Искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные презентация

Вопросы лекции
1. Основы в области технологий
искусственного интеллекта и
машинного обучения
2. Понятие и специфика больших данных
3. Характеристика технологий
виртуальной и дополнительной реальностей

Литература: нормативно-правовые источники
Указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. N 490
«О развитии искусственного интеллекта в РФ»
Приказ Минцифры России от 18.11.2020 № 600
«Об утверждении методик расчета целевых показателей национальной цели развития Российской Федерации "Цифровая трансформация"»
Паспорт федерального проекта «Цифровые технологии»,
утв. протоколом заседания президиума Правительственной комиссии по цифровому развитию, использованию инф.технологий для улучшения качества жизни и условий ведения предпринимательской деятельности
от 28.05.2019 № 9

Литература: учебные пособия
Зегжда Д.П. Кибербезопасность цифровой индустрии.
Теория и практика функциональной устойчивости к кибератакам / Под редакцией профессора РАН, д.т.н. Д.П. Зегжды. – М.: Горячая Линия - Телеком, 2020. – 560 с.
Цифровое будущее государственного управления по результатам /
Е. И. Добролюбова, В. Н. Южаков, А. А. Ефремов, Е. Н. Клочкова, Э. В. Талапина, Я. Ю. Старцев.
– М.: Изд. дом «Дело» РАНХиГС, 2019. – 114 с.
Управление данными в госсекторе.
Навигатор для начинающих /
под ред. О. М. Гиацинтова, В. А. Сазонова, М. С. Шклярук. –
М. : РАНХиГС, 2022. – 198 с.
Технологии ИИ в промышленности.
Аналитический обзор мирового рынка робототехники
– М.: Агентство промышленного развития Москвы, 2019. – 156 с.

Основы в области технологий ИИ и МО
Сильный/человекоподобный ИИ (Strong AI, Super-AI)
интеллектуальный алгоритм, способный решать широкий спектр
интеллектуальных задач как минимум наравне с человеческим разумом
Слабый/специальный ИИ(Narrow AI, Weak AI)
алгоритм, имитирующий человеческий разум в решении конкретных узкоспециализированных задач
Машинное обучение (Machine Learning)
технологии автоматического обучения алгоритмов ИИ
распознаванию и классификации на тестовых выборках
объектов для повышения качества распознавания,
обработки и анализа данных, прогнозирования
Нейронная сеть (Artificial Neural Network)
математическая модель (в т.ч. программное и аппаратное воплощение),
состоящая из слоев "нейронов", передающих друг другу данные, и построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей
Глубокое обучение
архитектура нейросетей, один из подходов к их построению и обучению
1

Искусственный интеллект
– это область информатики, занимающаяся
разработкой интеллект. комп. систем, т.е.
систем, обладающих возможностями,
которые связывают с человеческим разумом:
понимание языка, обучение, способность рассуждать,
решать проблемы и т.д.
Нац. стратегия развития ИИ на период до 2030 года,
утв. Указом Президента РФ от 10.10.2019 № 490:
Искусственный интеллект
– комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и
получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые,
как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека.
Основные свойства искусственного интеллекта:
● понимание языка; ● обучение; ● способность мыслить; ● способность действовать.
ИИ применим в тех областях, где есть большой объём накопленных данных.
ИИ эффективен, когда параметров тысячи, причём часть из них неструктурированные.

Структура технологий
ИИ

Машинное обучение

Процесс создания технологии ИИ как проекта

Популярные реализации технологий МО
Компьютерное зрение
обработка визуальной информации
для извлечения полезных знаний
Задачи:
детектирование объектов;
трекинг объектов;
распознавание образов;
сегментация;
оценка глубины расстояния.
Биометрическая аутентификация
процесс доказательства и проверки подлинности
через предъявление пользователем своего биометрического образа
и путём преобразования этого образа в соответствии с заранее
определенным протоколом аутентификации
Системы состоят из двух частей:
аппаратных средств;
специализированного программного обеспечения

Тенденции развития технологий ИИ
Научные исследования:
совершенствование и придание нюансов уже существующим решениям на рынке систем МО и ИИ
развитие адаптационных функций, включая коммуникативные навыки и восприятие человеческих эмоций
продолжение исследований в области Computational Cognitive Science, которые помогут приблизиться к созданию гибких и многофункциональных систем ИИ и совершенствовать современных роботов
новые методы МО, которые ускоряют разработку и реализацию решений в области ИИ
развитие перспективных методов анализа данных
Глобальные тенденции:
освобождение человека от рутинных действий, замена или снижение интенсивности интеллектуального труда в отдельных профессиях вплоть до полной замены специалистов на интеллектуальные устройства
построение цифрового интерактивного инфо-технического пространства, кооперация людей и машин в мыслящие системы
более эффективная обработка информации, характеризуемой многократно возрастающим объёмом и разнообразием типов
увеличение объёма данных для анализа и повышение доступности данных надлежащего качества
Развитие аппаратного и ПО:
расширение вычислительных и функциональных возможностей программных продуктов
появление платформ для сборки приложений на базе голосовых интерфейсов
многофункциональные платформы и кроссплатформенные решения,
благодаря которым голосовой ассистент сможет одинаково работать на разных устройствах и др.

Главные нерешенные вопросы ИИ
Сильный и слабый ИИ
Создание сильного ИИ открывает дорогу распространению автономных роботов,
способных к обучению, в отличие от сегодняшних с программируемым поведением.
Ключевой является разработка архитектуры систем, обладающих психикой.
Единственной известной нам системой, обладающей психикой, является мозг.
Память и катастрофическое забывание
Каждая нейросеть будет иметь лишь тот конкретный навык, которому она обучилась.
Если сеть, умеющую играть в Го обучить игре в шахматы, то она при этом забудет,
что она умела играть в Го. Человек, напротив, может накапливать различные навыки,
которые он приобретает в течение жизни, и применять их в обстоятельствах
по своему желанию.
Прозрачность и объяснимость
Для нас нейросеть - «черный ящик», решениям которого мы вынужден доверять.
Этика ИИ
Быстрое развитие ИИ и скорость внедрения решений на его основе порождают опасения:
Что станет с людьми, которых он будет вытеснять с их привычных рабочих мест?
Успеет ли общество адаптироваться к столь резким переменам?
Успеют ли сокращённые работники освоить следующую профессию,
прежде чем и там начнутся сокращения?
Не рискуем ли мы потерять контроль над собственной судьбой,
передав бразды правления сильному ИИ?

Понятие и специфика больших данных
Принятие решений на основе данных
— основное свойство гос. сектора, ориентированного на данные (Data-DrivenPublic Sector)
Программный документ Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР)
«На пути к формированию госсектора, ориентированного на данные»
в таком государстве:
данные - ключевой стратегический актив,
определяется их ценность и измеряется
их влияние;
принимаются активные меры по
уничтожению препятствий, мешающих
управлять данными, обмениваться ими
и использовать их повторно;
данные используют, чтобы разрабатывать,
отслеживать применение НПБ и
предоставление госуслуг;
высоко ценится публикация открытых
данных и обмен данными между
госорганизациями и их подразделениями;
соблюдаются права граждан, касающиеся
данных (используются этично, прозрачно, обеспечена их безопасность данных).
2

Данные как ресурс и как актив

Данные и информация в пирамиде знаний
ДАННЫЕ — это дискретные, объективные факты или наблюдения, неорганизованные и необработанные, не передающие конкретного смысла и
не имеющие ценности, потому что они лишены контекста и интерпретации.
ИНФОРМАЦИЯ — форматированные данные, обработанные с определенной целью, которым придан смысл посредством добавления контекста.
Определения информации, как правило, опираются на ее связь с данными.
При этом используются понятия: «формат», «структура», «организация», «смысл», «ценность».
Таким образом,
информация в большинстве случаев рассматривается
как организованные или структурированные
данные.
Обработка обеспечивает соответствие
данных конкретной цели
или контексту и тем самым
делает их
значимыми,
ценными,
релевантными.

Классификация данных

Большие данные (Big Data)
термин связан с техническими аспектами сбора и обработки данных
не предполагает конкретные виды данных
Смысл термина указывает на
большой объем данных
высокую скорость поступления
разнообразие источников
множество форматов получаемой информации
5 V Больших данных:
Объем: количество данных, доступных для анализа с целью извлечения полезной информации
Скорость обработки: скорость потока создания, хранения, анализа и визуализации данных
Разнообразие: данные разных типов из различных областей
Ценность: извлечь максимум пользы из результатов анализа
Достоверность: анализ будет бесполезен, если данные окажутся недостоверными

Характеристика технологий
виртуальной и дополнительной реальностей
С помощью ИИ создаются интерактивные миры, в которых с различной степенью сходства имитируется человеческая реальность.
Ощущения передаются пользователю через его органы чувств,
прежде всего зрение, слух, осязание.
Для полноты картины могут подключаться запахи.
Поискать в городе покемона, примерить платье онлайн, поучаствовать в битве фантазийных персонажей, стать пилотом самолёта — всё это возможности, которые открывает виртуальная реальность.
Разработчики создают всё новые способы применения VR и AR
не только в качестве развлечения, но и в других сферах жизни.
3

Виртуальная реальность
(англ. virtual reality, VR, искусственная действительность)
созданный техническими средствами мир,
передаваемый человеку через его ощущения:
зрение, слух, осязание и другие.
Виртуальная реальность имитирует как воздействие,
так и реакции на воздействие.
Для создания
убедительного комплекса
ощущений реальности
компьютерный синтез свойств
и реакций виртуальной реальности
производится в реальном времени.

Составляющая технологии — трекинг.
Представляет собой отслеживание движения головы и тела пользователя.
Технологии
прогнозируют стремительный рост.
Скоро в доступе появится VR костюмы,
увеличивающие степень погружения и ощущений.
Ивенты в других измерениях станут доступнее.
Любой сможет присутствовать в виде аватара.

Дополненная реальность
(англ. augmented reality, AR)
результат введения в зрительное поле
любых сенсорных данных с целью дополнения
сведений об окружении и
изменения восприятия окружающей среды
графическая картинка накладывается на реальную,
создаётся единая плоскость,
которую видит пользователь на экране своего устройства

С технологией знаком любой пользователь соц. сетей
— различные фильтры и маски на видео позволяют создавать интересный контент
Принцип работы основан на обучении нейросети.
Она учится распознавать объекты и маркеры реальности,
а также фиксировать местоположение.
Всё окружающее пространство ИИ
разделяет на карту точек и плоскостей,
по которым может определить местоположение пользователя.

Тематика докладов на семинар
1. Что такое компьютерная лингвистика и как технологии на её основе помогают людям с ограниченными возможностями здоровья
https://habr.com/ru/companies/netologyru/articles/656485/
2. Цифровые продукты от Сбера
https://developers.sber.ru/help/
Задание для самостоятельной работы
Подготовиться к тестированию по пройденной теме
Ознакомиться с электронными учебниками