• Новости
• Блоги
• Аналитика
• Новости компаний
• В СНГ и в мире
• Анонсы

Искусственный интеллект изменит информационные технологии

Технологии искусственного интеллекта, долгое время применяющиеся только в научных исследованиях, сегодня находятся в стадии готовности к коммерческому внедрению в целом ряде отраслей. 

Революции в области искусственного интеллекта, или Artificial Intelligence, в наши дни способствуют сразу несколько факторов. Во-первых, доступность большого количества данных для обучения моделей, а также для построения логических выводов на их основе, во-вторых, – значительное увеличение вычислительных мощностей и скорости вычислений. И, наконец, в-третьих – это бурное развитие методов машинного обучения и нейронных сетей, отметил Амир Хосровшаки, СТO нового подразделения Intel по разработке продуктов в области искусственного интеллекта, в своем выступлении на Intel Artificail Intellegence Summit в Москве. 

В понимании Intel искусственный интеллект – это технологическая область, лежащая на стыке машинного обучения, глубокого обучения и нейронных сетей. Ключевыми областями для применения искусственного интеллекта являются распознавание образов на изображениях и распознавания речи. И в той, и в другой областях возможности компьютера, по словам А. Хосровшаки, уже превзошли человеческие, а значит, технологии AI готовы к промышленному применению.

Однако для того, чтобы внедрение и использование искусственного интеллекта было успешным, нужно правильно подобрать и проработать множество компонентов для решения таких задач, как сбор обучающих данных, их предварительная обработка, дальнейшее улучшение качества и расширение этих данных. А затем предстоит создать рабочую модель, найти специалистов по данным (data scientists), которые будут с ней работать, и приобрести инфраструктуру для осуществления вычислений. И цель нового подразделения Intel -- Artificial Intelligence Products Group – максимально упростить этот процесс.

Для этого у его специалистов есть огромный арсенал аппаратных и программных средств, а также облачных решений Intel. Базовым компонентом для технологий искусственного интеллекта служит процессор Xeon. Cпециально для высокопроизводительных распределенных вычислений разрабатывался другой процессор Xeon Phi. В планах производителя – выпуск новых версий и Xeon, и Xeon Phi – интегрированных с технологиями искусственного интеллекта, а в случае последнего еще и ориентация на использование с технологиями машинного обучения.

Одними из первых результатов сотрудничества Intel и Nervana, компании, приобретенной корпорацией в августе прошлого года для усиления своих позиций в области искусственного интеллекта, стало семейство процессоров CREST. На сегодняшний день в его составе процессор Lake Crest, изначально разработанный под задачи глубокого обучения, и процессор Knights Crest. Их отличительной чертой является хорошая масштабируемость: несколько таких процессоров легко объединяются для работы над одной вычислительной операцией.

Также следует упомянуть и программируемые логические интегральные схемы, или FPGA, которые Intel выпускает совместно с партнерами. По своей структуре программируемые логические интегральные схемы похожи на структуру нейронной сети, что очень важно с учетом текущего развития технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, поскольку значительно упрощает работу с такими решениями.

Основными сценариями применения AI, в которых тандему Intel—Nervana удалось добиться успеха, стали распознавание образов на изображении применительно к задаче автономного управления автомобилем, обработка текстов, написанных на естественном языке, распознавание человеческой речи, распознавание и классификация действий в видеофайлах, а также работа с различными финансовыми данными и прогнозами.

Реализуемы на этой платформе и некоторые специализированные отраслевые решения. Для здравоохранения – это обнаружение злокачественных опухолей в образцах тканей, для аграрного комплекса – роботизированные комбайны, которые проходят по полю и вносят в определенные точки удобрения в соответствии со своим алгоритмом. В нефтегазовой отрасли – построение сейсмограммы и выделения на ней зеленым цветом трещин, чтобы их расположение можно учитывать при планировании бурения.

Но, пожалуй, самым важным для корпорации Intel вариантов применения технологий искусственного интеллекта: разработка «умных» автомобилей, и автоматичекое вождение. Основная проблема в этой отрасли связана с очень высокими требованиями к вычислительной мощности, к объему обрабатываемых данных, притом, что сама задача предусматривает работу с громадным объемом данных. В самой машине нужно использовать искусственный интеллект в таких областях, как распознавание речи (для голосового управления), распознавание столкновений и избегания столкновений.

Кроме того, в автономных автомобилях, искусственному интеллекту приходится решать более высокоуровневые задачи, такие, как выбор оптимального маршрута, соблюдение правил дорожного движения. Ожидается, что к 2020 году каждая автономно управляемая машина будет генерировать по 5 Тб данных в день. Для того, чтобы анализировать эти данные и делать из них какие-то логические выводы, нужны вычислительные мощности, превышающие несколько экзофлопс.

Все эти разнообразные задачи могут быть решены при помощи небольшого набора нейронных сетей, поскольку они достаточно универсальны, отмечает А. Хосровшаки. Таким образом, внедрив и научившись пользоваться одной базовой технологией, впоследствии ее можно применять для множества различных предметных областей. В недалеком будущем, считают в корпорации Intel, технологии искусственного интеллекта могут кардинально изменять область отношений в ИТ. 

Оставить свой комментарий:

Комментарии по материалу