорывы ожидаются и наблюдаются в робототехнике:
- С помощью роботов можно тушить пожары, изучать морские глубины, находить полезные ископаемые и участвовать в их добыче.
- ИИ способствует улучшению условий жизни людей, появляются роботы – пылесосы, аппараты, контролирующие здоровье, сон и активность, беспилотные авто.
- ИИ сможет создавать более сложные и объемные программы, чем человек.
В области маркетинга и электронной торговли, используя машинное обучение, удается выдавать пользователям персональные рекомендации. Крупные компании Гугл и Яндекс направляют его на показ релевантной рекламы. Человек ищет определенный товар или информацию в сети, после чего ему начинают приходить похожие предложения и ролики.
То же самое происходит в социальных сетях. Фейсбук, ВКонтакте, Твиттер, Инстаграм имеют свои аналитические машины, которые фиксируют интересы пользователей, то есть, что он чаще просматривает, что кликает, где чаще бывает. С возрастанием активности пользователя увеличивается персонализация его ленты новостей. Машина отсеивает то, что считает ненужным пользователю, преподносит то, что считает интересным для него.
Применение ИИ в сфере инвестиций:
- анализирует рынок
- отслеживает новости
- выбирает выгодные на данный момент активы
Система может сделать прогноз о стоимости акций за конкретный период, в дальнейшем корректировать свои прогнозы с учетом изменений в отрасли.
ИИ способен совершить значительный прорыв в науке. В 2020 году нейросеть сумела раскрыть механизм сворачивания белков, чего не удалось за предыдущие 50 лет сделать ученым.
В будущем планируется использовать искусственный интеллект во всех сферах жизни и науки. Роботы будут сами учиться анализировать данную человеком информацию и определять свое поведение.
Технологии машинного обучения уже стали частью повседневной жизни людей. За счет прорывных методик и интеграции во многие сферы жизни МО способно усиливать конкурентоспособность в масштабах страны и всего мира.