Поскольку использование искусственного интеллекта становится все более распространенным, отрасль безопасности может использовать преимущества новой технологии различными способами.

К сожалению, искусственный интеллект создает как возможности, так и риски. В 1950-х годах ученые заложили теоретическую основу для искусственного интеллекта, но у них не было вычислительной мощности для практических разработок. В конце 1980-х годов финансирование этого исследования прекратилось.

В 1997 году суперкомпьютер Deep Blue от IBM победил чемпиона мира по шахматам и вновь завоевал интерес к искусственному интеллекту. На рубеже тысячелетий появилось созданное на базе достижений в области сенсорных технологий робототехническое оборудование. Недавнее появление нейронных сетей показало их превосходство над людьми в таких задачах как распознавание визуальных объектов.

Очевидно, что история искусственного интеллекта - это успехи и неудачи. Итак, главный вопрос заключается в следующем: что стимулирует прогресс искусственного интеллекта? Ответ состоит из трех основных компонентов:

Во-первых, это доступность вычислительной мощности в облаке и графических процессорах. Во-вторых, это достижения в области машинного обучения, особенно нейронных сетей. Третий - это датчики, которые стали дешевле, быстрее и эффективнее, чем когда-либо.

Исследования известных аналитиков доказывают, что планы массового использования не являются беспочвенными. По оценкам Gartner, до широкого распространения искусственного интеллекта остается примерно от двух до пяти лет. 75% руководителей, опрошенных Economist Intelligence Unit, планируют в течение следующих трех лет начать использовать искусственный интеллект в своем бизнесе.

Видеоаналитика - еще одна область, в которой широко применяются методы ИИ, такие как алгоритмы глубокого обучения. В индустрии безопасности создается видеоаналитика, которая может использоваться для обнаружения и распознавания объектов, но крупные поставщики технологий идут дальше, предлагая когнитивные услуги в облаке.

Microsoft предлагает новую услугу - вы загружаете в сервис изображение, он его анализирует и возвращает вам. Например, система идентифицирует лица на групповой фотографии и оценит их эмоции. Когнитивные услуги, подобные этой, будут очень распространены в будущем. Их можно было бы использовать, например, в отделениях банков, чтобы определить степень удовлетворенности клиентов по их лицам.

Некоторые компании начали использовать виртуальных помощников. Сайт 1-800-FLOWERS экспериментирует с технологией GWYN (Gifts When You Need - «Подарки, когда вам нужно»), которая помогает клиентам выбирать цветы. При тестировании GWYN и ее возможностей я зашел на сайт, и GWYN спросила, что я ищу. Я написал, что мне нужны цветы на день рождения моей жены, GWYN спросила, какие конкретно цветы я имею в виду. Я сказал ей, что мне нужен букет из гвоздик и роз. GWYN предложила соответствующие варианты.

Существуют и другие виртуальные помощники, которые могут выполнять такие функции, как отслеживание потенциальных клиентов по электронной почте. Google и Amazon придумали мощные продукты, такие как Lex и Dialog Flow, на которые стоит обратить внимание.

Многое происходит и в области робототехники. В некоторых странах компании экспериментируют с использованием роботов для приветствия клиентов в своих магазинах. По словам их конструкторов, роботы способны к человеческому взаимодействию и сопереживанию.

Роботы также используются в логистике и доставке товаров. Amazon продолжает экспериментировать с доставкой на дронах. Даже в Domino's начали использовать роботов для доставки пиццы!

Источник www.securitysales.com. Перевод статьи выполнила администратор сайта Елена Пономаренко.