Практическое применение ИИ?

Question

[zeuss56]

Какие задачи решает ИИ? Примеры, которые уже выжал из Хабра, демонстрируют мощь ГА, ИНС и др. но не практику. Другие примеры, например олимпиадные, предлагают одно единственное применение - решение выдачи кредита, думаю каждый слышал этот пример, других не бывает не найти.

Нашлись самые труднорешаемые задачи, вряд-ли они подойдут для обучения или разработки новой реализации ИИ. Они потому и популярны, что никто не может решить полностью. Это всё какие-то слишком сложные задачи, которые без мощности IBM Watson не протестировать. С такими задачами прогресс системы будет незаметен и я не смогу подобрать правильную концепцию. Похоже, с такими задачами реализацию нужно подбирать теоретически и согласовывать с коллегами или тестировать на задачах полегче. Может есть что-то попроще чтобы я мог реализовать и тестировать свою концепцию ИИ на обычном ПК (4x2GHz CPU, 2GB RAM, NVidia GeForce GT-8800 GPU)?

Comments

[Александр Ручкин]

Про кредит, типа по данным научиться и потом решать, кому выдавать кредит, а кому нет?

[Dimonchik]

Александр Ручкин: задача кредитного скоринга, в любом русскоязычном курсе по машинному обучению

Answer 1

[Dimonchik]

вас ждет много открытий, например www.pyimagesearch.com

задачи, доступные для воплощения, как минимум:
1) одинаковых / схожих изображений
2) поиска nude картинок
3) антиплагиат
4) поиск физиономии человека

посложнее - как со скорингом - задачи оттока клиентов, простейшие и не очень рекомендательные сервисы - от фильмов до всего

Answer 2

[dom1n1k]

Современный ИИ - это по сути классификаторы разной направленности и сложности.
То есть слово "интеллект" там употребляется условно.

Answer 3

[Nwton]

На практике ИИ используют как инструмент автоматизации сложно программируемых процессов. Если вам нужны пример ИИ на основе нс, т.е. статистические, то:
1) системы для построения логистических цепей
2) системы прогнозирования товарных запасов
3) системы преобразования разговорной речи в формальную
4) руки манипуляторы на производстве
5) диагностика заболеваний
6) обработка видео и фото
7) распознавание визуальных образов, поиск
и тд

Answer 4

[IlliaKharytonov]

Генетический алгоритм, например, используют для подбора оптимальных параметров для роботов, торгующих на бирже.
Гугл использует свёрточную нейронную сеть для поиска по картинкам.
Это два примера, сходу пришедшие в голову.

Comments

[zeuss56]

Обновил вопрос. Можете добавить что-нибудь?

[IlliaKharytonov]

Вадим Егоров: ну первое я использую сам на своём ноуте для написания торговых скриптов, оптимизация по разумному числу параметров не занимает больше нескольких часов - нескольких дней.
Если хотите с чем-нибудь поиграться на компе, то лучше всего подойдут задачи поиска и классификации. Самая классика-классика для ИИ - это конечно распознавание лиц, распознавание голоса и распознавание рукописного ввода. Во всех вариантах могут найти применение нейронные сети и генетические алгоритмы. Есть ещё экспертные системы, это фактически большая база данных, в которой зашиты решения типа "если первое, второе, третье,... не пятое, (не восьмое или десятое), то сделать то-то".

[zeuss56]

IlliaKharytonov, а по торговым скриптам интересно стало, я сейчас начал изучать трейдинг и возможность применения там AI, можете в тг написать?

Answer 5

[Максим]

1. Контекстная реклама
   
2. Подсказки к фильмам, книгам и т.д. по интересам
   
3. Поиск лица
   
4. Прогнозирование потребления товара
   
5. Замена слова в тексте синонимичным
   
6. Обработка голоса(OK, Google)
   
7. Рукописный ввод
   
8. Переводчик
   
9. Классификация
   

Comments

[Максим]

Рукописный ввод, поиск лица на телефонах работает. Классификацией должен заниматься каждый ИИ.

Answer 6

[sma63]

Самый простой практический пример ИИ это Адаптивные фильтры в Эхо- и Шумо- подавителях и разного рода компенсаторах канальных искажений. Они присутствуют практически во всех телефонах и модемах. Их теория достаточно проработана.