Приложения искусственного интеллекта - Applications of artificial intelligence

Часть серии по
Искусственный интеллект

Искусственный интеллект, определяемый как интеллект, проявляемый машинами, имеет множество применений в современном обществе. В частности, это Слабый ИИ, форма ИИ, в которой программы разрабатываются для выполнения конкретных задач, которая используется для широкого спектра действий, включая медицинский диагноз, электронные торговые площадки, управление роботом, и дистанционное зондирование. Искусственный интеллект используется для развития и развития множества областей и отраслей, включая финансы, здравоохранение, образование, транспорт и многое другое.

Инструменты для информатики

Исследователи искусственного интеллекта создали множество инструментов для решения самых сложных задач в области информатики. Многие из их изобретений были приняты основной информатикой и больше не считаются частью ИИ. (Видеть Эффект ИИ.) В соответствии с Рассел и Норвиг (2003 г., п. 15), все перечисленное изначально было разработано в лабораториях искусственного интеллекта:совместное времяпровождение,интерактивные переводчики,графический пользовательский интерфейс и компьютерная мышь,Быстрая разработка приложений среды, связанный список структура данных,автоматическое управление хранилищем,символическое программирование,функциональное программирование,динамическое программирование иобъектно-ориентированного программирования.

ИИ может быть использован для определения разработчика анонимных двоичных файлов.[нужна цитата ]

ИИ можно использовать для создания другого ИИ. Например, примерно в ноябре 2017 года в проекте Google AutoML по развитию новых топологий нейронных сетей были созданы NASNet, система оптимизирована для ImageNet и POCO F1. По данным Google, производительность NASNet превзошла все ранее опубликованные показатели ImageNet.[1]

Экономические и социальные вызовы

AI для добра - это инициатива МСЭ, поддерживающая учреждения, использующие ИИ для решения некоторых из самых серьезных мировых экономических и социальных проблем. Например, Университет Южной Калифорнии открыл Центр искусственного интеллекта в обществе с целью использования ИИ для решения социально значимых проблем, таких как бездомность. В Стэнфорде исследователи используют ИИ для анализа спутниковых снимков, чтобы определить районы с самым высоким уровнем бедности.[2]

сельское хозяйство

Смотрите также: Точное земледелие и Цифровое сельское хозяйство

В сельском хозяйстве новые достижения искусственного интеллекта показывают улучшение урожайности и увеличение исследований и разработок в области выращивания сельскохозяйственных культур. Новый искусственный интеллект теперь предсказывает время, необходимое для того, чтобы такой урожай, как помидор, созрел и был готов к сбору, что увеличивает эффективность земледелия.[3] Эти достижения продолжаются, включая мониторинг сельскохозяйственных культур и почвы, Сельскохозяйственные роботы, и Прогностическая аналитика. Мониторинг сельскохозяйственных культур и почвы использует новые алгоритмы и данные, собранные на поле, для управления и отслеживания состояния сельскохозяйственных культур, что упрощает и делает его более устойчивым для фермеров.[4]

Еще одна специализация ИИ в сельском хозяйстве - это теплица. автоматизация, симуляция, моделирование, и методы оптимизации.

Из-за увеличения населения и роста спроса на продукты питания в будущем потребуется увеличение урожайности сельского хозяйства не менее чем на 70% для поддержания этого нового спроса. Все больше и больше людей понимают, что адаптация этих новых методов и использование искусственного интеллекта поможет достичь этой цели.[5]

Информационная безопасность

В информационная безопасность Arena сталкивается с серьезными проблемами в виде крупномасштабных хакерских атак различного типа, которые наносят вред организациям всех видов и наносят ущерб бизнесу на миллиарды долларов. Искусственный интеллект и обработка естественного языка (NLP) начали использоваться охранными компаниями - например, решения SIEM (Security Information and Event Management). Более совершенные из этих решений используют ИИ и НЛП для автоматической сортировки данных в сетях на информацию с высоким и низким уровнем риска. Это позволяет группам безопасности сосредоточиться на атаках, которые могут нанести реальный вред организации, и не стать жертвами таких атак, как Отказ в обслуживании (DoS), Вредоносное ПО и другие.

Образование

Репетиторы AI могут позволить студентам получить дополнительную индивидуальную помощь. Они также могут уменьшить беспокойство и стресс у некоторых студентов, которые могут быть вызваны репетиторскими лабораториями или людьми-репетиторами.[6] В будущих классах информатика окружающей среды может сыграть полезную роль. Окружающая информатика - это идея о том, что информация находится повсюду в окружающей среде и что технологии автоматически подстраиваются под ваши личные предпочтения.[7] Учебные устройства могут создавать уроки, задачи и игры, адаптированные к потребностям конкретного ученика, и давать немедленную обратную связь.

Но ИИ может также создать неблагоприятную среду с эффектом мести, если технологии мешают обществу двигаться вперед и вызывают негативные, непреднамеренные последствия для общества.[8] Примером эффекта мести является то, что расширенное использование технологий может мешать учащимся сосредоточиться и сосредоточиться на задаче, вместо того чтобы помогать им учиться и расти.[9] Кроме того, известно, что ИИ приводит к потере как человеческой активности, так и одновременности.[7]

Финансы

Финансовые учреждения давно использовали искусственная нейронная сеть системы для выявления обвинений или претензий, выходящих за рамки нормы, и помечают их для расследования человеком. Использование ИИ в банковское дело можно проследить до 1987 года, когда Security Pacific National Bank в США создали целевую группу по предотвращению мошенничества для противодействия несанкционированному использованию дебетовых карт.[10] Такие программы, как Kasisto и Moneystream, используют ИИ в финансовых услугах.

Сегодня банки используют системы искусственного интеллекта для организации операций, ведения бухгалтерского учета, инвестирования в акции и управления недвижимостью. ИИ может реагировать на изменения в мгновение ока или когда дела не ведутся.[11] В августе 2001 года роботы избили людей в смоделированном финансовая торговля конкуренция.[12] AI также сократил мошенничество и финансовые преступления за счет мониторинг поведенческие модели пользователей на предмет аномальных изменений или аномалий.[13][14][15]

ИИ все чаще используется корпорации. Джек Ма уже спорно предсказал, что AI Исполнительный директор через 30 лет.[16][17]

Использование машин искусственного интеллекта на рынке в таких приложениях, как онлайн-торговля и принятие решений, изменило основные экономические теории.[18] Например, платформы покупки и продажи на основе ИИ изменили закон спрос и предложение в том, что теперь можно легко оценить индивидуальные кривые спроса и предложения и, таким образом, индивидуальное ценообразование. Кроме того, машины искусственного интеллекта уменьшают информационная асимметрия на рынке и, таким образом, делая рынки более эффективными, уменьшая объем торгов[нужна цитата ]. Кроме того, ИИ на рынках ограничивает последствия поведения на рынках, снова делая рынки более эффективными.[19] Другие теории, на которые повлиял ИИ, включают: рациональный выбор, рациональные ожидания, теория игры, Поворотный момент Льюиса, оптимизация портфеля и контрфактическое мышление.[20] В августе 2019 г. AICPA представил курс обучения искусственному интеллекту для бухгалтеров.[21]

Торговля и инвестиции

Алгоритмическая торговля предполагает использование сложных систем ИИ для принятия торговых решений со скоростью, на несколько порядков большей, чем способен любой человек, часто совершая миллионы сделок в день без какого-либо вмешательства человека. Такая торговля называется Высокочастотная торговля, и он представляет собой один из самых быстрорастущих секторов финансовой торговли. Многие банки, фонды и собственные торговые фирмы теперь имеют целые портфели, которые управляются исключительно системами ИИ. Автоматизированные торговые системы обычно используются крупными институциональными инвесторами, но в последние годы также наблюдается приток более мелких частных фирм, торгующих своими собственными системами ИИ.[22]

Несколько крупных финансовых организаций вложили средства в механизмы искусственного интеллекта, чтобы помочь своим инвестиционным практикам. BlackRock Движок ИИ, Аладдин, используется как внутри компании, так и для клиентов, чтобы помочь с инвестиционными решениями. Его широкий спектр функций включает использование обработки естественного языка для чтения текста, такого как новости, отчеты брокеров и ленты социальных сетей. Затем он оценивает настроения в отношении упомянутых компаний и присваивает им оценку. Такие банки, как UBS и Deutsche Bank, используют механизм искусственного интеллекта под названием Sqreem (модель последовательного квантового сокращения и извлечения), который может добывать данные для создания профилей потребителей и сопоставлять их с продуктами управления капиталом, которые они, скорее всего, захотят.[23]

Андеррайтинг

Онлайн-кредитор Upstart анализирует огромные объемы данных о потребителях и использует алгоритмы машинного обучения для разработки моделей кредитного риска, которые прогнозируют вероятность дефолта потребителя. Их технология будет передана банкам по лицензии, чтобы они также могли использовать свои средства для своих процессов андеррайтинга.[24]

ZestFinance разработала платформу Zest Automated Machine Learning (ZAML) специально для андеррайтинга кредитов. Эта платформа использует машинное обучение для анализа десятков тысяч традиционных и нетрадиционных переменных (от транзакций покупки до того, как клиент заполняет форму), используемых в кредитной индустрии для оценки заемщиков. Платформа особенно полезна для присвоения кредитных баллов тем, у кого ограниченная кредитная история, например, миллениалам.[25]

Аудит

Для аудита финансовой отчетности AI делает возможным непрерывный аудит. Инструменты искусственного интеллекта могут немедленно анализировать множество наборов различной информации. Потенциальная выгода будет заключаться в том, что общий аудиторский риск будет снижен, уровень уверенности будет увеличен, а продолжительность аудита будет сокращена.[26]

История

На самом деле 80-е годы - это время, когда ИИ начал занимать важное место в мире финансов. Именно тогда экспертные системы стали больше коммерческим продуктом в финансовой сфере. «Например, Dupont построила 100 экспертных систем, которые помогли им сэкономить около 10 миллионов долларов в год».[27] Одной из первых систем была экспертная система Protrader, разработанная К.С. Чен и Тинг-пэн Лиан, которые смогли спрогнозировать падение промышленного индекса DOW Jones на 87 пунктов в 1986 году. «Основными звеньями системы были мониторинг премий на рынке, определение оптимальной инвестиционной стратегии, выполнение транзакций, когда это необходимо, и изменить базу знаний с помощью механизма обучения ».[28]

Одна из первых экспертных систем, которые помогли с финансовыми планами, была создана Applied Expert Systems (APEX) под названием PlanPower. Впервые он был запущен в продажу в 1986 году. Его функция заключалась в том, чтобы помогать составлять финансовые планы для людей с доходом более 75 000 долларов в год. Это привело к созданию Системы профилирования клиентов, которая использовалась для получения дохода от 25 000 до 200 000 долларов в год.[29]

1990-е годы были гораздо больше связаны с обнаружением мошенничества. Одной из систем, запущенных в 1993 году, была система искусственного интеллекта FinCEN (FAIS). Он мог просматривать более 200 000 транзакций в неделю и за два года помог выявить 400 потенциальных случаев отмывания денег, которые были бы равны 1 миллиарду долларов.[30] Хотя в финансовом мире экспертные системы просуществовали недолго, они помогли начать использование ИИ и сделали его тем, чем он является сегодня.[31]

Правительство

Основная статья: Искусственный интеллект в правительстве

Искусственный интеллект в правительстве состоит из приложений и регулирования. Искусственный интеллект в паре с системы распознавания лиц может использоваться для масса наблюдения. Это уже имеет место в некоторых частях Китая.[32][33] Искусственный интеллект также участвовал в соревнованиях в Тама-Сити. выборы мэра в 2018 году.

В 2019 году технологический город Бангалор в Индии намерен развернуть управляемые AI системы светофоров на 387 светофорах в городе. Эта система будет включать использование камер для определения плотности движения и, соответственно, расчета времени, необходимого для очистки объема трафика, что определит продолжительность сигнала для движения транспортных средств по улицам.[34]

Военный

Дальнейшая информация: Гонка вооружений искусственного интеллекта, Смертельное автономное оружие, и Беспилотный боевой летательный аппарат

Соединенные Штаты и другие страны разрабатывают приложения искусственного интеллекта для ряда военных функций.[35] Основными военными приложениями искусственного интеллекта и машинного обучения являются улучшение C2, связи, датчиков, интеграции и взаимодействия.[36] Исследования ИИ ведутся в областях сбора и анализа разведданных, логистики, киберопераций, информационных операций, командования и управления, а также в различных полуавтономных и автономных транспортных средствах.[35] Технологии искусственного интеллекта обеспечивают координацию датчиков и исполнительных механизмов, обнаружение и идентификацию угроз, маркировку позиций противника, захват целей, координацию и устранение конфликтов распределенных объединенных огней между объединенными в сеть боевыми машинами и танками, а также внутри пилотируемых и беспилотных команд (MUM-T).[36] AI был включен в военные операции в Ираке и Сирии.[35]

Ежегодные мировые военные расходы на робототехнику выросли с 5,1 млрд долларов США в 2010 году до 7,5 млрд долларов США в 2015 году.[37][38] Военные дроны, способные к автономным действиям, широко считаются полезным активом.[39] Многие исследователи искусственного интеллекта стремятся дистанцироваться от военных приложений ИИ.[36]

Здоровье

Здравоохранение

рентгеновский снимок руки, с автоматическим расчетом костный возраст с помощью компьютерного программного обеспечения
Основная статья: Искусственный интеллект в здравоохранении
Хирургическая рука на стороне пациента Хирургическая система Да Винчи

ИИ в здравоохранении часто используется для классификации, будь то автоматизация первоначальной оценки компьютерной томографии или ЭКГ или для выявления пациентов с высоким риском для здоровья населения. Диапазон приложений стремительно увеличивается. Например, искусственный интеллект применяется для решения дорогостоящей проблемы дозировки, результаты которой показали, что ИИ может сэкономить 16 миллиардов долларов. В 2016 году революционное исследование в Калифорнии показало, что математическая формула, разработанная с помощью искусственного интеллекта, правильно определяет точную дозу иммунодепрессантов, которую следует давать пациентам с внутренними органами.[40]

Искусственный интеллект помогает врачам. Согласно Bloomberg Technology, Microsoft разработала искусственный интеллект, чтобы помочь врачам найти правильные методы лечения рака.[41] Существует множество исследований и разработок лекарств от рака. В частности, существует более 800 лекарств и вакцин для лечения рака. Это негативно сказывается на врачах, потому что существует слишком много вариантов выбора, что затрудняет выбор правильных лекарств для пациентов. Microsoft работает над проектом по разработке машины под названием «Ганновер».[нужна цитата ]. Его цель - запомнить все документы, необходимые для лечения рака, и помочь предсказать, какие комбинации лекарств будут наиболее эффективными для каждого пациента. Один проект, над которым сейчас работают, борется миелоидный лейкоз, смертельный рак, лечение которого не улучшалось десятилетиями. Сообщалось, что в другом исследовании было обнаружено, что искусственный интеллект не хуже обученных врачей в выявлении рака кожи.[42] Другое исследование использует искусственный интеллект, чтобы попытаться контролировать нескольких пациентов из группы высокого риска, и это делается путем задания каждому пациенту множества вопросов, основанных на данных, полученных от живого врача при общении с пациентом.[43] Одно исследование было проведено с трансферным обучением, машина поставила диагноз так же, как и хорошо обученный офтальмолог, и в течение 30 секунд могла принять решение о том, следует ли направить пациента на лечение, с точностью более 95%.[44]

В соответствии с CNN, недавнее исследование, проведенное хирургами Детского национального медицинского центра в Вашингтоне, успешно продемонстрировало операцию с использованием автономного робота. Команда наблюдала за роботом, когда он выполнял операцию на мягких тканях, сшивая кишечник свиньи во время открытой операции, и делал это лучше, чем хирург-человек.[45] IBM создала свой собственный компьютер с искусственным интеллектом, IBM Watson, который превзошел человеческий интеллект (на некоторых уровнях). Watson изо всех сил пыталась добиться успеха и распространения в здравоохранении.[46]

Искусственные нейронные сети используются как системы поддержки принятия клинических решений за медицинский диагноз, например, в Обработка концепции технологии в EMR программного обеспечения.

Другие задачи в медицине, которые потенциально могут быть выполнены искусственным интеллектом и которые начинают разрабатываться, включают:

  • Компьютерная интерпретация медицинских изображений. Такие системы помогают сканировать цифровые изображения, например из компьютерная томография, для типичного внешнего вида и выделения заметных участков, таких как возможные заболевания. Типичное применение - обнаружение опухоли.
  • Звук сердца анализ[47]
  • Роботы-компаньоны для уход за пожилыми людьми[48]
  • Сбор медицинских записей для получения более полезной информации.
  • Составьте планы лечения.
  • Помощь в повторяющихся работах, включая прием лекарств.
  • Предоставляем консультации.
  • Создание лекарств[49]
  • Использование аватаров вместо пациентов для клинического обучения[50]
  • Прогнозировать вероятность смерти от хирургических вмешательств
  • Прогнозировать прогрессирование ВИЧ

Здоровье и безопасность на рабочем месте

Основная статья: Влияние искусственного интеллекта на рабочее место § Приложения для обеспечения безопасности и здоровья

ИИ может увеличить объем рабочих задач, в которых может быть работник удален из опасной ситуации такие как стресс, переутомление, травмы опорно-двигательного аппарата, при наличии ИИ выполнять задачи, вместо этого.[51] Это может расширить спектр затронутых рабочих мест за пределы традиционной автоматизации в белый воротничок и Сектор обслуживания рабочие места, такие как медицина, финансы и информационные технологии.[52] В качестве примера, колл-центр работники сталкиваются с серьезными рисками для здоровья и безопасности из-за его повторяющегося и требовательного характера и высокого уровня микронаблюдения. С поддержкой AI чат-боты снизить потребность людей в выполнении самых основных задач центра обработки вызовов.[51]

Машинное обучение используется для аналитика людей прогнозирование поведения рабочих может быть использовано для улучшения здоровья рабочих. Например, анализ настроений может использоваться для определения усталости, чтобы предотвратить переутомление.[51] Системы поддержки принятия решений иметь аналогичную способность, например, для предотвращения промышленные катастрофы или сделать реагирование на стихийные бедствия более эффективным.[53] Для руководства обработка материалов рабочие, прогнозная аналитика и искусственный интеллект может использоваться для уменьшения скелетно-мышечная травма.[54] Носимые датчики может также позволить более раннее вмешательство против воздействия токсичных веществ, а полученные большие наборы данных могут улучшить наблюдение за здоровьем на рабочем месте, оценка рисков, и исследования.[53]

AI также можно использовать для создания безопасность и здоровье на рабочем месте рабочий процесс более эффективен. Одним из примеров является кодирование из компенсация рабочим претензии.[55][56] С поддержкой AI виртуальная реальность системы могут быть полезны для обучения технике безопасности для распознавания опасности.[53] Искусственный интеллект можно использовать для более эффективного обнаружения близкие промахи, которые важны для снижения аварийности, но о которых часто не сообщается.[57]

Закон

Основная статья: Правовая информатика § Искусственный интеллект

Правовой анализ

Искусственный интеллект (ИИ) становится основным компонентом юридических профессий. В некоторых случаях эта аналитическая технология использует алгоритмы и машинное обучение для выполнения работы, которую ранее выполняли юристы начального уровня.[58]

В Электронное открытие (eDiscovery), отрасль была сосредоточена на машинном обучении (прогнозирующее кодирование / обзор с использованием технологий), которое является подмножеством ИИ. Чтобы добавить к супу приложений, обработка естественного языка (NLP) и автоматическое распознавание речи (ASR) также являются модными в отрасли.[59]

Правоохранительные органы и судопроизводство

Алгоритмы уже нашли множество применений в правовых системах. Примером этого является КОМПАС, коммерческая программа, широко используемая Суды США оценить вероятность ответчик становясь рецидивист.[60]

Некоторые обеспокоены алгоритмический уклон, что программы ИИ могут непреднамеренно стать предвзятыми после обработки данных, которые демонстрируют предвзятость.[61] ProPublica утверждает, что средний уровень риска рецидивов, установленный Компасом для черных подсудимых, значительно выше, чем средний уровень риска, установленный Компасом для белых подсудимых.[60]

Сектор обслуживания

Человеческие ресурсы и подбор персонала

Еще одно применение ИИ - это человеческие ресурсы и рекрутинг. Есть три способа использования ИИ человеческими ресурсами и специалистами по набору персонала: для просмотра резюме и ранжирования кандидатов в соответствии с их уровнем квалификации, для прогнозирования успеха кандидата в определенных ролях с помощью платформ подбора вакансий и развертывания чат-ботов для набора персонала, которые могут автоматизировать повторяющееся общение. задачи.[62] Как правило, проверка резюме включает в себя сканирование кадровым агентом или другим специалистом по персоналу через базу данных резюме.

Поиск работы

На рынке труда произошли заметные изменения из-за внедрения искусственного интеллекта. Это упростило процесс как для рекрутеров, так и для соискателей (например, Google for Jobs и подачи заявок онлайн). В соответствии с Радж Мукерджи На сайте Indeed.com 65% людей снова начинают поиск работы в течение 91 дня после приема на работу. Механизм на базе искусственного интеллекта упрощает процесс поиска работы, предоставляя информацию о профессиональных навыках, заработной плате и предпочтениях пользователей, подбирая людей на наиболее подходящие должности. Машинный интеллект рассчитывает, какая заработная плата подходит для конкретной работы, извлекает и выделяет информацию резюме для рекрутеров с помощью обработки естественного языка, которая извлекает соответствующие слова и фразы из текста с помощью специализированного программного обеспечения. Другое приложение - это конструктор резюме AI, которому требуется 5 минут для составления резюме вместо того, чтобы часами выполнять ту же работу.[нужна цитата ][63]В эпоху искусственного интеллекта чат-боты помогать посетителям сайта и решать повседневные рабочие процессы. Революционные инструменты ИИ дополняют навыки людей и позволяют менеджерам по персоналу сосредоточиться на задачах более высокого уровня. Однако влияние искусственного интеллекта на исследования рабочих мест показывает, что к 2030 году интеллектуальные агенты и роботы могут сократить 30% человеческого труда в мире. Более того, исследование доказывает, что автоматизация приведет к сокращению от 400 до 800 миллионов сотрудников. Glassdoor's В исследовательском отчете говорится, что ожидается более широкое внедрение ИИ на рынке труда в 2018 году и в последующий период в сфере рекрутинга и управления персоналом.[64][65]

Маркетинг и реклама

Основная статья: Маркетинг и искусственный интеллект

ИИ можно использовать для прогнозирования или обобщения поведения клиентов по их цифровые следы для того, чтобы настроить таргетинг на них с помощью персонализированных рекламных акций или автоматически создать имидж клиентов.[66] В задокументированном случае сообщается, что компании, занимающиеся азартными онлайн-играми, использовали ИИ для улучшения таргетинга на клиентов.[67]

Более того, применение Персональные вычисления Модели ИИ могут помочь снизить стоимость рекламных кампаний, добавив психологический таргетинг к более традиционному социально-демографическому или поведенческому таргетингу.[68]

Британская фирма Ubamarket разработала приложение, позволяющее пользователям делать покупки из дома, используя свой смартфон. Приложение позволит пользователям платить по телефону, составлять списки и сканировать ингредиенты продукта на предмет аллергенов. Приложение построено на модуле искусственного интеллекта и учится на поведении пользователя, чтобы расширять возможности и предлагать персонализированные предложения.[69]

Служба поддержки клиентов онлайн и по телефону

An автоматический онлайн-помощник предоставление обслуживание клиентов на веб-странице.

Искусственный интеллект реализован в автоматические онлайн-помощники это можно рассматривать как аватары на веб-страницах.[70] Это может помочь предприятиям сократить свои эксплуатационные расходы и затраты на обучение.[70] Основной технологией, лежащей в основе таких систем, является обработка естественного языка.[70] Pypestream использует автоматизированное обслуживание клиентов для своего мобильного приложения, предназначенного для упрощения взаимодействия с клиентами.[71]

Крупные компании вкладывают средства в искусственный интеллект, чтобы справиться с трудностями клиентов в будущем. Последняя разработка Google анализирует язык и преобразует речь в текст. Платформа может определять рассерженных клиентов на их языке и реагировать соответствующим образом.[72]

Гостеприимство

В индустрии гостеприимства решения на основе искусственного интеллекта используются для снижения нагрузки на персонал и повышения эффективности.[73] за счет сокращения частоты повторяющихся задач, анализа тенденций, взаимодействия с гостями и прогнозирования потребностей клиентов.[74] Гостиничные услуги на базе искусственного интеллекта представлены в виде чат-бота,[75] приложение, виртуальный голосовой помощник и сервисные роботы.

СМИ и электронная коммерция

Восстановление изображения с помощью Искусственный интеллект

Некоторые приложения ИИ предназначены для анализа аудиовизуального медиа-контента, такого как фильмы, телепрограммы, рекламные видеоролики или контент, создаваемый пользователями. Решения часто включают компьютерное зрение, которая является основной областью применения ИИ.

Типичные сценарии использования включают анализ изображений с использованием распознавание объекта или же распознавание лица методы, или анализ видео для распознавания соответствующих сцен, объектов или лиц. Мотивацией для использования медиаанализа на основе ИИ может быть, среди прочего, облегчение поиска в медиа, создание набора описательных ключевых слов для элемента медиа, мониторинг политики медиа-контента (например, проверка пригодности контента для конкретного Время просмотра ТВ), речь в текст для архивирования или других целей, а также для обнаружения логотипов, продуктов или лиц знаменитостей для размещения соответствующей рекламы.

Медиаанализ AI-компании часто предоставляют свои услуги в течение REST API что обеспечивает машинный автоматический доступ к технологии и позволяет машинное считывание результатов. Например, IBM, Microsoft, и Amazon разрешить доступ к своей технологии распознавания мультимедиа с помощью API RESTful.

Дипфейки

В июне 2016 года исследовательская группа из группы визуальных вычислений Технический университет Мюнхена и из Стэндфордский Университет разработал Face2Face,[76] программа, которая оживляет лицо целевого человека, транспонируя выражения лица внешнего источника. Была продемонстрирована технология анимации губ людей, в том числе Барак Обама и Владимир Путин. С тех пор были продемонстрированы другие методы, основанные на глубокая нейронная сеть, откуда и название "дипфейк " был взят.

В сентябре 2018 года сенатор США Марк Уорнер предложил наказать социальные медиа компании, которые разрешают публиковать дипфейк-документы на своей платформе.[77]

Винсент Нозик, исследователь из Institut Gaspard Monge, нашел способ обнаруживать фальсифицированные документы, анализируя движения веко.[нужна цитата ] В DARPA (исследовательская группа, связанная с Министерство обороны США ) выделил 68 миллионов долларов на работу по обнаружению дипфейков.[78] В Европе Горизонт 2020 Программа финансировалась InVid - программой, предназначенной для помощи журналистам в обнаружении поддельных документов.[79]

Дипфейки можно использовать в комедийных целях, но они более известны тем, что используются для фейковых новостей и розыгрышей. Также существуют звуковые дипфейки и программное обеспечение искусственного интеллекта, способное обнаруживать дипфейки и клонировать человеческие голоса через 5 секунд прослушивания.[80][81][82][83][84][85]

Музыка

Основная статья: Музыка и искусственный интеллект

Хотя развитие музыки всегда находилось под влиянием технологий, искусственный интеллект благодаря научным достижениям позволил в некоторой степени имитировать человеческую композицию.

Среди заметных ранних усилий Дэвид Коуп создал ИИ под названием Эмили Хауэлл которому удалось стать хорошо известным в области алгоритмической компьютерной музыки.[86] Алгоритм Эмили Хауэлл зарегистрирован как патент США.[87]

ИИ Ямус создал в 2012 году первый полный классический альбом, полностью написанный на компьютере.

Другие начинания, например AIVA (Виртуальный художник по искусственному интеллекту), специализирующийся на сочинении симфонической музыки, в основном классическая музыка за оценка фильмов.[88] Он стал первым в мире виртуальным композитором, признанным мюзиклом. профессиональное объединение.[89]

Искусственный интеллект может даже создавать музыку, пригодную для использования в медицинских учреждениях, с Меломикс Пытается использовать музыку, сгенерированную компьютером, для снятия стресса и боли.[90]

Более того, такие инициативы, как Google Magenta, проведенного Google Brain команда, хочет узнать, может ли искусственный интеллект создавать привлекательные произведения искусства.[91]

В исследовательской лаборатории Sony CSL их программное обеспечение Flow Machines создает поп-песни, изучая музыкальные стили из огромной базы данных песен. Анализируя уникальные сочетания стилей и приемов оптимизации, он может сочинять любой стиль.

Еще один проект музыкальной композиции с искусственным интеллектом, The Watson Beat, написано IBM Research, не нуждается в огромной базе данных музыки, такой как проекты Google Magenta и Flow Machines, поскольку он использует Обучение с подкреплением и Сети глубокого убеждения создавать музыку на основе простой исходной входной мелодии и выбранного стиля. Поскольку программное обеспечение имеет открытый исходный код[92] музыканты, такие как Тарин Саузерн[93] сотрудничают с проектом по созданию музыки.

Дебютная песня южнокорейского певца Hayeon "Eyes on You" была написана с использованием искусственного интеллекта, за которым тогда также руководили настоящие композиторы, включая NUVO.[94]

Новости, публикации и письмо

Компания Нарративная наука делает компьютерные новости и отчеты, имеющиеся в продаже, в том числе сводки командных спортивных событий на основе статистических данных игры на английском языке. Он также создает финансовые отчеты и анализ недвижимости.[95] Точно так же компания Автоматизированная статистика генерирует персонализированные резюме и превью для Yahoo Sports Фэнтези-футбол.[96] По прогнозам, в 2014 году компания создаст один миллиард историй по сравнению с 350 миллионами в 2013 году.[97] Организация OpenAI также создал ИИ, способный писать текст.[98]

Echobox - это компания-разработчик программного обеспечения, которая помогает издателям увеличивать трафик путем «разумного» размещения статей в социальных сетях, таких как Facebook и Twitter.[99] Анализируя большие объемы данных, он узнает, как определенные аудитории реагируют на разные статьи в разное время дня. Затем он выбирает лучшие истории для публикации и лучшее время для их публикации. Он использует как исторические данные, так и данные в реальном времени, чтобы понять, что хорошо работало в прошлом, а также то, что в настоящее время является тенденцией в Интернете.[100]

Другая компания под названием Yseop использует искусственный интеллект для преобразования структурированных данных в интеллектуальные комментарии и рекомендации на естественном языке. Исоп может писать финансовые отчеты, резюме, персонализированные коммерческие или маркетинговые документы и многое другое со скоростью тысячи страниц в секунду на нескольких языках, включая английский, испанский, французский и немецкий.[101]

Boomtrain - еще один пример ИИ, который предназначен для того, чтобы узнать, как лучше всего заинтересовать каждого отдельного читателя конкретными статьями, отправленными по правильному каналу в нужное время, которые будут наиболее актуальны для читателя. Это все равно, что нанимать личного редактора для каждого отдельного читателя, чтобы обеспечить идеальный опыт чтения.

IRIS.TV помогает медиакомпаниям предлагать платформу персонализации и программирования видео на базе искусственного интеллекта. Это позволяет издателям и владельцам контента показывать аудитории контекстно-релевантный контент на основе моделей просмотра потребителей.[102]

Помимо автоматизации написания задач при вводе данных, ИИ показал значительный потенциал компьютеров для участия в творческой работе более высокого уровня. ИИ-повествование стало активной областью исследований с тех пор, как Джеймс Михан разработал TALESPIN, который составлял истории, похожие на басни Эзопа. Программа будет начинаться с набора персонажей, которые хотят достичь определенных целей, с рассказом о попытках персонажей выполнить планы по достижению этих целей.[103] Начиная с Михана, другие исследователи работали над AI Storytelling, используя аналогичные или разные подходы. Марк Ридл и Вадим Булитко утверждали, что суть повествования - это проблема управления опытом или «как уравновесить потребность в последовательном развитии сюжета с агентством пользователя, что часто противоречит друг другу».[104]

В то время как большинство исследований в области повествования историй с помощью ИИ сосредоточено на создании историй (например, персонажей и сюжетов), также были проведены серьезные исследования в области коммуникации историй. В 2002 году исследователи из Государственного университета Северной Каролины разработали архитектурную основу для создания повествовательной прозы. Их конкретная реализация смогла точно воспроизвести текстовое разнообразие и сложность ряда историй, таких как «Красная шапочка», с человеческой ловкостью.[105] Именно эта область продолжает вызывать интерес. В 2016 году японский AI написал в соавторстве рассказ и почти получил литературную премию.[106]

Hanteo Global, организация, которая управляет единственной таблицей рекордов в реальном времени в Южной Корее, также использует автоматизированного бота для журналистики, который пишет статьи. [107]

Видеоигры

Основная статья: Искусственный интеллект (видеоигры)

В видеоиграх искусственный интеллект обычно используется для создания динамического целенаправленного поведения в неигровые персонажи (NPC). Кроме того, хорошо изученные методы ИИ обычно используются для Найти путь. Некоторые исследователи считают, что ИИ NPC в играх является «решенной проблемой» для большинства производственных задач. Игры с более нетипичным ИИ включают директора по ИИ Оставленные для мертвых (2008) и нейроэволюционное обучение взводов в Верховный командующий 2 (2010).[108][109]

Изобразительное искусство

Дальнейшая информация: Компьютерное искусство

Искусственный интеллект вдохновил множество творческих приложений, в том числе его использование для создания визуального искусства. Выставка «Мыслительные машины: искусство и дизайн в компьютерную эпоху, 1959–1989» в МоМА.[110] дает хороший обзор исторических применений ИИ в искусстве, архитектуре и дизайне. Недавние выставки, демонстрирующие использование искусственного интеллекта для создания произведений искусства, включают спонсируемое Google преимущество и аукцион в Gray Area Foundation в Сан-Франциско, где художники экспериментировали с DeepDream алгоритм[111] и выставка «Нечеловеческое искусство в эпоху искусственного интеллекта», которая прошла в Лос-Анджелесе и Франкфурте осенью 2017 года.[112][113] Весной 2018 года Ассоциация вычислительной техники посвятила специальный выпуск журнала теме компьютеров и искусства, подчеркнув роль машинного обучения в искусстве.[114] В июне 2018 года "Дуэт человека и машины"[115] произведение искусства, позволяющее зрителям взаимодействовать с искусственным интеллектом, было впервые показано в Beall Center for Art + Technology.[116] Австрийский Ars Electronica и Музей прикладного искусства, Вена открыла выставки по ИИ в 2019 году.[117][118] Фестиваль Ars Electronica «Из коробки» 2019 года широко тематизировал роль искусства в устойчивой трансформации общества с помощью ИИ.[119]

Утилиты

Силовая электроника конвертеры - это технология, позволяющая Возобновляемая энергия, хранилище энергии, электрические транспортные средства и постоянный ток высокого напряжения системы передачи в электрическая сеть. Эти преобразователи подвержены сбоям, и такие отказы могут вызвать простои, которые могут потребовать дорогостоящего обслуживания или даже иметь катастрофические последствия для критически важных приложений.[нужна цитата ] Исследователи используют искусственный интеллект для автоматизированного проектирования надежных преобразователей силовой электроники путем расчета точных проектных параметров, обеспечивающих желаемый срок службы преобразователя при заданном профиле миссии.[120]

Многие телекоммуникационные компании используютэвристический поиск в управлении своей рабочей силой, например BT Group развернул эвристический поиск[121] в приложении для планирования, которое обеспечивает графики работы 20 000 инженеров.

Производство

Основные статьи: Искусственный интеллект в промышленности и Искусственный интеллект в тяжелой промышленности

Роботы стали обычным явлением во многих отраслях промышленности, и им часто поручают работу, которая считается опасной для человека. Роботы доказали свою эффективность при выполнении повторяющихся работ, которые могут привести к ошибкам или несчастным случаям из-за потери концентрации, а также на других работах, которые люди могут счесть унизительными.

В 2014, Китай, Япония, то Соединенные Штаты, то Республика Корея и Германия вместе составили 70% от общего объема продаж роботов. в автоматизированная индустрия В секторе с особенно высокой степенью автоматизации в Японии самая высокая плотность промышленных роботов в мире: 1414 на 10 000 сотрудников.[122]

Датчики

Искусственный интеллект сочетается со многими датчик технологии, такие как цифровая спектрометрия от IdeaCuria Inc.[123][124] что позволяет использовать его во многих приложениях, таких как мониторинг качества воды в домашних условиях.

Игрушки и игры

В 1990-е годы были предприняты одни из первых попыток массового производства ориентированных на внутренний рынок базовых типов искусственного интеллекта для образования или досуга. Это очень процветало с Цифровая революция, и помог познакомить людей, особенно детей, с жизнью, связанной с различными типами искусственного интеллекта, в частности, в форме Тамагочи и Giga Pets, Ipod Touch, то Интернет, и первый широко выпускаемый робот, Ферби. Всего через год улучшенный тип домашний робот был выпущен в виде Aibo, роботизированная собака с умными функциями и автономия.

Такие компании, как Mattel, создают ассортимент игрушек с искусственным интеллектом для детей в возрасте от трех лет. Используя проприетарные механизмы искусственного интеллекта и инструменты распознавания речи, они могут понимать разговоры, давать разумные ответы и быстро учиться.[125]

AI также был применяется к видеоиграм, Например боты для видеоигр, которые созданы, чтобы выступать в качестве противников там, где люди недоступны или нежелательны.

Транспорт

Нечеткая логика контроллеры были разработаны для автоматических коробок передач в автомобилях. Например, 2006 г. Audi TT, VW Touareg[нужна цитата ] и VW Caravell имеют передачу DSP, которая использует нечеткую логику. Ряд вариантов Škoda (Škoda Fabia ) также в настоящее время включают контроллер на основе нечеткой логики.

Сегодняшние автомобили теперь имеют функции помощи водителю на основе ИИ, такие как самостоятельная парковка и продвинутый круиз-контроль. Искусственный интеллект используется для оптимизации приложений управления дорожным движением, что, в свою очередь, сокращает время ожидания, потребление энергии и выбросы на целых 25 процентов.[2] В будущем полностью автономные автомобили будет развиваться. Ожидается, что ИИ в транспорте обеспечит безопасный, эффективный и надежный транспорт, минимизируя воздействие на окружающую среду и сообщества. Основная проблема при разработке этого ИИ заключается в том, что транспортные системы по своей сути являются сложными системами, включающими очень большое количество компонентов и разных сторон, каждая из которых имеет разные и часто противоречивые цели.[126] Из-за такой высокой степени сложности транспортного, и в частности автомобильного, приложения в большинстве случаев невозможно обучить алгоритм ИИ в реальных условиях вождения. Чтобы преодолеть проблему обучения нейронных сетей для автоматизированного вождения, методологии, основанные на виртуальной разработке, соотв. наборы инструментов для тестирования[127] Были предложены.

Автомобильная промышленность

Основная статья: автомобили без водителя

Достижения в области искусственного интеллекта способствовали росту автомобильной промышленности за счет создания и развития беспилотных транспортных средств. По состоянию на 2016 год, более 30 компаний используют ИИ для создания беспилотные автомобили. Несколько компаний, занимающихся ИИ, включают Тесла, Google, и яблоко.[128]

Многие компоненты способствуют функционированию беспилотных автомобилей. Эти автомобили оснащены такими системами, как торможение, смена полосы движения, предотвращение столкновений, навигация и картография. Вместе эти системы, а также высокопроизводительные компьютеры объединены в одно сложное транспортное средство.[129]

Недавние разработки в области автономных автомобилей сделали возможным создание беспилотных грузовиков, хотя они все еще находятся на стадии тестирования. Правительство Великобритании приняло закон о начале испытаний взводов беспилотных грузовиков в 2018 году.[130] Взводы беспилотных грузовиков - это парк беспилотных грузовиков, следующих за одним беспилотным грузовиком, поэтому взвод грузовиков еще не полностью автономен. Тем временем немецкая автомобильная корпорация Daimler тестирует Freightliner Inspiration, полуавтономный грузовик, который будет использоваться только на шоссе.[131]

Одним из основных факторов, влияющих на способность беспилотного автомобиля функционировать, является картографирование. Как правило, в автомобиле должна быть заранее запрограммирована карта проезжей части. Эта карта будет включать данные о приблизительной высоте уличного освещения и бордюров, чтобы транспортное средство узнало о своем окружении. Тем не менее, Google работает над алгоритмом, целью которого является устранение необходимости в предварительно запрограммированных картах, а вместо этого создание устройства, которое могло бы адаптироваться к множеству новых условий.[132] Некоторые беспилотные автомобили не оснащены рулевыми колесами или педалями тормоза, поэтому были также проведены исследования, направленные на создание алгоритма, способного поддерживать безопасную среду для пассажиров в транспортном средстве за счет осведомленности о скорости и условиях движения.[133]

Еще одним фактором, влияющим на способность беспилотного автомобиля, является безопасность пассажира. Чтобы создать беспилотный автомобиль, инженеры должны запрограммировать его на работу в опасных ситуациях. Эти ситуации могут включать лобовое столкновение с пешеходами. Основная цель автомобиля - принять решение, которое позволит избежать столкновения с пешеходами и спасти пассажиров в машине. Но есть вероятность, что машине придется принять решение, которое подвергнет кого-то опасности. Другими словами, автомобилю нужно будет решить спасти пешеходов или пассажиров.[134] Программирование автомобиля в таких ситуациях имеет решающее значение для успешного беспилотного автомобиля.

Авиация

В Отдел воздушных операций (AOD) использует ИИ для правил на основе экспертные системы. AOD используется для искусственный интеллект для суррогатных операторов боевых и тренировочных симуляторов, средств управления задачами, систем поддержки для принятия тактических решений и последующей обработки данных симулятора в символические сводки.[135]

Использование искусственного интеллекта в симуляторах оказалось очень полезным для AOD. В симуляторах самолетов используется искусственный интеллект для обработки данных, полученных при моделировании полетов. Помимо имитации полета, есть также моделирование боевых действий самолетов. В таких ситуациях компьютеры могут предложить наилучшие сценарии успеха. Компьютеры также могут создавать стратегии, основанные на размещении, размере, скорости и силе сил и противодействующих сил. Пилоты могут получать помощь в воздухе во время боя с помощью компьютеров. Программы искусственного интеллекта могут сортировать информацию и обеспечивать пилоту наилучшие маневры, не говоря уже об избавлении от определенных маневров, которые невозможно выполнить для человека. Чтобы получить хорошие приближения для некоторых расчетов, необходимо несколько самолетов, поэтому для сбора данных используются смоделированные на компьютере пилоты.[136] Эти смоделированные на компьютере пилоты также используются для обучения будущих авиадиспетчеры.

Система, используемая AOD для измерения производительности, была интерактивной системой диагностики и устранения неисправностей или IFDIS. Это экспертная система, основанная на правилах, созданная путем сбора информации из TF-30 документы и рекомендации механиков, работающих на TF-30. Эта система была разработана для использования при разработке TF-30 для F-111C RAAF. Система производительности также использовалась для замены специализированных рабочих. Система позволяла обычным сотрудникам общаться с системой и избегать ошибок, просчетов или необходимости разговаривать с одним из специализированных сотрудников.

AOD также использует искусственный интеллект в распознавание речи программного обеспечения. Диспетчеры воздушного движения дают указания пилотам-искусственным пилотам, а AOD хочет, чтобы пилоты отвечали на диспетчеры УВД простыми ответами. Программы, которые включают речевое программное обеспечение, должны быть обучены, что означает, что они используют нейронные сети. Используемая программа, Verbex 7000, все еще является очень ранней программой, и ей есть куда дорабатывать. Улучшения необходимы, потому что диспетчеры УВД используют очень специфический диалог, а программное обеспечение должно иметь возможность правильно и быстро общаться каждый раз.

Искусственный интеллект поддерживал дизайн самолетов,[137] или AIDA, используется для помощи конструкторам в процессе создания концептуальных проектов самолетов. Эта программа позволяет дизайнерам больше сосредоточиться на самом дизайне, а не на процессе проектирования. Программное обеспечение также позволяет пользователю меньше сосредотачиваться на программных инструментах. AIDA использует системы на основе правил для вычисления своих данных. Это схема расположения модулей AIDA. Несмотря на простоту, программа оказывается эффективной.

В 2003 г. НАСА с Центр летных исследований Драйдена, и многие другие компании создали программное обеспечение, которое могло позволить поврежденному самолету продолжать полет до тех пор, пока не будет достигнута безопасная зона посадки.[138] Программное обеспечение компенсирует все поврежденные компоненты, полагаясь на неповрежденные компоненты. Нейронная сеть, используемая в программном обеспечении, оказалась эффективной и ознаменовала триумф искусственного интеллекта.

Интегрированная система управления состоянием транспортных средств, также используемая НАСА на борту самолета, должна обрабатывать и интерпретировать данные, полученные от различных датчиков на борту самолета. Система должна уметь определять конструктивную целостность самолета. Система также должна реализовать протоколы в случае любого повреждения принятого транспортного средства.[139]

Хайтам Баомар и Питер Бентли возглавляют группу из Университетского колледжа Лондона по разработке интеллектуальной системы автопилота (IAS) на основе искусственного интеллекта, предназначенной для обучения системе автопилота вести себя как опытный пилот, который столкнулся с чрезвычайной ситуацией, например, в тяжелой ситуации. погодные условия, турбулентность или отказ системы.[140] Обучение автопилота основывается на концепции контролируемого машинное обучение «Который рассматривает юного автопилота как человека-ученика, идущего в летную школу».[140] Автопилот записывает действия пилота-человека, генерирующего модели обучения, используя искусственные нейронные сети.[140] Затем автопилот получает полный контроль и наблюдает за пилотом во время выполнения упражнения.[140]

Интеллектуальная система автопилота сочетает в себе принципы Ученичество и поведенческое клонирование, при котором автопилот наблюдает за действиями низкого уровня, необходимыми для маневрирования самолета, и стратегией высокого уровня, используемой для применения этих действий.[141] Внедрение IAS состоит из трех этапов; сбор пилотных данных, обучение и автономный контроль.[141] Цель Baomar и Bentley - создать более автономный автопилот, чтобы помочь пилотам реагировать на чрезвычайные ситуации.[141]

Список приложений

Типичные проблемы, к которым применяются методы ИИ
Другие области, в которых реализованы методы ИИ

Смотрите также

Сноски

  1. ^ «Google AI создает своего собственного« дочернего »бота». Независимый. 5 декабря 2017 г.. Получено 5 февраля 2018.
  2. ^ а б США, Национальный совет по науке и технологиям - Комитет по технологиям. Аппарат Президента. (2016). Готовимся к будущему искусственного интеллекта.
  3. ^ «Будущее искусственного интеллекта в сельском хозяйстве». Intel. Получено 2019-03-05.
  4. ^ Сеннаар, Кумба. «ИИ в сельском хозяйстве - существующие приложения и влияние | Emerj - исследования и понимание искусственного интеллекта». Emerj. Получено 2019-03-05.
  5. ^ Бюллетень Университета сельскохозяйственных наук и ветеринарной медицины Клуж-Напока. Сельское хозяйство . 2011, Т. 68 Выпуск 1, стр. 284-293. 10шт.
  6. ^ «Роль искусственного интеллекта в классе». Индустрия электронного обучения. 14 апреля 2018 г.. Получено 14 января 2019.
  7. ^ а б Смит, Лоуренс. «Все необходимое». Prezi.com, 10 января 2019 г., https://www.prezi.com/ai2kkqkeolus/everyware-technopoly/
  8. ^ Quan-Haase, Anabel. Технологии и общество: социальные сети, власть и неравенство. 2-е изд., Oxford University Press, 2016. Стр. 43-44.
  9. ^ Рихтел, Мэтт (21 ноября 2010 г.). "Цифровое развитие, отвлекающее внимание" - через NYTimes.com.
  10. ^ Кристи, Чарльз А. (17 января 1990 г.). «Влияние искусственного интеллекта на банковское дело». latimes.com. Получено 2019-09-10.
  11. ^ О'Нил, Элеонора (31 июля 2016 г.). «Бухгалтерский учет, автоматизация и ИИ». icas.com. В архиве из оригинала 18 ноября 2016 г.. Получено 18 ноября 2016.
  12. ^ Роботы побеждают людей в торговой битве. В архиве 9 сентября 2009 г. Wayback Machine BBC.com (8 августа 2001 г.)
  13. ^ «Уголок технического директора: использование искусственного интеллекта в финансовых услугах - круглый стол по финансовым услугам». Круглый стол по финансовым услугам. 2 апреля 2015 г. Архивировано с оригинал 18 ноября 2016 г.. Получено 18 ноября 2016.
  14. ^ «Решения для искусственного интеллекта, решения для искусственного интеллекта». www.sas.com.
  15. ^ Чепмен, Лизетт (7 января 2019 г.). «Когда-то Palantir высмеивал продавцов. Теперь они нанимают их». latimes.com. Получено 2019-02-28.
  16. ^ Фам, Шерисс (24 апреля 2017 г.). «Джек Ма: Через 30 лет лучшим генеральным директором может стать робот». CNNMoney.
  17. ^ «Не можете найти идеального генерального директора? Создайте ИИ самостоятельно». 22 октября 2016 г.
  18. ^ Марвала, Чилидзи; Гурвиц, Эван (2017). Искусственный интеллект и экономическая теория: Скайнет на рынке. Лондон: Springer. ISBN  978-3-319-66104-9.
  19. ^ Марвала, Чилидзи; Гурвиц, Эван (2017), «Гипотеза эффективного рынка», Искусственный интеллект и экономическая теория: Скайнет на рынке, Cham: Springer International Publishing, стр. 101–110, Дои:10.1007/978-3-319-66104-9_9, ISBN  978-3-319-66103-2, получено 2020-11-11
  20. ^ День, Мин-Ю; Линь, Цзянь-Тин (27.08.2019). «Искусственный интеллект для прогнозирования рынка ETF и оптимизации портфеля». Материалы Международной конференции IEEE / ACM 2019 года по достижениям в области анализа социальных сетей и майнинга. Ванкувер, Британская Колумбия, Канада: ACM: 1026–1033. Дои:10.1145/3341161.3344822. ISBN  978-1-4503-6868-1. S2CID  210715233.
  21. ^ «Miles Education | Финансовое будущее | Сертификат по основам блокчейна для F&A Professionals». www.mileseducation.com. Архивировано из оригинал 26 сентября 2019 г.. Получено 2019-09-26.
  22. ^ «Алгоритмическая торговля». Инвестопедия. 2005-05-18.
  23. ^ «Помимо робо-советников: как искусственный интеллект может изменить управление благосостоянием».
  24. ^ «Машинное обучение - это будущее андеррайтинга, но не стартапы».
  25. ^ «ZestFinance представляет платформу машинного обучения для поддержки миллениалов и других потребителей с ограниченной кредитной историей». 2017-02-14.
  26. ^ Чанг, Сихуэй; Као, И-Цзин; Машрувала, Радж; Соренсен, Сьюзан М. (10 апреля 2017 г.). «Техническая неэффективность, неэффективность распределения ресурсов и ценообразование на аудит». Журнал бухгалтерского учета, аудита и финансов. 33 (4): 580–600. Дои:10.1177 / 0148558X17696760. S2CID  157787279.
  27. ^ Дуркин, Дж. (1 января 2002 г.). «История и приложения». Экспертные системы. 1. С. 1–22. Дои:10.1016 / B978-012443880-4 / 50045-4. ISBN  978-0-12-443880-4 - через www.sciencedirect.com. Отсутствует или пусто | название = (помощь)
  28. ^ Chen, K.C .; Лян, Тинг-пэн (1989). «ПРОТРЕЙДЕР: экспертная система для программной торговли» (PDF). Управленческие финансы. 15 (5): 1–6. Дои:10.1108 / eb013623.
  29. ^ "EBSCOhost | 5560302 | ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ ДЛЯ ПЕРСОНАЛЬНОГО ФИНАНСОВОГО ПЛАНИРОВАНИЯ".
  30. ^ Сенатор Тед Э .; Голдберг, Генри Дж .; Wooton, Джерри; Коттини, Мэтью А .; Хан, А.Ф. Умар; Килингер, Кристина Д .; Llamas, Winston M .; Marrone, MichaeI P .; Вонг, Рафаэль В. (1995). «Система искусственного интеллекта FinCEN: определение потенциального отмывания денег на основе сообщений о крупных операциях с наличными» (PDF). Протоколы IAAI-95.
  31. ^ Саттон, Стив Дж .; Холт, Мэтью; Арнольд, Вики (сентябрь 2016 г.). ""Сообщения о моей смерти сильно преувеличены "- Исследования искусственного интеллекта в бухгалтерском учете". Международный журнал бухгалтерских информационных систем. 22: 60–73. Дои:10.1016 / j.accinf.2016.07.005.
  32. ^ Бакли, Крис; Мозур, Пол (22 мая 2019 г.). «Как Китай использует слежку за высокими технологиями для подавления меньшинств». Нью-Йорк Таймс.
  33. ^ «Недостаток безопасности выявил китайскую систему наблюдения за умным городом».
  34. ^ «Скоро в Бангалоре будут установлены светофоры с ИИ». NextBigWhat. 2019-09-24. Получено 2019-10-01.
  35. ^ а б c Исследовательская служба Конгресса (2019). Искусственный интеллект и национальная безопасность (PDF). Вашингтон, округ Колумбия: Исследовательская служба Конгресса.PD-уведомление
  36. ^ а б c Слюсарь, Вадим (2019). «Искусственный интеллект как основа будущих сетей управления». Препринт.
  37. ^ «Знакомство с военной робототехникой». Экономист. 25 января 2018 г.. Получено 7 февраля 2018.
  38. ^ «Автономные системы: инфографика». siemens.com. Получено 7 февраля 2018.
  39. ^ Аллен, Грегори (6 февраля 2019 г.). «Понимание китайской стратегии искусственного интеллекта». www.cnas.org/publications/reports/understanding-chinas-ai-strategy. Центр новой американской безопасности. Архивировано из оригинал 17 марта 2019 г.. Получено 17 марта, 2019.
  40. ^ «10 перспективных приложений искусственного интеллекта в здравоохранении». Harvard Business Review. 2018-05-10. Архивировано из оригинал 15 декабря 2018 г.. Получено 2018-08-28.
  41. ^ Дина Басс (20 сентября 2016). «Microsoft разрабатывает искусственный интеллект, чтобы помочь онкологам найти правильное лечение». Bloomberg.com. Блумберг. В архиве из оригинала 11 мая 2017 года.
  42. ^ Галлахер, Джеймс (26 января 2017 г.). «Искусственный интеллект» не хуже врачей-онкологов'". Новости BBC. В архиве из оригинала 26 января 2017 г.. Получено 26 января 2017.
  43. ^ Langen, Pauline A .; Кац, Джеффри С .; Демпси, Гейл, ред. (18 октября 1994 г.), Удаленный мониторинг пациентов из группы высокого риска с помощью искусственного интеллекта, в архиве из оригинала 28 февраля 2017 г., получено 27 февраля 2017
  44. ^ Кермани, Д; Гольдбаум, М; Чжан, Кан (2018). «Выявление медицинских диагнозов и излечимых заболеваний с помощью глубокого обучения на основе изображений» (PDF). Клетка. 172 (5): 1122–1131.e9. Дои:10.1016 / j.cell.2018.02.010. PMID  29474911. S2CID  3516426. Получено 2018-12-18.
  45. ^ Сентилингам, Мира (12 мая 2016 г.). «Автономные роботы - ваши следующие хирурги?». CNN. Кабельная Новостная Сеть. В архиве из оригинала от 3 декабря 2016 г.. Получено 4 декабря 2016.
  46. ^ «Полная перезагрузка страницы». IEEE Spectrum: Новости технологий, инженерии и науки. Получено 2019-09-03.
  47. ^ Рид, Тодд Р .; Рид, Нэнси Э .; Фрицсон, Питер (2004). «Анализ сердечного звука для обнаружения симптомов и компьютерной диагностики». Практика и теория имитационного моделирования. 12 (2): 129–146. Дои:10.1016 / j.simpat.2003.11.005.
  48. ^ Йорита, Акихиро; Кубота, Наоюки (2011). «Когнитивное развитие в роботах-партнерах для информационной поддержки пожилых людей». IEEE Transactions по автономному умственному развитию. 3: 64–73. CiteSeerX  10.1.1.607.342. Дои:10.1109 / TAMD.2011.2105868. S2CID  13797196.
  49. ^ «Искусственный интеллект изменит структуру здравоохранения - медицинский футурист». Медицинский футурист. 2016-08-04. Получено 2016-11-18.
  50. ^ Лакстон, Дэвид Д. (2014). «Искусственный интеллект в психологической практике: текущие и будущие приложения и последствия». Профессиональная психология: исследования и практика. 45 (5): 332–339. Дои:10.1037 / a0034559.
  51. ^ а б c Мур, Фиби В. (07.05.2019). «Охрана труда и будущее труда: преимущества и риски инструментов искусственного интеллекта на рабочих местах». EU-OSHA. стр. 3–7. Получено 2020-07-30.
  52. ^ Франк, Морган Р .; Автор, Дэвид; Бессен, Джеймс Э .; Бриньолфссон, Эрик; Кебриан, Мануэль; Деминг, Дэвид Дж .; Фельдман, Марианн; Гро, Мэтью; Лобо, Хосе; Моро, Эстебан; Ван, Дашунь (2019-04-02). «К пониманию влияния искусственного интеллекта на труд». Труды Национальной академии наук. 116 (14): 6531–6539. Дои:10.1073 / pnas.1900949116. ISSN  0027-8424. ЧВК  6452673. PMID  30910965.
  53. ^ а б c Ховард, Джон (2019-11-01). «Искусственный интеллект: последствия для будущего работы». Американский журнал промышленной медицины. 62 (11): 917–926. Дои:10.1002 / ajim.23037. ISSN  0271-3586. PMID  31436850.
  54. ^ Джанатти, Тони-Луиза (14 мая 2020 г.). «Как алгоритмы на основе искусственного интеллекта повышают эргономическую безопасность человека». Охрана труда и безопасность. Получено 2020-07-30.
  55. ^ Мейерс, Алиша Р. (01.05.2019). «AI и рабочий комп». Научный блог NIOSH. Получено 2020-08-03.
  56. ^ Уэбб, Сидней; Сиордия, Карлос; Бертке, Стивен; Бартлетт, Диана; Рейц, Дэн (26 февраля 2020 г.). «Конкурс краудсорсинга искусственного интеллекта для наблюдения за травмами». Научный блог NIOSH. Получено 2020-08-03.
  57. ^ Фергюсон, Мюррей (19 апреля 2016 г.). «Искусственный интеллект: что будет с EHS… и когда?». EHS сегодня. Получено 2020-07-30.
  58. ^ Эшли, Кевин Д. (2017). Искусственный интеллект и правовая аналитика: новые инструменты юридической практики в эпоху цифровых технологий. Кембридж: Издательство Кембриджского университета. Дои:10.1017/9781316761380. ISBN  978-1-316-76138-0.
  59. ^ Крофт, Джейн (2019-05-02). «AI учится читать по-корейски, так что вам не обязательно». Financial Times. Получено 2019-12-19.
  60. ^ а б Джефф Ларсон, Джулия Ангвин (23 мая 2016 г.). «Как мы анализировали алгоритм рецидивизма КОМПАС». ProPublica. В архиве из оригинала 29 апреля 2019 г.. Получено 2020-06-19.
  61. ^ «Комментарий: Плохие новости. Искусственный интеллект предвзят». CNA. 2019-01-12. В архиве с оригинала 12 января 2019 г.. Получено 2020-06-19.
  62. ^ Наваз, Нишад; Гомес, Анджали Мэри (2020). «Чат-боты с искусственным интеллектом - новые рекрутеры». Электронный журнал ССРН. Дои:10.2139 / ssrn.3521915. ISSN  1556-5068.
  63. ^ Кафре, Сумит (2018-04-15). «Автоматическая биография с использованием машинного обучения и искусственного интеллекта». Азиатский журнал конвергенции в технологиях (AJCT). 4.
  64. ^ "Радж Мукерджи". Forbes.
  65. ^ "Glassdoor's" (PDF). Стеклянная дверь.
  66. ^ Matz, S.C., et al. «Психологический таргетинг как эффективный подход к цифровому массовому убеждению». Известия Национальной академии наук (2017): 201710966.
  67. ^ Басби, Матта (30 апреля 2018 г.). «Выявлено: как букмекеры используют ИИ, чтобы держать игроков на крючке». хранитель.
  68. ^ Челли, Фабио, Пьетро Зани Массани и Бруно Лепри. «Profilio: Психометрическое профилирование для стимулирования рекламы в социальных сетях». Материалы конференции ACM по мультимедиа 2017. ACM, 2017 г. [1]
  69. ^ «Как искусственный интеллект может заставить вас покупать вещи». Новости BBC. Получено 9 ноября 2020.
  70. ^ а б c Конгтон, Алиса; Сангкиттракарн, Чатчавал; Kongyoung, Sarawoot; Haruechaiyasak, Choochart (2009). «Внедрение системы онлайн-службы поддержки на основе диалогового агента». Материалы Международной конференции по менеджменту Emergent Digital Eco Системы - MEDES '09. п. 450. Дои:10.1145/1643823.1643908. ISBN  9781605588292. S2CID  1046438.
  71. ^ Сара Эшли О'Брайен (12 января 2016 г.). «Является ли это приложение колл-центром будущего?». CNN. Получено 26 сентября, 2016.
  72. ^ jackclarkSF, Джек Кларк (20.07.2016). «Новый ИИ Google обеспечивает автоматизацию обслуживания клиентов». Bloomberg.com. Получено 2016-11-18.
  73. ^ «Роль ИИ в индустрии путешествий и гостеприимства» (PDF). Infosys. 2018. Получено 14 января 2020.
  74. ^ «Расширенная аналитика в сфере гостеприимства». McKinsey & Company. 2017. Получено 14 января 2020.
  75. ^ «Текущие применения искусственного интеллекта в туризме и гостеприимстве». Синтеза. 2019. Получено 14 января 2020.
  76. ^ «Визуальные вычисления и искусственный интеллект TUM: проф. Маттиас Нисснер». www.niessnerlab.org.
  77. ^ «Помешает ли Deepfakes на промежуточных выборах?». Проводной. Ноябрь 2018.
  78. ^ Афчар, Дарий; Нозик, Винсент; Ямагиши, Дзюнъити; Этидзен, Исао (декабрь 2018 г.). "MesoNet: компактная сеть обнаружения подделки видео на лице". Международный семинар IEEE 2018 по криминалистике и безопасности информации (WIFS). Гонконг, Гонконг: IEEE: 1–7. arXiv:1809.00888. Дои:10.1109 / WIFS.2018.8630761. ISBN  978-1-5386-6536-7. S2CID  52157475.
  79. ^ Тейсу, Денис (2019), Мезарис, Василейос; Никсон, Линдон; Пападопулос, Симеон; Тейсу, Денис (ред.), «Применение методологии дизайн-мышления: подключаемый модуль проверки InVID», Видеоверификация в эпоху фейковых новостей, Cham: Springer International Publishing, стр. 263–279, Дои:10.1007/978-3-030-26752-0_9, ISBN  978-3-030-26751-3, получено 2020-11-11
  80. ^ Лион, Ким (29 января 2020 г.). «FTC заявляет, что технология звуковых дипфейков становится лучше». Грани.
  81. ^ "Аудиосэмплы из" Перенести обучение от проверки динамика на синтез речи с несколькими динамиками"". google.github.io.
  82. ^ Цзя, Е; Чжан, Ю; Вайс, Рон Дж .; Ван, Цюань; Шен, Джонатан; Рен, Фэй; Чен, Чжифэн; Нгуен, Патрик; Панг, Руоминг; Морено, Игнасио Лопес; У Юнхуэй (2 января 2019 г.). «Перенос обучения от проверки говорящего на синтез речи с множеством говорящих». arXiv:1806.04558. Bibcode:2018arXiv180604558J. Цитировать журнал требует | журнал = (помощь)
  83. ^ "Визуальные вычисления TUM: проф. Маттиас Нисснер". www.niessnerlab.org.
  84. ^ «Полная перезагрузка страницы». IEEE Spectrum: Новости технологий, инженерии и науки.
  85. ^ «Внесение данных в исследования по обнаружению дипфейков».
  86. ^ Ченг, Жаки (30 сентября 2009 г.). «Виртуальный композитор создает красивую музыку и вызывает споры». Ars Technica.
  87. ^ Патент США № 7696426. https://www.google.com/patents/US7696426
  88. ^ Хик, Тьерри (11 октября 2016 г.). "Классическая музыка". Люксембургское сусло.
  89. ^ "Résultats de recherche - La Sacem". repertoire.sacem.fr.
  90. ^ Рекена, Глория; Санчес, Карлос; Корсо-Игуэрас, Хосе Луис; Рейес-Альварадо, Сирения; Ривас-Руис, Франсиско; Вико, Франсиско; Ральо, Альфредо (2014). «Музыкальная медицина Melomics (M3) для уменьшения восприятия боли во время педиатрической процедуры укола». Детская аллергия и иммунология. 25 (7): 721–724. Дои:10.1111 / pai.12263. PMID  25115240. S2CID  43273958.
  91. ^ Суппурис, Аарон (23 мая 2016 г.). «Проект Google Magenta покажет, могут ли ИИ действительно создавать искусство». Engadget.
  92. ^ "Watson Beat на GitHub". 2018-10-10.
  93. ^ «Песни в ключе AI». Проводной. 17 мая 2018.
  94. ^ «Хён, сестра Тэён из Girls 'Generation, дебютирует с песней, созданной AI». koreajoongangdaily.joins.com. Получено 2020-10-23.
  95. ^ решения для бизнес-аналитики В архиве 3 ноября 2011 г. Wayback Machine. Повествовательная наука. Проверено 21 июля 2013.
  96. ^ Эйль, Александр. «Большие данные и Yahoo в поисках массовой персонализации». Barron's.
  97. ^ Киркланд, Сэм. "'Робот напишет 1 миллиард историй в 2014 году - но узнаете ли вы это, когда увидите? ". Poynter.
  98. ^ Бизнес, Рэйчел Мец, CNN. «Этот ИИ настолько хорошо пишет, что его создатели не позволят вам его использовать». CNN.
  99. ^ Уильямс, Генри (4 июля 2016 г.). «Служба интернет-публикации AI Echobox закрывает финансирование в размере 3,4 млн долларов». Startups.co.uk. Получено 21 июля, 2016.
  100. ^ Смит, Марк (22 июля 2016 г.). «Так вы думаете, что выбрали прочитать эту статью?». BBC. Получено 27 июля, 2016.
  101. ^ «Программное обеспечение искусственного интеллекта, которое пишет как человек». Архивировано из оригинал на 2013-04-12. Получено 2013-03-11.
  102. ^ «User Data Is So 2018. Здесь идут данные о контенте». Forbes. 2018-09-12. Получено 2018-09-12.
  103. ^ Джеймс Р. Михан. Tale-spin, интерактивная программа, которая пишет рассказы. В Труды 5-й Международной совместной конференции по искусственному интеллекту - Том 1, IJCAI’77, страницы 91–98, Сан-Франциско, Калифорния, США, 1977 г., Morgan Kaufmann Publishers Inc.
  104. ^ «Интерактивное повествование: подход интеллектуальных систем» Марка Оуэна Ридла, Вадима Булитко в Журнал AI, Vol. 34, № 1, 2013 г. https://www.aaai.org/ojs/index.php/aimagazine/article/view/2449
  105. ^ Каллавей, Чарльз Б. и Джеймс К. Лестер (2002). «Поколение повествовательной прозы». Искусственный интеллект 139,2: 213–52. http://www.intellimedia.ncsu.edu/wp-content/uploads/npg-ijcai01.pdf
  106. ^ «Японская программа искусственного интеллекта только что написала небольшой роман, и он почти выиграл литературный приз». Цифровые тенденции. 2016-03-23. Получено 2016-11-18.
  107. ^ "Новости бота". Новости Hanteo. 2020-10-20. Получено 2020-10-20.
  108. ^ «Почему исследователи ИИ любят видеоигры». Экономист. В архиве из оригинала от 5 октября 2017 года.
  109. ^ Яннакакис, Г. Н. (2012, май). Новый взгляд на игровой AI. В материалах 9-й конференции по компьютерным границам (стр. 285–292). ACM.
  110. ^ «Мыслительные машины: искусство и дизайн в компьютерную эпоху, 1959–1989». Музей современного искусства. Получено 2019-07-23.
  111. ^ Дата обращения 29 июля.
  112. ^ «Нечеловеческое: искусство в эпоху искусственного интеллекта - Государственный фестиваль». Statefestival.org. Получено 2018-09-13.
  113. ^ Чун, Рене (2017-09-21). «Трудно сказать, была ли картина сделана компьютером или человеком». Художественный. Получено 2019-07-23.
  114. ^ Дата обращения 29 июля.
  115. ^ "Дома". sites.google.com. Получено 2020-08-13.
  116. ^ "Rebase: Activate | Beall Center for Art + Technology". beallcenter.uci.edu. Получено 2020-08-13.
  117. ^ «Понимание ИИ». Проверено сентябрь 2019 г.. Проверить значения даты в: | дата доступа = (помощь)
  118. ^ "MAK Wien - MAK Museum Wien". Проверено октябрь 2019 г.. Проверить значения даты в: | дата доступа = (помощь)
  119. ^ «Европейская платформа цифрового гуманизма - конференция European ARTificial Intelligence Lab». Проверено сентябрь 2019 г.. Проверить значения даты в: | дата доступа = (помощь)
  120. ^ Драгичевич, Томислав (2019). «Автоматизированное проектирование с использованием искусственного интеллекта для обеспечения надежности силовых электронных систем» (PDF). IEEE Transactions по силовой электронике. 34 (8): 7161–7171. Bibcode:2019ITPE ... 34.7161D. Дои:10.1109 / TPEL.2018.2883947. S2CID  116390072.
  121. ^ Истории успеха В архиве 4 октября 2011 г. Wayback Machine.
  122. ^ «Промышленные роботы World Robotics 2015». Международная федерация робототехники. Архивировано из оригинал 27 марта 2016 г.. Получено 27 марта 2016.
  123. ^ «Цифровая спектрометрия». 2018-10-08.
  124. ^ [2], "Патент на цифровую спектрометрию US9967696B2" 
  125. ^ «Как искусственный интеллект переходит из лаборатории в игровую комнату вашего ребенка». Вашингтон Пост. Получено 2016-11-18.
  126. ^ Мейер, Майкл Д. (январь 2007 г.). «Искусственный интеллект в транспортной информации для приложений» (PDF). Циркуляр транспортных исследований.
  127. ^ Халлербах, Свен; Ся, Ицюнь; Эберле, Ульрих; Кестер, Франк (3 апреля 2018 г.). «Идентификация критических сценариев для кооперативных и автоматизированных транспортных средств на основе моделирования». Технический документ SAE 2018-01-1066. Получено 23 декабря 2018.
  128. ^ «33 корпорации, работающие над автономными транспортными средствами». CB Insights. N.p., 11 августа 2016. 12 ноября 2016.
  129. ^ Уэст, Даррелл М. «Движение вперед: беспилотные автомобили в Китае, Европе, Японии, Корее и Соединенных Штатах». Центр технологических инноваций в Брукинге. N.p., сентябрь 2016. 12 ноября 2016.
  130. ^ Берджесс, Мэтт (24 августа 2017 г.). «Великобритания собирается начать испытания взводов самоуправляемых грузовиков». Проводная Великобритания. В архиве из оригинала 22 сентября 2017 г.. Получено 20 сентября 2017.
  131. ^ Дэвис, Алекс (5 мая 2015 г.). «Первый в мире самоходный полугрузовик выезжает на дорогу». ПРОВОДНОЙ. В архиве из оригинала 28 октября 2017 г.. Получено 20 сентября 2017.
  132. ^ МакФарланд, Мэтт. «Прорыв Google в области искусственного интеллекта может иметь огромное влияние на беспилотные автомобили и многое другое». Вашингтон Пост 25 февраля 2015 г. Газетный киоск Infotrac. 24 октября 2016 г.
  133. ^ «Программирование безопасности беспилотных автомобилей». Национальный фонд науки. N.p., 2 февраля 2015 г. 24 октября 2016 г.
  134. ^ ArXiv, E. T. (26 октября 2015 г.). Почему беспилотные автомобили должны быть запрограммированы на убийство. Источник по состоянию на 17 ноября 2017 г. https://www.technologyreview.com/s/542626/why-self-driving-cars-must-be-programmed-to-kill/[постоянная мертвая ссылка ]
  135. ^ «ИИ превосходит экспертов по боевой тактике ВВС в имитационных воздушных боях». Ars Technica. 29 июня 2016 г.
  136. ^ Джонс, Рэндольф М .; Лэрд, Джон Э .; Nielsen, Paul E .; Колтер, Карен Дж .; Кенни, Патрик; Косс, Франк В. (1999-03-15). «Автоматизированные интеллектуальные пилоты для моделирования боевого полета». Журнал AI. 20 (1): 27. ISSN  0738-4602.
  137. ^ Домашняя страница AIDA. Kbs.twi.tudelft.nl (17 апреля 1997 г.). Проверено 21 июля 2013.
  138. ^ История самовосстанавливающихся систем управления полетом. НАСА Драйден. (Апрель 2003 г.). Проверено 25 августа 2016.
  139. ^ «Летная демонстрация компонентов системы управления состоянием транспортного средства X-33 на исследовательском самолете F / A-18» (PDF).
  140. ^ а б c d Адамс, Эрик (28 марта 2017 г.). «AI обладает способностью сделать полеты более безопасными и, возможно, даже приятными». Проводной. Получено 7 октября, 2017.
  141. ^ а б c Баомар, Хайтам; Бентли, Питер Дж. (2016). «Интеллектуальная система автопилота, которая изучает порядок действий в аварийных полётах, имитируя пилотов-людей» (PDF). Серия симпозиумов IEEE по вычислительному интеллекту (SSCI) 2016 г.. С. 1–9. Дои:10.1109 / SSCI.2016.7849881. ISBN  978-1-5090-4240-1. S2CID  2021875.
  142. ^ «Исследование NVIDIA: преобразование стандартного видео в замедленное с помощью ИИ» - через www.youtube.com.
  143. ^ «Искусственный интеллект помогает старым видеоиграм выглядеть как новые». www.theverge.com.
  144. ^ «Обзор: Topaz Sharpen AI потрясающий». petapixel.com.
  145. ^ Гриффин, Мэтью (26 апреля 2018 г.). «AI теперь может восстановить ваши поврежденные фотографии до их исходного состояния».
  146. ^ «AI NVIDIA может исправить плохие фотографии, посмотрев на другие плохие фотографии». Engadget.
  147. ^ «Использование ИИ для раскрашивания и масштабирования 109-летнего видео Нью-Йорка до 4K и 60 кадров в секунду». petapixel.com.
  148. ^ https://www.wired.co.uk/article/history-colourisation-controversy
  149. ^ «Отказ изображения Facebook показывает, как ИИ компании помечает ваши фотографии». www.theverge.com.
  150. ^ «Применение искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли: изучение его влияния». 15 мая 2019.
  151. ^ Сальватерра, Неанда (14 октября 2019 г.). «Нефтегазовые компании обращаются к искусственному интеллекту, чтобы сократить расходы» - через www.wsj.com.

дальнейшее чтение

внешняя ссылка