Технологии искусственного интеллекта помогают предотвратить выбросы вредных веществ в окружающую среду путем сокращения прорывов трубопроводов и тем самым сохранить жизнь и здоровье людей. Участников подобных проектов вдохновляет как возможность проявить себя в работе с самыми современными технологиями, так и их благородная миссия — защита природы и человека.
По мере изменения отношений между машинами, алгоритмами и человеком на рынке труда появляются новые профессии. Независимо от специализации самыми важными качествами работника цифровой экономике работодатели считают умение комплексно решать проблемы и быстро учиться, аналитическое мышление и развитый эмоциональный интеллект. Заметную роль в ускоренной замене устаревших профессий новыми, допускающими широкие возможности дистанционной работы и сотрудничества, сыграла пандемия.
В файловых архивах организаций часто скрыты огромные объемы полезной информации. Для превращения текста из набора слов в массив фактов, на основе которых можно автоматизировать получение логических выводов, нельзя обойтись без онтологий, используемых в комбинации с другими методами, для уверенного автоматизированного распознавания смысла текстов.
Робот подает людям пример ответственного отношения к окружающей среде. Установленная в нем видеокамера передает в компьютер изображение ленты конвейера, по которой перемещается мусор, алгоритм распознает его тип, а «умный» манипулятор с пневматическим захватом собирает и раскладывает по нужным контейнерам.
Обучение в онлайне может стать исключительно эффективным благодаря возможности анализировать данные об учениках и менять сам процесс обучения по результатам этого анализа. Важно и то, что цифровые технологии окружают современных школьников и студентов с самого детства, а Интернет — неотъемлемая часть их жизни.
Как бы слабо ни была развита сегодня дисциплина обеспечения безопасности систем машинного обучения, благодаря достижениям исследователей ситуация исправится. И когда это произойдет, то самым слабым звеном в безопасности систем машинного обучения, как и в криптографии, окажется программное обеспечение, используемое для поддержки их работы.
Интеллектуальные системы, работающие на основе алгоритмов машинного обучения, требуют больших объемов размеченных данных. Используя фактические сведения справочного характера, можно восполнять нехватку размеченных данных для обучения алгоритмов, причем для многих практических применений удобно организовывать справочные сведения в форме графа знаний. Объединение сведений из графов знаний с обучающими выборками позволяет существенно улучшить результативность работы алгоритмов машинного обучения, в том числе используемых в системах предоставления рекомендаций и анализа структуры сообществ. Графы знаний позволяют не только повысить точность работы таких систем, но и обеспечить объяснимость получаемых результатов.
В период самоизоляции резко возрос спрос общества на сервисы, связанные с проявлением социальной ответственности. Организации, которым удалось их оперативно реализовать, получили значительный бонус к своей репутации. Это касается как одобрения со стороны клиентов, так и лояльности собственных сотрудников, которые вполне способны оценить заботу о себе. Казалось бы, при чем тут анализ данных?