stringtranslate.com

Применение искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) используется в приложениях в промышленности и академических кругах. Аналогично электричеству или компьютерам, ИИ служит в качестве технологии общего назначения , которая имеет многочисленные приложения, включая перевод языка , распознавание изображений , принятие решений , [1] [2] кредитный скоринг и электронную коммерцию . ИИ включает разработку машин, которые могут воспринимать, понимать, действовать и изучать научную дисциплину. [3]

Интернет и электронная коммерция

Рекомендательные системы

Система рекомендаций предсказывает оценку или предпочтение, которое пользователь даст элементу. [4] [5] Системы рекомендаций на основе искусственного интеллекта предназначены для предложения предложений на основе предыдущего поведения. Эти системы использовались такими компаниями, как Netflix , Amazon , Instagram и YouTube , где они генерируют персонализированные плейлисты, предложения продуктов и рекомендации видео. [6]

Веб-каналы и сообщения

Машинное обучение также используется в веб-каналах, например, для определения того, какие посты должны отображаться в лентах социальных сетей. [7] [8] Различные типы анализа социальных сетей также используют машинное обучение [9] [10] , и существуют исследования его использования для (полу)автоматической маркировки/улучшения/исправления онлайн-дезинформации и связанных с ней фильтров-пузырей . [11] [12] [13]

Таргетированная реклама и повышение вовлеченности в Интернете

ИИ используется для таргетинга веб-рекламы на тех, кто с наибольшей вероятностью нажмет на нее или воспользуется ею. Он также используется для увеличения времени, проведенного на веб-сайте, путем выбора привлекательного контента для зрителя. Он может предсказывать или обобщать поведение клиентов на основе их цифровых следов . [14] И AdSense [ требуется цитата ], и Facebook [15] используют ИИ для рекламы. Компании, занимающиеся азартными играми в Интернете, используют ИИ для улучшения таргетинга клиентов. [16]

Модели ИИ для вычисления личности добавляют психологическое таргетирование к более традиционному социально-демографическому или поведенческому таргетированию. [17] ИИ используется для настройки параметров покупок и персонализации предложений. [18]

Виртуальные помощники

Интеллектуальные персональные помощники используют ИИ для понимания многих запросов на естественном языке другими способами, чем элементарные команды. Распространенными примерами являются Siri от Apple, Alexa от Amazon и более поздний ИИ, ChatGPT от OpenAI. [19]

Поисковые системы

Bing Chat использует искусственный интеллект как часть своей поисковой системы . [20]

Фильтрация спама

Машинное обучение может использоваться для борьбы со спамом, мошенничеством и фишингом . Оно может тщательно изучать содержимое спама и фишинговых атак, чтобы попытаться идентифицировать вредоносные элементы. [21] Некоторые модели, созданные с помощью алгоритмов машинного обучения, имеют более 90% точности в различении спама и законных писем. [22] Эти модели могут быть уточнены с использованием новых данных и развивающихся тактик спама. Машинное обучение также анализирует такие характеристики, как поведение отправителя, информация в заголовке письма и типы вложений. [23]

Перевод на русский язык

Технология перевода речи пытается преобразовать произнесенные слова одного языка в другой. Это потенциально снижает языковые барьеры в глобальной торговле и межкультурном обмене, позволяя носителям разных языков общаться друг с другом. [24]

ИИ используется для автоматического перевода устной речи и текстового контента в таких продуктах, как Microsoft Translator , Google Translate и DeepL Translator . [25] Кроме того, ведутся исследования и разработки по расшифровке и проведению коммуникации с животными. [26] [27]

Значение передается не только текстом, но и через использование и контекст (см. семантику и прагматику ). В результате два основных подхода к категоризации для машинных переводов — это статистические и нейронные машинные переводы (НМП). Старый метод выполнения перевода заключался в использовании методологии статистического машинного перевода (СМП) для прогнозирования наилучшего вероятного результата с помощью определенных алгоритмов. Однако с НМП подход использует динамические алгоритмы для достижения лучших переводов на основе контекста. [28]

Распознавание лиц и маркировка изображений

ИИ использовался в системах распознавания лиц с точностью 99%. Некоторые примеры — Face ID от Apple и Face Unlock от Android , которые используются для защиты мобильных устройств. [29]

Маркировка изображений использовалась Google для обнаружения продуктов на фотографиях и для того, чтобы позволить людям осуществлять поиск на основе фотографии. Маркировка изображений также продемонстрировала возможность генерировать речь для описания изображений для слепых людей. [30] DeepFace от Facebook распознает человеческие лица на цифровых изображениях.

Игры

Игры были основным применением [ релевантно? ] возможностей ИИ с 1950-х годов. В 21 веке ИИ победили людей во многих играх, включая шахматы ( Deep Blue ), Jeopardy! ( Watson ), [31] го ( AlphaGo ), [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] покер ( Pluribus [39] и Cepheus ), [40] киберспорт ( StarCraft ), [41] [42] и обычные игры ( AlphaZero [43] [44] [45] и MuZero ). [46] [47] [48] [49] ИИ заменил вручную закодированные алгоритмы в большинстве шахматных программ. [50] В отличие от го или шахмат , покер — игра с несовершенной информацией , поэтому программа, играющая в покер, должна рассуждать в условиях неопределенности. Обычные игроки действуют, используя обратную связь от игровой системы, не зная правил.

Экономические и социальные проблемы

AI for Good — это инициатива МСЭ, поддерживающая учреждения, использующие ИИ для решения некоторых из крупнейших экономических и социальных проблем мира. Например, Университет Южной Калифорнии запустил Центр искусственного интеллекта в обществе с целью использования ИИ для решения таких проблем, как бездомность. Исследователи Стэнфорда используют ИИ для анализа спутниковых снимков с целью выявления районов с высоким уровнем бедности. [51]

Сельское хозяйство

В сельском хозяйстве ИИ помог фермерам определить области, которые нуждаются в орошении, удобрении, обработке пестицидами или повышении урожайности. [52] Агрономы используют ИИ для проведения исследований и разработок. ИИ использовался для прогнозирования времени созревания таких культур, как томаты, [53] мониторинга влажности почвы, управления сельскохозяйственными роботами , проведения предиктивной аналитики , [54] [55] классификации эмоций криков свиней у скота , [26] автоматизации теплиц , [56] обнаружения болезней и вредителей, [57] [58] и экономии воды. [59]

Точное земледелие

ИИ помогает достичь точного земледелия, которое требует использования алгоритмов для анализа данных, полученных со спутниковых снимков и полевых датчиков на месте. Он позволяет оптимизировать использование ресурсов и помогает принимать правильные решения относительно типа питательных веществ, воды и пестицидов, необходимых для максимизации урожая. [60]

Мониторинг урожая и почвы

Использование моделей машинного обучения для мониторинга здоровья сельскохозяйственных культур и почвы. Модели смогут обнаруживать и предсказывать болезни и вредителей сельскохозяйственных культур заранее, чтобы обеспечить своевременное вмешательство. [61]

Автоматизированное машинное оборудование

Существуют автоматизированные машины, такие как тракторы и комбайны, которые могут работать автономно с минимальным человеческим трудом. С использованием ИИ многие обязанности в этой области можно выполнять с точностью. [62]

Кибербезопасность

Компании, занимающиеся кибербезопасностью, внедряют нейронные сети , машинное обучение и обработку естественного языка для улучшения своих систем. [63]

Применение ИИ в кибербезопасности включает в себя:

Главный специалист по борьбе с мошенничеством в Google Шуман Гошемаджумдер заявил, что со временем искусственный интеллект будет использоваться для полной автоматизации большинства операций по кибербезопасности. [68]

Образование

ИИ повышает уровень преподавания, фокусируясь на таких важных вопросах, как взаимосвязь знаний и образовательное равенство. Развитие ИИ в образовании и технологиях должно использоваться для улучшения человеческих возможностей в отношениях, где они не заменяют людей. ЮНЕСКО признает будущее ИИ в образовании как инструмента для достижения Цели устойчивого развития 4, называемой «Инклюзивное и справедливое качественное образование». [69]

Всемирный экономический форум также подчеркивает вклад ИИ в общее улучшение успеваемости студентов и превращение обучения в более увлекательный процесс. [69]

Персонализированное обучение

Системы обучения на основе искусственного интеллекта, такие как Khan Academy, Duolingo и Carnegie Learning, являются передовыми в предоставлении персонализированного образования. [70]

Эти платформы используют алгоритмы искусственного интеллекта для анализа индивидуальных моделей обучения, сильных и слабых сторон, что позволяет настраивать контент и алгоритм в соответствии с темпом и стилем обучения каждого учащегося. [70]

Административная эффективность

В образовательных учреждениях ИИ все чаще используется для автоматизации рутинных задач, таких как отслеживание посещаемости, выставление оценок и выставление оценок, что позволяет преподавателям уделять больше времени интерактивному обучению и непосредственному взаимодействию со студентами. [71]

Кроме того, инструменты ИИ используются для мониторинга успеваемости учащихся, анализа поведения при обучении и прогнозирования академических проблем, что позволяет своевременно и проактивно вмешиваться в работу учащихся, которые могут отставать. [71]

Вопросы этики и конфиденциальности

Несмотря на преимущества, интеграция ИИ в образование вызывает серьезные этические и конфиденциальные проблемы, особенно в отношении обработки конфиденциальных данных учащихся. [70]

Крайне важно, чтобы системы искусственного интеллекта в образовании разрабатывались и эксплуатировались с особым упором на прозрачность, безопасность и уважение к конфиденциальности для поддержания доверия и соблюдения целостности образовательной практики. [70]

Значительная часть регулирования будет зависеть от Закона об искусственном интеллекте, первого в мире всеобъемлющего закона об искусственном интеллекте. [72]

Финансы

Финансовые учреждения уже давно используют системы искусственных нейронных сетей для обнаружения платежей или претензий, выходящих за рамки нормы, помечая их для человеческого расследования. Использование ИИ в банковской сфере началось в 1987 году, когда Security Pacific National Bank создал целевую группу по предотвращению мошенничества для противодействия несанкционированному использованию дебетовых карт. [73] Kasisto и Moneystream используют ИИ.

Банки используют ИИ для организации операций, ведения бухгалтерского учета, инвестирования в акции и управления недвижимостью. ИИ может реагировать на изменения, когда бизнес не ведется. [74] ИИ используется для борьбы с мошенничеством и финансовыми преступлениями, отслеживая поведенческие модели на предмет любых аномальных изменений или аномалий . [75] [76] [77]

Использование ИИ в таких приложениях, как онлайн-торговля и принятие решений, изменило основные экономические теории. [78] Например, платформы купли-продажи на основе ИИ оценивают индивидуальные кривые спроса и предложения и, таким образом, обеспечивают индивидуальное ценообразование. Машины ИИ уменьшают информационную асимметрию на рынке и, таким образом, делают рынки более эффективными . [79] Применение искусственного интеллекта в финансовой отрасли может смягчить финансовые ограничения негосударственных предприятий. Особенно для небольших и более инновационных предприятий. [80]

Торговля и инвестиции

Алгоритмическая торговля подразумевает использование систем ИИ для принятия торговых решений со скоростью, на порядки большей, чем способен любой человек, совершая миллионы сделок в день без вмешательства человека. Такая высокочастотная торговля представляет собой быстрорастущий сектор. Многие банки, фонды и частные торговые фирмы теперь имеют целые портфели, которые управляются ИИ. Автоматизированные торговые системы обычно используются крупными институциональными инвесторами, но включают и более мелкие фирмы, торгующие с помощью собственных систем ИИ. [81]

Крупные финансовые учреждения используют ИИ для помощи в своей инвестиционной практике. Механизм ИИ BlackRock , Aladdin , используется как внутри компании, так и клиентами для помощи в принятии инвестиционных решений. Его функции включают использование обработки естественного языка для анализа текста, такого как новости, отчеты брокеров и ленты социальных сетей. Затем он оценивает настроения в отношении упомянутых компаний и присваивает баллы. Такие банки, как UBS и Deutsche Bank, используют SQREEM (модель последовательной квантовой редукции и извлечения) для добычи данных с целью разработки профилей потребителей и сопоставления их с продуктами управления благосостоянием . [82]

Андеррайтинг

Онлайн-кредитор Upstart использует машинное обучение для андеррайтинга . [83]

Платформа Zest Automated Machine Learning (ZAML) компании ZestFinance используется для кредитного андеррайтинга. Эта платформа использует машинное обучение для анализа данных, включая транзакции по покупке и то, как клиент заполняет форму для оценки заемщиков. Платформа особенно полезна для присвоения кредитных баллов тем, у кого ограниченная кредитная история. [84]

Аудит

ИИ делает возможным непрерывный аудит. Потенциальные преимущества включают снижение аудиторского риска, повышение уровня уверенности и сокращение продолжительности аудита. [85] [ quantify ]

Непрерывный аудит с использованием ИИ позволяет осуществлять мониторинг и отчетность в режиме реального времени по финансовой деятельности, а также предоставлять предприятиям своевременную информацию, которая может привести к быстрому принятию решений. [86]

Борьба с отмыванием денег

Программное обеспечение ИИ, такое как LaundroGraph, которое использует современные субоптимальные наборы данных, может быть использовано для борьбы с отмыванием денег (AML). [87] [88] ИИ может быть использован для «разработки конвейера AML в надежное масштабируемое решение с уменьшенным уровнем ложных срабатываний и высокой адаптивностью». [89] Исследование глубокого обучения для AML выявило «ключевые проблемы для исследователей» в плане «доступа к последним реальным данным о транзакциях и дефицита маркированных обучающих данных; и данных, которые сильно несбалансированы», и предполагает, что будущие исследования должны выявить « объяснимость , графическое глубокое обучение с использованием обработки естественного языка (NLP), неконтролируемое и подкрепленное обучение для обработки отсутствия маркированных данных ; и совместные исследовательские программы между исследовательским сообществом и промышленностью для извлечения выгоды из знаний предметной области и контролируемого доступа к данным». [90]

Банки используют машинное обучение (МО) для улучшения мониторинга процессов и демонстрации способности эффективно реагировать на развивающиеся технологии. [91]

С помощью ML и других методов финансовые организации могут обнаруживать операции по отмыванию денег и обеспечивать соблюдение требований в автоматизированном и очень быстром режиме. [91]

История

В 1980-х годах ИИ начал занимать видное место в финансах, поскольку экспертные системы были коммерциализированы. Например, Dupont создал 100 экспертных систем, которые помогли им сэкономить почти 10 миллионов долларов в год. [92] Одной из первых систем была экспертная система Pro-trader, которая предсказала падение индекса Dow Jones Industrial Average на 87 пунктов в 1986 году. «Основными узлами системы были мониторинг премий на рынке, определение оптимальной инвестиционной стратегии, выполнение транзакций при необходимости и изменение базы знаний с помощью механизма обучения». [93]

Одной из первых экспертных систем, помогающих с финансовыми планами, была PlanPowerm и Client Profiling System, созданная Applied Expert Systems (APEX). Она была запущена в 1986 году. Она помогала создавать личные финансовые планы для людей. [94]

В 1990-х годах ИИ применялся для обнаружения мошенничества . В 1993 году была запущена система искусственного интеллекта FinCEN (FAIS). Она могла проверять более 200 000 транзакций в неделю и за два года помогла выявить 400 потенциальных случаев отмывания денег на сумму 1 миллиард долларов. [95] Позднее эти экспертные системы были заменены системами машинного обучения. [96]

ИИ может повысить предпринимательскую активность, и ИИ является одной из самых динамичных областей для стартапов, при этом значительный венчурный капитал направляется в ИИ. [97]

Правительство

Системы распознавания лиц с помощью искусственного интеллекта используются для массового наблюдения , особенно в Китае. [98] [99] В 2019 году в Бангалоре, Индия, были развернуты светофоры с управлением с помощью искусственного интеллекта. Эта система использует камеры для мониторинга плотности движения и регулировки времени сигнала на основе интервала, необходимого для освобождения трафика. [100]

Военный

Различные страны развертывают военные приложения ИИ. [101] Основные приложения улучшают командование и управление , связь, датчики, интеграцию и взаимодействие. [102] Исследования нацелены на сбор и анализ разведданных, логистику, кибероперации, информационные операции, а также полуавтономные и автономные транспортные средства . [101] Технологии ИИ позволяют координировать работу датчиков и эффекторов, обнаруживать и идентифицировать угрозы, отмечать позиции противника, захватывать цели , координировать и устранять конфликты распределенных совместных огней между сетевыми боевыми машинами с участием пилотируемых и беспилотных команд. [102] ИИ был включен в военные операции в Ираке и Сирии. [101]

В 2023 году Министерство обороны США провело испытания генеративного ИИ на основе больших языковых моделей для оцифровки и интеграции данных в военных целях. [103]

В войне Израиля и ХАМАС в 2023 году Израиль использовал две системы ИИ для создания целей для удара: Хабсора (в переводе: « евангелие ») использовалась для составления списка зданий для удара, в то время как «Лаванда» создала список людей. «Лаванда» создала список из 37 000 человек для удара. [104] [105] Список зданий для удара включал частные дома в Газе людей, подозреваемых в принадлежности к боевикам ХАМАС. Сочетание технологии нацеливания ИИ с изменением политики от избегания гражданских целей привело к беспрецедентному количеству смертей среди гражданского населения. Представители ЦАХАЛа говорят, что программа решает предыдущую проблему с исчерпанием целей ВВС. По словам официальных лиц, используя Хабсору, дома подозреваемых и младших членов ХАМАС значительно расширяют «банк целей ИИ». Внутренний источник описывает этот процесс как «фабрику массовых убийств». [106] [105]

В 2024 году американские военные обучили искусственный интеллект определять цели авиаударов во время своих операций в Ираке и Сирии. [107]

В 2024 году китайская лаборатория в Колледже совместных операций Национального университета обороны в Шицзячжуане создала военного командира на основе искусственного интеллекта для использования в крупномасштабных военных симуляциях в роли главнокомандующего . [ 108]

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. [109] [110] Широко используются военные беспилотники, способные действовать автономно. [111] Украинская армия разработала 2024 автономных дрона-камикадзе , чтобы сделать российское вмешательство во время полета неэффективным. [112] Многие исследователи избегают военного применения. [102]

Здоровье

Здравоохранение

Рентген кисти руки с автоматическим расчетом костного возраста с помощью компьютерной программы
Хирургическая рука хирургической системы Da Vinci со стороны пациента

ИИ в здравоохранении часто используется для классификации, оценки КТ или электрокардиограммы или для выявления пациентов с высоким риском для здоровья населения. ИИ помогает решить дорогостоящую проблему дозировки. Одно исследование показало, что ИИ может сэкономить 16 миллиардов долларов. В 2016 году исследование сообщило, что полученная с помощью ИИ формула вывела правильную дозу иммунодепрессантов для пациентов, перенесших трансплантацию. [113] Текущие исследования показали, что несердечные сосудистые заболевания также лечатся с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Для определенных расстройств алгоритмы ИИ могут помочь с диагностикой, рекомендуемым лечением, прогнозированием результатов и отслеживанием прогресса пациента. По мере развития технологии ИИ ожидается, что она станет более значимой в отрасли здравоохранения. [114]

Раннее выявление таких заболеваний, как рак, стало возможным благодаря алгоритмам ИИ, которые диагностируют заболевания, анализируя сложные наборы медицинских данных. Например, система IBM Watson может использоваться для прочесывания больших объемов данных, таких как медицинские записи и клинические испытания, чтобы помочь диагностировать проблему. [115] Проект ИИ от Microsoft Hanover помогает врачам выбирать методы лечения рака из более чем 800 лекарств и вакцин. [116] [117] Его цель — запомнить все соответствующие документы, чтобы предсказать, какие (комбинации) лекарств будут наиболее эффективны для каждого пациента. Одной из целей является миелоидный лейкоз . Другое исследование сообщило об ИИ, который был так же хорош, как врачи, в выявлении рака кожи. [118] Другой проект отслеживает нескольких пациентов с высоким риском, задавая каждому пациенту вопросы на основе данных, полученных в результате взаимодействия врача и пациента. [119] В одном исследовании, проведенном с использованием трансферного обучения , ИИ диагностировал заболевания глаз, похожие на офтальмолога , и рекомендовал направления на лечение. [120]

Другое исследование продемонстрировало хирургию с автономным роботом. Команда наблюдала за роботом, пока он проводил операцию на мягких тканях, сшивая свиной кишечник, что было оценено лучше, чем хирург. [121]

Искусственные нейронные сети используются в качестве систем поддержки принятия клинических решений для медицинской диагностики [122] , например, в технологии обработки концепций в программном обеспечении EMR .

Другие задачи в сфере здравоохранения, которые, как считается, подходят для ИИ и находятся в стадии разработки, включают:

Охрана труда и техника безопасности

Чат-боты с поддержкой искусственного интеллекта уменьшают необходимость участия людей в выполнении основных задач колл-центра. [138]

Машинное обучение в анализе настроений может определять усталость, чтобы предотвратить переутомление . [138] Аналогичным образом, системы поддержки принятия решений могут предотвращать промышленные катастрофы и повышать эффективность реагирования на катастрофы . [139] Для работников физического труда, занимающихся обработкой материалов , предиктивная аналитика может использоваться для снижения травм опорно-двигательного аппарата . [140] Данные, собранные с носимых датчиков , могут улучшить наблюдение за здоровьем на рабочем месте , оценку рисков и исследования. [139] [ как? ]

ИИ может автоматически кодировать требования о компенсации работникам . [141] [142] Системы виртуальной реальности с поддержкой ИИ могут улучшить обучение технике безопасности для распознавания опасностей. [139] ИИ может более эффективно обнаруживать опасные ситуации , которые важны для снижения уровня несчастных случаев, но о которых часто не сообщают. [143]

Биохимия

AlphaFold 2 может определить трехмерную структуру ( свернутого ) белка за часы, а не за месяцы, как требовалось при использовании более ранних автоматизированных подходов, и использовался для определения вероятных структур всех белков в организме человека и, по сути, всех белков, известных науке (более 200 миллионов). [144] [145] [146] [147]

Химия и биология

Машинное обучение использовалось для разработки лекарств . [148] Оно также использовалось для прогнозирования молекулярных свойств и исследования больших химических/реакционных пространств. [149] Компьютерно-планируемые синтезы с помощью вычислительных реакционных сетей, описанные как платформа, которая объединяет «вычислительный синтез с алгоритмами ИИ для прогнозирования молекулярных свойств», [150] использовались для исследования происхождения жизни на Земле , [151] синтеза лекарств и разработки путей переработки 200 промышленных отходов химикатов в важные лекарства и агрохимикаты (проектирование химического синтеза). [152] Существуют исследования о том, какие типы компьютерной химии выиграют от машинного обучения. [153] Его также можно использовать для « открытия и разработки лекарств, повторного использования лекарств , повышения фармацевтической производительности и клинических испытаний». [154] Его использовали для разработки белков с заранее определенными функциональными сайтами. [155] [156]

Он использовался с базами данных для разработки 46-дневного процесса проектирования, синтеза и тестирования препарата, который ингибирует ферменты определенного гена DDR1 . DDR1 участвует в развитии рака и фиброза, что является одной из причин высококачественных наборов данных, которые позволили получить эти результаты. [157]

Существуют различные типы приложений для машинного обучения при расшифровке биологии человека, например, помощь в сопоставлении моделей экспрессии генов с функциональными моделями активации [158] или выявление функциональных мотивов ДНК . [159] Оно широко используется в генетических исследованиях. [160]

Машинное обучение также используется в синтетической биологии , [161] [162] биологии болезней, [162] нанотехнологиях (например, наноструктурированные материалы и бионанотехнологии ), [163] [164] и материаловедении . [165] [166] [167]

Новые типы машинного обучения

Схема процесса полуавтоматического робота-ученого, включающего извлечение веб-заявлений и биологические лабораторные испытания

Существуют также прототипы роботов-ученых , включая воплощенных роботов, таких как два робота-ученых , которые демонстрируют форму «машинного обучения», обычно не связанную с этим термином. [168] [169]

Аналогичным образом, ведутся исследования и разработки биологических « компьютеров с мокрым программным обеспечением », которые могут обучаться (например, для использования в качестве биосенсоров ) и/или имплантироваться в тело организма (например, для использования для управления протезами). [170] [171] [172] Искусственные нейроны на основе полимеров работают непосредственно в биологической среде и определяют биогибридные нейроны, состоящие из искусственных и живых компонентов. [173] [174]

Более того, если эмуляция всего мозга возможна как посредством сканирования, так и посредством репликации, по крайней мере, биохимического мозга — как предполагается в форме цифровой репликации в The Age of Em , возможно, с использованием физических нейронных сетей — это может иметь такие же или более обширные применения, чем, например, ценные виды человеческой деятельности, и может подразумевать, что общество столкнется с существенными моральными выборами, социальными рисками и этическими проблемами [175] [176] , такими как (и как) такие, которые строятся, отправляются в космос и используются по сравнению с потенциально конкурирующими, например, потенциально более синтетическими и/или менее человечными и/или не/менее разумными типами искусственного/полуискусственного интеллекта. [ необходимы дополнительные ссылки ] Альтернативным или аддитивным подходом к сканированию являются типы обратного проектирования мозга. [177] [178]

Воплощена подкатегория искусственного интеллекта, [179] [180] некоторые из которых представляют собой мобильные роботизированные системы, каждая из которых состоит из одного или нескольких роботов, способных обучаться в физическом мире.

Цифровые призраки

Биологические вычисления в ИИ и как ИИ

Однако биологические компьютеры , даже если они оба высокоискусственные и интеллектуальные, обычно отличаются от синтетических, часто основанных на кремнии компьютеров — однако их можно объединить или использовать для проектирования любого из них. Более того, многие задачи могут выполняться искусственным интеллектом неадекватно, даже если его алгоритмы прозрачны, понятны, непредвзяты, очевидно эффективны и согласованы с целью, а его обученные данные достаточно велики и очищены — например, в случаях, когда базовые или доступные метрики, значения или данные не подходят. Computer-aided — это фраза, используемая для описания человеческой деятельности, которая использует вычисления в качестве инструмента в более комплексных видах деятельности и системах, таких как ИИ, для узких задач или использует их без существенной опоры на их результаты (см. также: human-in-the-loop ). [ необходима цитата ] Исследование описало биологическое как ограничение ИИ с «пока биологическую систему нельзя понять, формализовать и имитировать, мы не сможем разрабатывать технологии, которые могут имитировать ее», и что если это было понято, это не означает, что существует «технологическое решение для имитации естественного интеллекта». [181] Технологии, которые интегрируют биологию и часто основаны на ИИ, включают биоробототехнику .

Астрономия, космическая деятельность и уфология

Искусственный интеллект используется в астрономии для анализа все большего количества доступных данных [182] [183] ​​и приложений, в основном для «классификации, регрессии, кластеризации, прогнозирования, генерации, открытия и разработки новых научных идей», например, для открытия экзопланет , прогнозирования солнечной активности и различения сигналов и инструментальных эффектов в гравитационно-волновой астрономии . [184] Его также можно использовать для деятельности в космосе, такой как исследование космоса , включая анализ данных с космических миссий, принятие научных решений в реальном времени для космических аппаратов, избегание космического мусора [185] и более автономную работу. [186] [187] [188] [183]

В поисках внеземного разума (SETI) машинное обучение использовалось в попытках идентифицировать искусственно созданные электромагнитные волны в доступных данных [189] [190] — таких как наблюдения в реальном времени [191] — и другие техносигнатуры , например, посредством обнаружения аномалий . [192] В уфологии проект SkyCAM-5 под руководством профессора Хакана Каяла [193] и проект Galileo под руководством профессора Ави Лёба используют машинное обучение для обнаружения и классификации особых типов НЛО. [194] [195] [196] [197] [198] Проект Galileo также стремится обнаружить два дополнительных типа потенциальных внеземных технологических сигнатур с использованием ИИ: межзвездные объекты , подобные Оумуамуа , и нерукотворные искусственные спутники. [199] [200]

Будущие или нечеловеческие приложения

Лёб предположил, что одним из типов технологического оборудования, которое может обнаружить проект, могут быть «ИИ-астронавты» [201] , а в 2021 году — в своей статье — ИИ «заменит» естественный интеллект [202] , в то время как Мартин Риз заявил, что «может» быть больше цивилизаций, чем считалось, и «большинство из них» будут искусственными [203] . В частности, среднее/далекое будущее или нечеловеческие приложения ИИ могут включать в себя продвинутые формы общего ИИ , которые участвуют в колонизации космоса или более узкие типы ИИ, специфические для космических полетов. Напротив, были опасения относительно потенциального AGI или AI, способных к эмбриональной колонизации космоса , или, в более общем плане, к колонизации космоса на основе естественного интеллекта, например, «безопасность встреч с инопланетным AI», [204] [205] подверженность рискам (или обратным целям), [206] [207] моральная лицензия/ответственность в отношении эффектов колонизации, [208] или AI, вышедший из-под контроля (например, как это изображено с вымышленными David 8 и HAL 9000 ). См. также: космическое право и космическая этика . Леб описал возможность «ИИ-астронавтов», которые участвуют в «контролируемой эволюции» (см. также: направленная эволюция , подъем , направленная панспермия и колонизация космоса ). [209]

Астрохимия

Его также можно использовать для создания наборов данных спектральных сигнатур молекул, которые могут быть вовлечены в атмосферное производство или потребление определенных химических веществ, таких как фосфин, возможно, обнаруженный на Венере , что может предотвратить ошибки в назначении и, если точность будет повышена, может быть использовано для будущих обнаружений и идентификации молекул на других планетах. [210]

Другие области исследований

Доказательства общего воздействия

В апреле 2024 года Механизм научных консультаций Европейской комиссии опубликовал рекомендации [211], включающие всесторонний обзор доказательств возможностей и проблем, создаваемых искусственным интеллектом в научных исследованиях.

В обзоре доказательств [212] в качестве преимуществ отмечены:

В качестве задач:

Археология, история и визуализация мест

Машинное обучение может помочь восстановить и атрибутировать древние тексты. [213] Оно может помочь, например, индексировать тексты, чтобы обеспечить лучший и более простой поиск [214] и классификацию фрагментов. [215]

Искусственный интеллект также может быть использован для исследования геномов с целью раскрытия генетической истории , например, скрещивания между архаичными и современными людьми, с помощью чего, например, было сделано заключение о существовании в прошлом популяции призраков , а не неандертальцев или денисовцев . [216]

Его также можно использовать для «неинвазивного и неразрушающего доступа к внутренним структурам археологических останков». [217]

Физика

Сообщалось, что система глубокого обучения изучает интуитивную физику на основе визуальных данных (виртуальных 3D-сред) на основе неопубликованного подхода , вдохновленного исследованиями визуального познания у младенцев. [218] [219] Другие исследователи разработали алгоритм машинного обучения, который может обнаруживать наборы основных переменных различных физических систем и предсказывать будущую динамику систем на основе видеозаписей их поведения. [220] [221] В будущем возможно, что это можно будет использовать для автоматизации открытия физических законов сложных систем. [220]

Материаловедение

ИИ может быть использован для оптимизации и открытия материалов, например, открытия стабильных материалов и прогнозирования их кристаллической структуры. [222] [223] [224]

В ноябре 2023 года исследователи из Google DeepMind и Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли объявили, что разработали систему ИИ, известную как GNoME. Эта система внесла свой вклад в материаловедение , открыв более 2 миллионов новых материалов за относительно короткий промежуток времени. GNoME использует методы глубокого обучения для эффективного исследования потенциальных структур материалов, достигая значительного увеличения идентификации стабильных неорганических кристаллических структур . Прогнозы системы были подтверждены с помощью автономных роботизированных экспериментов, продемонстрировав примечательный уровень успеха в 71%. Данные о недавно открытых материалах общедоступны через базу данных Materials Project , предлагая исследователям возможность идентифицировать материалы с желаемыми свойствами для различных приложений. Эта разработка имеет значение для будущего научных открытий и интеграции ИИ в исследования в области материаловедения, потенциально ускоряя инновации в области материалов и снижая затраты на разработку продуктов. Использование ИИ и глубокого обучения предполагает возможность минимизации или устранения ручных лабораторных экспериментов и позволяя ученым больше сосредоточиться на разработке и анализе уникальных соединений. [225] [226] [227]

Обратное проектирование

Машинное обучение используется в различных типах обратного проектирования . Например, машинное обучение использовалось для обратного проектирования детали из композитного материала, что позволяет производить несанкционированные высококачественные детали [228] и для быстрого понимания поведения вредоносного ПО . [229] [230] [231] Его можно использовать для обратного проектирования моделей искусственного интеллекта. [232] Он также может проектировать компоненты, занимаясь своего рода обратным проектированием еще не существующих виртуальных компонентов, таких как обратное молекулярное проектирование для определенной желаемой функциональности [233] или проектирование белков для заранее определенных функциональных участков. [155] [156] Обратное проектирование биологических сетей может моделировать взаимодействия понятным человеку способом, например, на основе данных временных рядов уровней экспрессии генов. [234]

Закон

Правовой анализ

ИИ является основой профессий, связанных с правом. Алгоритмы и машинное обучение выполняют некоторые задачи, которые ранее выполнялись начинающими юристами. [235] Хотя его использование распространено, не ожидается, что он заменит большую часть работы, выполняемой юристами в ближайшем будущем. [236]

Индустрия электронных открытий использует машинное обучение для сокращения ручного поиска. [237]

Правоохранительные органы и судебные разбирательства

Правоохранительные органы начали использовать системы распознавания лиц (FRS) для идентификации подозреваемых по визуальным данным. Результаты FRS оказались более точными по сравнению с результатами очевидцев. Кроме того, FRS показала гораздо лучшую способность идентифицировать людей, когда четкость видео и видимость низкие по сравнению с участниками-людьми. [238]

COMPAS — это коммерческая система, используемая судами США для оценки вероятности рецидивизма . [239]

Одна из проблем связана с алгоритмической предвзятостью : программы искусственного интеллекта могут стать предвзятыми после обработки данных, демонстрирующих предвзятость. [240] ProPublica утверждает, что средний уровень риска рецидивизма, назначенный COMPAS для чернокожих обвиняемых, значительно выше, чем для белых обвиняемых. [239]

В 2019 году в городе Ханчжоу , Китай, была создана пилотная программа «Интернет-суд на основе искусственного интеллекта» для рассмотрения споров, связанных с электронной коммерцией и претензиями в отношении интеллектуальной собственности в Интернете . [241] : 124  Стороны предстают перед судом посредством видеоконференции, а ИИ оценивает представленные доказательства и применяет соответствующие правовые стандарты. [241] : 124 

Услуги

Человеческие ресурсы

Другое применение ИИ — человеческие ресурсы. ИИ может просматривать резюме и ранжировать кандидатов на основе их квалификации, прогнозировать успех кандидатов на заданных ролях и автоматизировать повторяющиеся коммуникационные задачи с помощью чат-ботов. [242]

Поиск работы

ИИ упростил процесс подбора/поиска работы как для рекрутеров, так и для соискателей. По словам Раджа Мукерджи из Indeed , 65% соискателей снова ищут работу в течение 91 дня после найма. Механизм на базе ИИ упрощает сложность поиска работы, оценивая информацию о навыках работы, зарплатах и ​​тенденциях пользователей, сопоставляя соискателей с наиболее релевантными должностями. Машинный интеллект рассчитывает соответствующую заработную плату и выделяет информацию о резюме для рекрутеров с помощью NLP, который извлекает соответствующие слова и фразы из текста. Другое приложение — это конструктор резюме на основе ИИ, который составляет резюме за 5 минут. [243] Чат-боты помогают посетителям веб-сайта и совершенствуют рабочие процессы.

Онлайн и телефонное обслуживание клиентов

Автоматизированный онлайн-помощник, предоставляющий обслуживание клиентов на веб-странице

ИИ лежит в основе аватаров ( автоматизированных онлайн-помощников ) на веб-страницах. [244] Он может сократить расходы на эксплуатацию и обучение. [244] Pypestream автоматизировал обслуживание клиентов для своего мобильного приложения, чтобы упростить общение с клиентами. [245]

Приложение Google анализирует язык и преобразует речь в текст. Платформа может определять недовольных клиентов по их языку и реагировать соответствующим образом. [246] Amazon использует чат-бота для обслуживания клиентов, который может выполнять такие задачи, как проверка статуса заказа, отмена заказов, предложение возврата средств и соединение клиента с представителем-человеком. [247] Генеративный ИИ (GenAI), такой как ChatGPT, все чаще используется в бизнесе для автоматизации задач и улучшения процесса принятия решений. [248]

Гостеприимство

В индустрии гостеприимства ИИ используется для сокращения повторяющихся задач, анализа тенденций, взаимодействия с гостями и прогнозирования потребностей клиентов. [249] Гостиничные услуги на основе ИИ представлены в форме чат-бота, [250] приложения, виртуального голосового помощника и сервисных роботов.

СМИ

Восстановление изображения

Приложения ИИ анализируют медиаконтент, такой как фильмы, телепрограммы, рекламные видеоролики или пользовательский контент . Решения часто включают компьютерное зрение .

Типичные сценарии включают анализ изображений с использованием методов распознавания объектов или распознавания лиц, или анализ видео для распознавания сцен, объектов или лиц. Анализ медиа на основе ИИ может облегчить поиск медиа, создание описательных ключевых слов для контента, мониторинг политики контента (например, проверку пригодности контента для определенного времени просмотра ТВ), преобразование речи в текст для архивных или других целей, а также обнаружение логотипов, продуктов или лиц знаменитостей для размещения рекламы.

Глубокие подделки

Глубокие фейки могут использоваться в комедийных целях, но больше известны как фейковые новости и розыгрыши.

В январе 2016 года [264] программа Horizon 2020 профинансировала проект InVID [265] [266], чтобы помочь журналистам и исследователям обнаружить поддельные документы, доступные в виде плагинов для браузера. [267] [268]

В июне 2016 года группа визуальных вычислений Мюнхенского технического университета и Стэнфордского университета разработала Face2Face, [269] программу, которая анимирует фотографии лиц, имитируя выражения лица другого человека. Технология была продемонстрирована при анимации лиц таких людей, как Барак Обама и Владимир Путин . Другие методы были продемонстрированы на основе глубоких нейронных сетей , откуда и произошло название deep fake .

В сентябре 2018 года сенатор США Марк Уорнер предложил наказывать компании социальных сетей , которые разрешают публиковать на своих платформах фейковые документы. [270]

В 2018 году Дариус Афчар и Винсент Нозик нашли способ обнаружения поддельного контента путем анализа мезоскопических свойств видеокадров. [271] DARPA выделило 68 миллионов долларов на работу по обнаружению глубоких подделок. [271]

Были разработаны аудиоподделки [272] [273] и программное обеспечение на основе искусственного интеллекта, способное обнаруживать подделки и клонировать человеческие голоса. [274] [275]

Respeecher — это программа, которая позволяет одному человеку говорить голосом другого.

Анализ видеонаблюдения и обнаружение манипуляций с медиафайлами

Искусственный интеллект для видеонаблюдения использует компьютерные программы, которые анализируют аудио и изображения с камер видеонаблюдения , чтобы распознавать людей, транспортные средства, объекты и события. Программа подрядчиков по безопасности — это программное обеспечение для определения ограниченных зон в поле зрения камеры (например, огороженная территория, парковка, но не тротуар или общественная улица за пределами парковки) и программы для времени суток (например, после закрытия бизнеса) для собственности, защищаемой камерой наблюдения . Искусственный интеллект («ИИ») отправляет предупреждение, если обнаруживает нарушителя, нарушающего установленное «правило», согласно которому никому не разрешено находиться в этой зоне в это время суток.

Алгоритмы искусственного интеллекта использовались для обнаружения поддельных видеороликов. [276] [277]

Видеопроизводство

Искусственный интеллект также начинает использоваться в видеопроизводстве, при этом разрабатываются инструменты и программное обеспечение, которые используют генеративный ИИ для создания нового видео или изменения существующего видео. Некоторые из основных инструментов, которые в настоящее время используются в этих процессах, — это DALL-E, Mid-journey и Runway. [278] Way mark Studios использовала инструменты, предлагаемые как DALL-E , так и Mid-journey, для создания полностью сгенерированного ИИ фильма под названием The Frost летом 2023 года. [278] Way mark Studios экспериментирует с использованием этих инструментов ИИ для создания рекламы и рекламных роликов для компаний за считанные секунды. [278] Ив Бергквист, директор проекта ИИ и нейронауки в медиа в Центре развлекательных технологий USC, говорит, что команды постпроизводства в Голливуде уже используют генеративный ИИ, и предсказывает, что в будущем больше компаний будут использовать эту новую технологию. [279]

Музыка

ИИ использовался для сочинения музыки разных жанров.

Дэвид Коуп создал искусственный интеллект по имени Эмили Хауэлл , которому удалось стать известным в области алгоритмической компьютерной музыки. [280] Алгоритм, лежащий в основе Эмили Хауэлл, зарегистрирован в качестве патента США. [281]

В 2012 году AI Iamus создал первый полноценный классический альбом. [282]

AIVA (искусственный интеллект виртуальный художник) сочиняет симфоническую музыку, в основном классическую музыку для кинофильмов . [283] Он достиг мирового лидерства, став первым виртуальным композитором, признанным музыкальной профессиональной ассоциацией . [284]

Melomics создает компьютерную музыку для снятия стресса и боли. [285]

В исследовательской лаборатории Sony CSL программное обеспечение Flow Machines создает поп-песни, изучая музыкальные стили из огромной базы данных песен. Оно может сочинять в нескольких стилях.

Watson Beat использует обучение с подкреплением и сети глубоких убеждений для сочинения музыки на основе простой мелодии и выбранного стиля. Программное обеспечение было с открытым исходным кодом [286], и такие музыканты, как Тарин Саузерн [287], сотрудничали с проектом для создания музыки.

Дебютная песня южнокорейской певицы Хаён «Eyes on You» была написана с использованием искусственного интеллекта под руководством настоящих композиторов, включая NUVO. [288]

Написание и отчетность

Narrative Science продает новости и отчеты, созданные компьютером . Он суммирует спортивные события на основе статистических данных из игры. Он также создает финансовые отчеты и анализы недвижимости. [289] Automated Insights генерирует персонализированные обзоры и превью для Yahoo Sports Fantasy Football . [290]

Yseop использует ИИ для преобразования структурированных данных в комментарии и рекомендации на естественном языке. Yseop пишет финансовые отчеты, резюме, персонализированные документы по продажам или маркетингу и многое другое на нескольких языках, включая английский, испанский, французский и немецкий. [291]

TALESPIN создавал истории, похожие на басни Эзопа . Программа начиналась с набора персонажей, которые хотели достичь определенных целей. История повествовала об их попытках достичь этих целей. [ требуется цитата ] Марк Ридл и Вадим Булитко утверждали, что суть повествования заключается в управлении опытом или «как сбалансировать потребность в последовательном развитии истории с пользовательским агентством, которое часто противоречит». [292]

В то время как повествование ИИ фокусируется на создании историй (персонажей и сюжета), коммуникация историй также привлекла внимание. В 2002 году исследователи разработали архитектурную структуру для создания повествовательной прозы. Они точно воспроизвели разнообразие и сложность текста в таких историях, как « Красная Шапочка» . [293] В 2016 году японский ИИ стал соавтором короткого рассказа и почти выиграл литературную премию. [294]

Южнокорейская компания Hanteo Global использует журналистского бота для написания статей. [295]

Литературные авторы также изучают возможности использования ИИ. Примером может служить работа Дэвида Джаве Джонстона ReRites (2017-2019), где поэт создал ежедневный ритуал редактирования поэтического вывода нейронной сети для создания серии выступлений и публикаций.

Спортивные статьи

В 2010 году искусственный интеллект использовал статистику бейсбола для автоматического создания новостных статей. Это было запущено The Big Ten Network с использованием программного обеспечения Narrative Science . [296]

После того, как Associated Press не смогла осветить каждую игру Малой бейсбольной лиги большой командой людей, в 2016 году агентство объединилось с Automated Insights для создания обзоров игр, которые были автоматизированы с помощью искусственного интеллекта. [297]

UOL в Бразилии расширил использование ИИ в своих работах. Вместо того, чтобы просто генерировать новостные сюжеты, они запрограммировали ИИ на включение часто искомых слов в Google . [297]

El Pais , испанский новостной сайт, освещающий многие темы, включая спорт, позволяет пользователям оставлять комментарии к каждой новостной статье. Они используют API Perspective для модерации этих комментариев, и если программное обеспечение посчитает комментарий содержащим токсичные выражения, комментатор будет вынужден изменить свой комментарий, чтобы опубликовать его. [297]

Местная голландская медиагруппа использовала ИИ для создания автоматического освещения любительского футбола, намереваясь охватить 60 000 игр всего за один сезон. NDC объединилась с United Robots для создания этого алгоритма и освещения того, что никогда бы не удалось сделать раньше без чрезвычайно большой команды. [297]

Lede AI использовался в 2023 году для подсчета результатов школьных футбольных матчей с целью автоматического создания статей для местной газеты. Это вызвало много критики со стороны читателей за очень роботизированную дикцию, которая была опубликована. Читатели были недовольны некоторыми описаниями игр как «близкого столкновения спортивного рода» и сообщили об этом издательской компании Gannett в социальных сетях. С тех пор Gannett прекратили использование Lede AI, пока не придумают решение для того, что они называют экспериментом. [298]

Википедия

Искусственный интеллект используется в Википедии и других проектах Викимедиа с целью разработки этих проектов. [299] [300] Взаимодействие человека и бота в проектах Викимедиа является рутинным и итеративным. [301]

Миллионы статей были отредактированы ботами [302] , которые, однако, обычно не являются программным обеспечением искусственного интеллекта. Многие платформы ИИ используют данные Википедии, [303] в основном для обучения приложений машинного обучения. Существуют исследования и разработки различных приложений искусственного интеллекта для Википедии, таких как определение устаревших предложений, [304] обнаружение скрытого вандализма [305] или рекомендация статей и задач новым редакторам.

Машинный перевод (см. выше) также использовался для перевода статей Википедии и мог бы играть большую роль в создании, обновлении, расширении и общем улучшении статей в будущем. Инструмент перевода контента позволяет редакторам некоторых Википедий легче переводить статьи на несколько выбранных языков. [306] [307]

Видеоигры

В видеоиграх ИИ обычно используется для генерации поведения неигровых персонажей (NPC). Кроме того, ИИ используется для поиска пути . Некоторые исследователи считают ИИ NPC в играх «решённой проблемой» для большинства производственных задач. [ кто? ] Игры с менее типичным ИИ включают директора ИИ в Left 4 Dead (2008) и нейроэволюционную подготовку взводов в Supreme Commander 2 (2010). [308] [309] ИИ также используется в Alien Isolation (2014) как способ контролировать действия, которые Чужой будет выполнять дальше. [310]

Kinect , который обеспечивает 3D-интерфейс движения тела для Xbox 360 и Xbox One , использует алгоритмы, которые появились в результате исследований ИИ. [311] [ которые? ]

Искусство

«Киборг-эльф», созданный Stable Diffusion

ИИ использовался для создания визуального искусства. Первая программа ИИ для создания искусства, названная AARON , была разработана Гарольдом Коэном в 1968 году [312] с целью кодирования процесса рисования. Она началась с создания простых черно-белых рисунков, а затем перешла к рисованию с использованием специальных кистей и красителей, которые выбирала сама программа без посредничества Коэна. [313]

Такие платформы ИИ, как « DALL-E », [314] Stable Diffusion , [314] Imagen , [315] и Midjourney [316] , использовались для создания визуальных изображений из входных данных, таких как текст или другие изображения. [317] Некоторые инструменты ИИ позволяют пользователям вводить изображения и выводить измененные версии этого изображения, например, для отображения объекта или продукта в различных средах. Модели изображений ИИ также могут пытаться воспроизводить определенные стили художников и могут добавлять визуальную сложность к грубым наброскам.

С момента своего создания в 2014 году генеративно-состязательные сети (GAN) использовались художниками ИИ. Программирование компьютеров GAN генерирует технические изображения с помощью фреймворков машинного обучения, которые превосходят потребность в операторах-людях. [312] Примерами программ GAN, которые генерируют искусство, являются Artbreeder и DeepDream .

Анализ искусства

В дополнение к созданию оригинального искусства, были разработаны методы исследования, использующие ИИ, для количественного анализа коллекций цифрового искусства. Хотя основной целью крупномасштабной оцифровки произведений искусства за последние несколько десятилетий было обеспечение доступности и исследования этих коллекций, использование ИИ для их анализа открыло новые исследовательские перспективы. [318] Два вычислительных метода, близкое чтение и удаленное видение, являются типичными подходами, используемыми для анализа оцифрованного искусства. [319] В то время как удаленное видение включает анализ больших коллекций, близкое чтение включает в себя анализ одного произведения искусства.

Компьютерная анимация

ИИ используется с начала 2000-х годов, в частности, системой, разработанной Pixar под названием «Genesis». [320] Он был разработан для изучения алгоритмов и создания 3D-моделей для своих персонажей и реквизита. Известные фильмы, в которых использовалась эта технология, включают «Вверх» и «Хороший динозавр». [321] В последние годы ИИ использовался менее церемонно. В 2023 году выяснилось, что Netflix of Japan использует ИИ для создания фоновых изображений для своего предстоящего шоу, что вызвало негативную реакцию в Интернете. [322] В последние годы захват движения стал легкодоступной формой анимации ИИ. Например, Move AI — это программа, созданная для захвата любого движения человека и его реанимации в своей анимационной программе с использованием обучающегося ИИ. [323]

Коммунальные услуги

Энергетическая система

Преобразователи силовой электроники используются в возобновляемой энергетике , хранении энергии , электромобилях и передаче постоянного тока высокого напряжения . Эти преобразователи подвержены отказам, которые могут прерывать обслуживание и требовать дорогостоящего обслуживания или катастрофических последствий в критически важных приложениях. [ необходима цитата ] ИИ может руководить процессом проектирования надежных преобразователей силовой электроники, вычисляя точные параметры проектирования, которые обеспечивают требуемый срок службы. [324]

Министерство энергетики США подчеркивает ключевую роль ИИ в реализации национальных климатических целей. С ИИ амбициозная цель достижения нулевых выбросов парниковых газов в экономике становится достижимой. ИИ также помогает освободить место для ветряной и солнечной энергии в сети, избегая перегрузки и повышая надежность сети. [325]

Машинное обучение может использоваться для прогнозирования и планирования потребления энергии, например, для управления перебоями в подаче возобновляемой энергии (см. также: интеллектуальная сеть и смягчение последствий изменения климата в электросети ). [326] [327] [328] [329] [148]

Телекоммуникации

Многие телекоммуникационные компании используют эвристический поиск для управления своими рабочими силами. Например, BT Group развернула эвристический поиск [330] в приложении, которое планирует 20 000 инженеров. Машинное обучение также используется для распознавания речи (SR), включая голосовые устройства, и транскрипции, связанной с SR, включая видео. [331] [332]

Производство

Датчики

Искусственный интеллект был объединен с цифровой спектрометрией компанией IdeaCuria Inc. [333] [334], что позволило реализовать такие приложения, как мониторинг качества воды в домашних условиях.

Игрушки и игры

В 1990-х годах первые ИИ контролировали тамагочи и гигапитомцев , Интернет и первого широко распространенного робота Furby . Aibo был домашним роботом в форме роботизированной собаки с интеллектуальными функциями и автономностью .

Компания Mattel создала ряд игрушек с искусственным интеллектом, которые «понимают» разговоры, дают разумные ответы и обучаются. [335]

Нефть и газ

Нефтегазовые компании использовали инструменты искусственного интеллекта для автоматизации функций, прогнозирования проблем с оборудованием и увеличения добычи нефти и газа. [336] [337]

Транспорт

Автомобильный

Вид сбоку на беспилотный автомобиль под брендом Waymo

Ожидается, что ИИ в транспорте обеспечит безопасную, эффективную и надежную транспортировку, минимизируя воздействие на окружающую среду и сообщества. Основной проблемой развития является сложность транспортных систем, включающая независимые компоненты и стороны с потенциально конфликтующими целями. [338]

Контроллеры нечеткой логики на основе ИИ управляют коробками передач . Например, Audi TT 2006 года , VW Touareg [ требуется ссылка ] и VW Caravell оснащены трансмиссией DSP. Ряд вариантов Škoda ( Škoda Fabia ) включают контроллер нечеткой логики. Автомобили имеют функции помощи водителю на основе ИИ, такие как самостоятельная парковка и адаптивный круиз-контроль .

Существуют также прототипы автономных транспортных средств общественного транспорта, таких как электрические микроавтобусы [339] [340] [341] [342], а также автономный железнодорожный транспорт , находящийся в эксплуатации . [343] [344] [345]

Существуют также прототипы автономных транспортных средств доставки, иногда включающие роботов доставки . [346] [347] [348] [349] [350] [351] [352]

Сложность транспорта означает, что в большинстве случаев обучение ИИ в реальных условиях вождения нецелесообразно. Тестирование на симуляторе может снизить риски обучения на дороге. [353]

ИИ лежит в основе беспилотных автомобилей. Компании, занимающиеся ИИ, включают Tesla , Waymo и General Motors . Системы на основе ИИ контролируют такие функции, как торможение, смена полосы движения, предотвращение столкновений, навигация и картографирование. [354]

Автономные грузовики находятся на этапе тестирования. Правительство Великобритании приняло закон о начале тестирования автономных колонн грузовиков в 2018 году. [355] Группа автономных грузовиков следует друг за другом. Немецкая корпорация Daimler тестирует свой Freightliner Inspiration . [356]

Автономным транспортным средствам требуются точные карты для навигации между пунктами назначения. [357] Некоторые автономные транспортные средства не допускают водителей-людей (у них нет рулевого колеса или педалей). [358]

Управление дорожным движением

ИИ используется для оптимизации управления дорожным движением, что сокращает время ожидания, потребление энергии и выбросы на целых 25 процентов. [359]

Камеры с радарами и ультразвуковыми акустическими датчиками местоположения, а также использование предиктивных алгоритмов для создания искусственно интеллектуальных светофоров , которые улучшат транспортный поток

Умные светофоры разрабатываются в Университете Карнеги-Меллона с 2009 года. Профессор Стивен Смит с тех пор основал компанию Surtrac , которая установила умные системы управления дорожным движением в 22 городах. Установка стоит около 20 000 долларов за перекресток. Время в пути сократилось на 25%, а время ожидания в пробках сократилось на 40% на перекрестках, где она была установлена. [360]

Военный

Подразделение воздушных операций (AOD) Королевских ВВС Австралии (RAAF ) использует ИИ для экспертных систем . ИИ работают как суррогатные операторы для боевых и учебных симуляторов, средств управления миссиями, систем поддержки для принятия тактических решений и постобработки данных симулятора в символические сводки. [361]

Симуляторы самолетов используют ИИ для обучения летчиков. Можно моделировать условия полета, которые позволяют пилотам совершать ошибки, не рискуя собой или дорогими самолетами. Также можно моделировать воздушный бой.

ИИ также может использоваться для управления самолетами аналогично их управлению наземными транспортными средствами. Автономные дроны могут летать независимо или роями . [362]

AOD использует интерактивную систему диагностики и изоляции неисправностей (IFDIS), которая представляет собой экспертную систему на основе правил, использующую информацию из документов TF-30 и экспертные советы механиков, работающих с TF-30. Эта система была разработана для использования при разработке TF-30 для F-111C . Система заменила специализированных рабочих. Система позволяла обычным рабочим общаться с системой и избегать ошибок, просчетов или необходимости разговаривать с одним из специализированных рабочих.

Распознавание речи позволяет диспетчерам давать дронам устные указания.

Искусственный интеллект, поддерживаемый проектированием самолетов, [363] или AIDA, используется для помощи проектировщикам в процессе создания концептуальных проектов самолетов. Эта программа позволяет проектировщикам больше сосредоточиться на самом проекте и меньше на процессе проектирования. Программное обеспечение также позволяет пользователю меньше сосредоточиться на программных инструментах. AIDA использует основанные на правилах системы для вычисления своих данных. Это схема расположения модулей AIDA. Несмотря на простоту, программа доказывает свою эффективность.

НАСА

В 2003 году в рамках проекта Исследовательского центра полетов Драйдена было создано программное обеспечение, которое могло позволить поврежденному самолету продолжать полет до тех пор, пока не будет достигнута безопасная посадка. [364] Программное обеспечение компенсировало поврежденные компоненты, полагаясь на оставшиеся неповрежденными компоненты. [365]

Система интеллектуального автопилота 2016 года объединила в себе ученичество и поведенческое клонирование, при котором автопилот наблюдал за низкоуровневыми действиями, необходимыми для маневрирования самолета, и высокоуровневой стратегией, используемой для применения этих действий. [366]

Морской

Нейронные сети используются системами ситуационной осведомленности на кораблях и лодках. [367] Существуют также автономные лодки .

Мониторинг окружающей среды

Автономные суда, которые контролируют океан, анализ спутниковых данных с помощью искусственного интеллекта, пассивная акустика [368] или дистанционное зондирование и другие приложения мониторинга окружающей среды используют машинное обучение. [369] [370] [371] [188]

Например, «Global Plastic Watch» — это спутниковая платформа мониторинга на основе искусственного интеллекта для анализа/отслеживания мест захоронения пластиковых отходов с целью предотвращения загрязнения пластиком , в первую очередь загрязнения океана , путем выявления тех, кто и где неправильно обращается с пластиковыми отходами, сбрасывая их в океаны. [372] [373]

Системы раннего оповещения

Машинное обучение можно использовать для обнаружения ранних признаков катастроф и экологических проблем, включая, возможно, природные пандемии , [374] [375] землетрясения, [376] [377] [378] оползни, [379] сильные ливни, [380] долгосрочную уязвимость водоснабжения, [381] критические точки коллапса экосистемы , [382] вспышки цветения цианобактерий , [383] и засухи. [384] [385] [386]

Информатика

Помощь в программировании

Инструменты помощи при написании кода на основе искусственного интеллекта

ИИ может использоваться для автодополнения кода в реальном времени, чата и автоматизированной генерации тестов. Эти инструменты обычно интегрируются с редакторами и IDE в качестве плагинов . Они различаются по функциональности, качеству, скорости и подходу к конфиденциальности. [387] Предложения по коду могут быть неверными и должны быть тщательно рассмотрены разработчиками программного обеспечения перед принятием.

GitHub Copilot — это модель искусственного интеллекта, разработанная GitHub и OpenAI , которая способна автоматически дополнять код на нескольких языках программирования. [388] Цена для частных лиц: 10 долл. США в месяц или 100 долл. США в год с одним бесплатным месяцем пробного периода.

Tabnine был создан Джейкобом Джексоном и изначально принадлежал компании Tabnine. В конце 2019 года Tabnine был приобретен Codota. [389] Инструмент Tabnine доступен как плагин для большинства популярных IDE . Он предлагает несколько вариантов цен, включая ограниченную «стартовую» бесплатную версию. [390]

CodiumAI от CodiumAI, небольшого стартапа в Тель-Авиве, предлагает автоматизированное создание тестов. В настоящее время поддерживает Python, JS и TS. [391]

Ghostwriter от Replit предлагает автодополнение кода и чат. [392] У них есть несколько тарифных планов, включая бесплатный и план «Хакер» за 7 долларов в месяц.

CodeWhisperer от Amazon собирает контент отдельных пользователей, включая файлы, открытые в IDE. Они утверждают, что фокусируются на безопасности как при передаче, так и при хранении. [393] Индивидуальный план бесплатный, профессиональный план стоит $19/пользователь/месяц.

Другие инструменты: SourceGraph Cody, CodeCompleteFauxPilot, Tabby [387]

Проектирование нейронной сети

ИИ может быть использован для создания других ИИ. Например, около ноября 2017 года проект AutoML от Google по разработке новых топологий нейронных сетей создал NASNet , систему, оптимизированную для ImageNet и POCO F1. Производительность NASNet превзошла все ранее опубликованные показатели ImageNet. [394]

Квантовые вычисления

Машинное обучение использовалось для шумоподавления в квантовой технологии , [395] включая квантовые датчики . [396] Более того, ведутся существенные исследования и разработки по использованию квантовых компьютеров с алгоритмами машинного обучения. Например, существует прототип, фотонное, квантовое мемристивное устройство для нейроморфных (квантовых) компьютеров (НК)/ искусственных нейронных сетей и квантовых материалов, использующих НК, с некоторым разнообразием потенциальных приложений, связанных с нейроморфными вычислениями, [397] [398] и квантовое машинное обучение является областью с некоторым разнообразием приложений, находящихся в стадии разработки. ИИ может использоваться для квантовых симуляторов , которые могут иметь применение для решения физических и химических [399] [400] задач, а также для квантовых отжигов для обучения нейронных сетей для приложений ИИ. [401] Также может быть некоторая полезность в химии, например, для открытия лекарств, и в материаловедении, например, для оптимизации/открытия материалов (с возможным отношением к производству квантовых материалов [223] [224] ). [402] [403] [404] [ нужен лучший источник ]

Исторический вклад

Исследователи ИИ создали множество инструментов для решения самых сложных проблем в компьютерной науке. Многие из их изобретений были приняты основной компьютерной наукой и больше не считаются ИИ. Все нижеперечисленное изначально было разработано в лабораториях ИИ: [405]

Бизнес

Извлечение контента

Оптический считыватель символов используется для извлечения данных из деловых документов, таких как счета-фактуры и квитанции. Он также может использоваться в деловых контрактных документах, например, трудовых соглашениях, для извлечения критических данных, таких как условия трудоустройства, условия поставки, положения о расторжении и т. д. [406]

Архитектура

Этот медиа-фрагмент представляет собой анимированное изображение, показывающее, как набросок руки преобразуется в визуализированное изображение с использованием технологии ИИ. Затем изображение преобразуется в 3D-модель с использованием технологии ИИ карты глубины.
Архитектура ИИ, использующая рабочий процесс эскиза, изображения и 3D-модели

Искусственный интеллект в архитектуре описывает использование искусственного интеллекта в автоматизации, проектировании и планировании в архитектурном процессе или в содействии человеческим навыкам в области архитектуры. Считается, что искусственный интеллект потенциально приводит к и вызывает серьезные изменения в архитектуре. [407] [408] [409]

Потенциал ИИ в оптимизации проектирования, планирования и производительности был отмечен как ускоритель в области архитектурной работы. Также была отмечена способность ИИ потенциально усиливать процесс проектирования архитектора. Также были высказаны опасения по поводу замены аспектов или основных процессов архитектурной профессии искусственным интеллектом, а также философские последствия для профессии и творчества. [407] [408] [409]

ИИ в архитектуре создал способ для архитекторов создавать вещи, выходящие за рамки человеческого понимания. Реализация ИИ технологий машинного обучения для преобразования текста в рендер, таких как DALL-E и стабильная диффузия, дает силу комплексу визуализации. [410]

ИИ позволяет дизайнерам демонстрировать свою креативность и даже придумывать новые идеи во время проектирования. В будущем ИИ не заменит архитекторов; вместо этого он улучшит скорость воплощения идей в эскизах. [410]

Список приложений

Смотрите также

Сноски

  1. ^ Шин, Минкю; Ким, Джин; ван Офеусден, Бас; Гриффитс, Томас Л. (2023). «Сверхчеловеческий искусственный интеллект может улучшить процесс принятия решений человеком за счет увеличения новизны». Труды Национальной академии наук . 120 (12): e2214840120. arXiv : 2303.07462 . Bibcode : 2023PNAS..12014840S. doi : 10.1073/pnas.2214840120 . PMC  10041097. PMID  36913582 .
  2. ^ Чэнь, Итин; Лю, Трейси Сяо; Шань, Ю; Чжун, Сунфа (2023). «Возникновение экономической рациональности ТШП». Труды Национальной академии наук . 120 (51): e2316205120. arXiv : 2305.12763 . Bibcode : 2023PNAS..12016205C. doi : 10.1073/pnas.2316205120 . PMC 10740389. PMID  38085780 . 
  3. ^ Бриньолфссон, Эрик; Митчелл, Том (22 декабря 2017 г.). «Что может машинное обучение? Последствия для рабочей силы». Science . 358 (6370): 1530–1534. Bibcode :2017Sci...358.1530B. doi :10.1126/science.aap8062. PMID  29269459.
  4. ^ Риччи, Франческо; Рокач, Лиор; Шапира, Браха (2011). «Введение в справочник по рекомендательным системам». Справочник по рекомендательным системам . стр. 1–35. doi :10.1007/978-0-387-85820-3_1. ISBN 978-0-387-85819-7.
  5. Гроссман, Лев (27 мая 2010 г.). «Как компьютеры узнают, чего мы хотим, — до того, как мы это сделаем». Time . Архивировано из оригинала 30 мая 2010 г. Получено 1 июня 2015 г.
  6. ^ Баран, Ремигиуш; Дзех, Анджей; Зея, Анджей (июнь 2018 г.). «Способная платформа обнаружения мультимедийного контента на основе визуального анализа контента и интеллектуального обогащения данных». Мультимедийные инструменты и приложения . 77 (11): 14077–14091. doi : 10.1007/s11042-017-5014-1 .
  7. ^ «Каковы риски безопасности при открытом исходном коде алгоритма Twitter?». VentureBeat . 27 мая 2022 г. Получено 29 мая 2022 г.
  8. ^ "Изучение алгоритмического усиления политического контента в Twitter" . Получено 29 мая 2022 г. .
  9. ^ Пак, Сохён; О, Хын-Квон; Пак, Гибом; Сух, Бонвон; Пэ, У Кён; Ким, Джин Вон; Юн, Хёк; Ким, Дак-У; Кан, Сон-Бом (февраль 2016 г.). «Источник и достоверность информации о колоректальном раке в Twitter». Medicine . 95 (7): e2775. doi :10.1097/MD.0000000000002775. PMC 4998625 . PMID  26886625. 
  10. ^ Эфтимион, Филлип; Пейн, Скотт; Проферес, Николас (20 июля 2018 г.). «Методы обнаружения ботов с контролируемым машинным обучением для идентификации социальных ботов Twitter». Обзор науки о данных SMU . 1 (2).
  11. ^ "Информационная среда в Интернете" (PDF) . Получено 21 февраля 2022 г.
  12. ^ Ислам, Мд Рафикул; Лю, Шаоу; Ван, Сяньчжи; Сюй, Гуандун (29 сентября 2020 г.). «Глубокое обучение для обнаружения дезинформации в социальных сетях: обзор и новые перспективы». Анализ и интеллектуальный анализ социальных сетей . 10 (1): 82. doi :10.1007/s13278-020-00696-x. PMC 7524036. PMID  33014173 . 
  13. ^ Мохсени, Сина; Раган, Эрик (4 декабря 2018 г.). «Борьба с фейковыми новостями с помощью интерпретируемых алгоритмов новостной ленты». arXiv : 1811.12349 [cs.SI].
  14. ^ Matz, SC; Kosinski, M.; Nave, G.; Stillwell, DJ (28 ноября 2017 г.). «Психологическое таргетинг как эффективный подход к цифровому массовому убеждению». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 114 (48): 12714–12719. Bibcode : 2017PNAS..11412714M. doi : 10.1073/pnas.1710966114 . JSTOR  26485255. PMC 5715760. PMID  29133409 . 
  15. ^ «Представляем AI Sandbox для рекламодателей и расширяем наш набор Meta Advantage». www.facebook.com . 2023-05-11 . Получено 2023-09-08 .
  16. ^ Басби, Матта (30 апреля 2018 г.). «Раскрыто: как букмекеры используют ИИ, чтобы держать игроков на крючке». The Guardian .
  17. ^ Челли, Фабио; Массани, Пьетро Дзани; Лепри, Бруно (2017). «Profilio». Труды 25-й международной конференции ACM по мультимедиа . С. 546–550. doi :10.1145/3123266.3129311. ISBN 978-1-4503-4906-2. S2CID  767688.
  18. ^ «Как искусственный интеллект может заставить вас покупать вещи». BBC News . 9 ноября 2020 г. Получено 9 ноября 2020 г.
  19. ^ Ровински, Дэн (15 января 2013 г.). "Виртуальные персональные помощники и будущее вашего смартфона [инфографика]". ReadWrite . Архивировано из оригинала 22 декабря 2015 г.
  20. ^ Руз, Кевин (16.02.2023). «Чат Bing's AI: „Я хочу быть живым. 😈“». The New York Times . ISSN  0362-4331 . Получено 23.04.2024 .
  21. ^ Галего Эрнандес, Пауло Р.; Флорет, Камила П.; Кардосо Де Алмейда, Катя Ф.; Да Силва, Винисиус Камарго; Папа, Хосо Пауло; Понтара да Коста, Келтон А. (2021). «Обнаружение фишинга с использованием методов XAI на основе URL-адресов». Серия симпозиумов IEEE 2021 года по вычислительному интеллекту (SSCI) . стр. 01–06. doi : 10.1109/SSCI50451.2021.9659981. ISBN 978-1-7281-9048-8.
  22. ^ Жаньес-Мартино, Франциско; Алаис-Родригес, Росио; Гонсалес-Кастро, Виктор; Фидальго, Эдуардо; Алегре, Энрике (01 февраля 2023 г.). «Обзор обнаружения спама в электронной почте: анализ стратегий спамеров и проблема смещения набора данных». Обзор искусственного интеллекта . 56 (2): 1145–1173. дои : 10.1007/s10462-022-10195-4 . hdl : 10612/14967 . S2CID  248738572.
  23. ^ Капан, Сибель; Сора Гунал, Эфнан (январь 2023 г.). «Улучшенное обнаружение фишинговых атак с помощью машинного обучения: комплексная оценка классификаторов и признаков». Прикладные науки . 13 (24): 13269. doi : 10.3390/app132413269 . ISSN  2076-3417.
  24. ^ Накамура, Сатоши (2009). «Преодоление языкового барьера с помощью технологии перевода речи» (PDF) . Тенденции в области науки и технологий — ежеквартальный обзор .
  25. ^ Кларк, Джек (8 декабря 2015b). «Почему 2015 год стал годом прорыва в области искусственного интеллекта» . Bloomberg LP Архивировано из оригинала 23 ноября 2016 года . Получено 23 ноября 2016 года .
  26. ^ аб Брифер, Элоди Ф.; Сайферд, Сиара С.-Р.; Линхарт, Павел; Леливельд, Лизетт MC; Падилья де ла Торре, Моника; Прочтите, Ева Р.; Герен, Кэрол; Дайс, Вероника; Монестье, Хлоя; Расмуссен, Йеппе Х.; Шпинка, Марек; Дюпьян, Сандра; Буасси, Ален; Янчак, Эндрю М.; Хиллманн, Эдна; Талле, Селин (7 марта 2022 г.). «Классификация криков свиней от рождения до убоя в соответствии с их эмоциональной валентностью и контекстом производства». Научные отчеты . 12 (1): 3409. Бибкод : 2022NatSR..12.3409B. doi : 10.1038/s41598-022-07174-8. PMC 8901661. PMID  35256620 . 
  27. ^ «Может ли искусственный интеллект действительно помочь нам разговаривать с животными?». The Guardian . 31 июля 2022 г. Получено 30 августа 2022 г.
  28. ^ К. Мандал, Г.С. Прадип Гантасала, Фироз Хан, Р. Сатьярадж, Б. Баламуруган (2020). Обработка естественного языка в искусственном интеллекте (1-е изд.). Apple Академическая пресса. стр. 53–54. ISBN 9780367808495.{{cite book}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  29. ^ Хит, Ник (11 декабря 2020 г.). «Что такое ИИ? Все, что вам нужно знать об искусственном интеллекте». ZDNet . Получено 1 марта 2021 г. .
  30. ^ Кларк 2015б.
  31. ^ Маркофф, Джон (16 февраля 2011 г.). «Компьютер побеждает в «Jeopardy!»: тривиально, но это не так». The New York Times . Архивировано из оригинала 22 октября 2014 г. Получено 25 октября 2014 г.
  32. ^ "AlphaGo – Google DeepMind". Архивировано из оригинала 10 марта 2016 года.
  33. ^ "Искусственный интеллект: AlphaGo от Google побеждает мастера го Ли Седоля". BBC News . 12 марта 2016 г. Архивировано из оригинала 26 августа 2016 г. Получено 1 октября 2016 г.
  34. ^ Метц, Кейд (27 мая 2017 г.). «После победы в Китае разработчики AlphaGo исследуют новый ИИ». Wired . Архивировано из оригинала 2 июня 2017 г.
  35. ^ "World's Go Player Ratings". Май 2017. Архивировано из оригинала 1 апреля 2017.
  36. ^ «柯洁迎19岁生日雄踞人类世界排名第一已两年» (на китайском языке). Май 2017. Архивировано из оригинала 11 августа 2017 года.
  37. ^ "MuZero: Освоение го, шахмат, сёги и Atari без правил". Deepmind . 23 декабря 2020 г. Получено 1 марта 2021 г.
  38. Стивен Боровик; Трейси Лиен (12 марта 2016 г.). «AlphaGo побеждает чемпиона по го среди людей на пути к достижению цели для искусственного интеллекта». Los Angeles Times . Получено 13 марта 2016 г.
  39. ^ Солли, Мейлан. «Этот ИИ, играющий в покер, знает, когда держать, а когда сбрасывать». Смитсоновский институт . Pluribus превзошел профессионалов покера в серии игр в безлимитный техасский холдем с шестью участниками, достигнув важной вехи в исследованиях искусственного интеллекта. Это первый бот, который победил людей в сложном многопользовательском соревновании.
  40. Боулинг, Майкл; Берч, Нил; Йохансон, Майкл; Таммелин, Оскари (9 января 2015 г.). «Покер с лимитным холдемом один на один решен». Science . 347 (6218): 145–149. Bibcode :2015Sci...347..145B. doi :10.1126/science.1259433. PMID  25574016.
  41. ^ Онтанон, Сантьяго; Синнаеве, Габриэль; Уриарте, Альберто; Ришу, Флориан; Черчилль, Дэвид; Прейсс, Майк (декабрь 2013 г.). «Обзор исследований и конкуренции в области ИИ в играх-стратегиях в реальном времени в StarCraft». Труды IEEE по вычислительному интеллекту и ИИ в играх . 5 (4): 293–311. CiteSeerX 10.1.1.406.2524 . doi :10.1109/TCIAIG.2013.2286295. S2CID  5014732. 
  42. ^ «Facebook тихо вступает в войну StarCraft за ботов с искусственным интеллектом и проигрывает». WIRED . 2017 . Получено 7 мая 2018 .
  43. ^ Silver, David ; Hubert, Thomas; Schrittwieser, Julian; Antonoglou, Ioannis; Lai, Matthew; Guez, Arthur; Lanctot, Marc; Sifre, Laurent; Kumaran, Dharshan; Graepel, Thore; Lillicrap, Timothy; Simonyan, Karen; Hassabis, Demis (7 декабря 2018 г.). «Общий алгоритм обучения с подкреплением, который осваивает шахматы, сёги и проходит через самостоятельную игру». Science . 362 (6419): 1140–1144. Bibcode :2018Sci...362.1140S. doi : 10.1126/science.aar6404 . PMID  30523106.
  44. Сэмпл, Ян (18 октября 2017 г.). «Он способен сам создавать знания»: Google представляет искусственный интеллект, который учится самостоятельно». The Guardian . Получено 7 мая 2018 г.
  45. ^ "Революция ИИ в науке". Наука | AAAS . 5 июля 2017 г. Получено 7 мая 2018 г.
  46. ^ «Супергерой искусственного интеллекта: сможет ли этот гений держать его под контролем?». The Guardian . 16 февраля 2016 г. Архивировано из оригинала 23 апреля 2018 г. Получено 26 апреля 2018 г.
  47. ^ Мних, Владимир; Кавукчуоглу, Корай; Сильвер, Дэвид; Русу, Андрей А.; Венесс, Джоэл; Бельмар, Марк Г.; Грейвс, Алекс; Ридмиллер, Мартин; Фиджеланд, Андреас К.; Островский, Георг; Петерсен, Стиг; Битти, Чарльз; Садик, Амир; Антоноглу, Иоаннис; Король, Хелен; Кумаран, Дхаршан; Виерстра, Даан; Легг, Шейн; Хассабис, Демис (26 февраля 2015 г.). «Контроль на человеческом уровне посредством глубокого обучения с подкреплением». Природа . 518 (7540): 529–533. Бибкод : 2015Natur.518..529M. дои : 10.1038/nature14236. PMID  25719670. S2CID  205242740.
  48. Sample, Ian (14 марта 2017 г.). «Google DeepMind создает программу искусственного интеллекта, которая может учиться как человек». The Guardian . Архивировано из оригинала 26 апреля 2018 г. Получено 26 апреля 2018 г.
  49. ^ Шритвизер, Джулиан; Антоноглу, Иоаннис; Юбер, Томас; Симонян, Карен; Сифре, Лоран; Шмитт, Саймон; Гез, Артур; Локхарт, Эдвард; Хассабис, Демис; Грепель, Торе; Лилликрап, Тимоти; Сильвер, Дэвид (24 декабря 2020 г.). «Освоение Atari, го, шахмат и сёги путем планирования с использованием изученной модели». Природа . 588 (7839): 604–609. arXiv : 1911.08265 . Бибкод : 2020Natur.588..604S. дои : 10.1038/s41586-020-03051-4. ПМИД  33361790.
  50. ^ K, Bharath (2 апреля 2021 г.). "AI In Chess: The Evolution of Artificial Intelligence In Chess Engines". Medium . Архивировано из оригинала 6 января 2022 г. . Получено 6 января 2022 г. .
  51. ^ Подготовка к будущему искусственного интеллекта . Национальный совет по науке и технологиям. OCLC  965620122.
  52. ^ Гамбхайр, Акшая; Шейх Мохаммад, Билал Н. (8 апреля 2020 г.). Использование искусственного интеллекта в сельском хозяйстве . Труды 3-й Международной конференции по достижениям в области науки и технологий (ICAST) 2020. SSRN  3571733.
  53. ^ "Будущее ИИ в сельском хозяйстве". Intel . Получено 5 марта 2019 г.
  54. ^ Сеннаар, Кумба. «ИИ в сельском хозяйстве – современные приложения и влияние | Emerj - Исследования и понимание искусственного интеллекта». Emerj . Получено 5 марта 2019 г. .
  55. ^ G. Jones, Colleen (26 июня 2019 г.). «Искусственный интеллект в сельском хозяйстве: фермерство в 21 веке» . Получено 8 февраля 2021 г.
  56. ^ Moreno, Millán M.; Guzmán, Sevilla E.; Demyda, SE (ноябрь 2011 г.). «Население, бедность, производство, продовольственная безопасность, продовольственный суверенитет, биотехнология и устойчивое развитие: вызовы XXI века». Вестник Университета сельскохозяйственных наук и ветеринарной медицины Клуж-Напока. Ветеринарная медицина . 1 (68). doi :10.15835/buasvmcn-vm:1:68:6771 (неактивен 1 ноября 2024 г.).{{cite journal}}: CS1 maint: DOI inactive as of November 2024 (link)
  57. ^ Liundi, Nicholas; Darma, Aditya Wirya; Gunarso, Rivaldi; Warnars, Harco Leslie Hendric Spits (2019). «Повышение производительности риса в Индонезии с помощью искусственного интеллекта». 2019 7-я Международная конференция по управлению кибер- и ИТ-услугами (CITSM) . стр. 1–5. doi :10.1109/CITSM47753.2019.8965385. ISBN 978-1-7281-2909-9. S2CID  210930401.
  58. ^ Талавия, Танха; Шах, Дхара; Патель, Ниведита; Ягник, Хитешри; Шах, Манан (2020). «Внедрение искусственного интеллекта в сельском хозяйстве для оптимизации орошения и применения пестицидов и гербицидов». Искусственный интеллект в сельском хозяйстве . 4 : 58–73. doi : 10.1016/j.aiia.2020.04.002 . S2CID  219064189.
  59. ^ Олик, Диана (2022-04-18). «Как роботы и крытое земледелие могут помочь экономить воду и выращивать урожай круглый год». CNBC . Получено 2022-05-09 .
  60. ^ Чжан, Пэн; Го, Чжилин; Уллах, Сами; Мелаграки, Джорджия; Афантитис, Антреас; Линч, Изольда (24 июня 2021 г.). «Нанотехнологии и искусственный интеллект для обеспечения устойчивого и точного сельского хозяйства» (PDF) . Nature Plants . 7 (7): 864–876. Bibcode : 2021NatPl...7..864Z. doi : 10.1038/s41477-021-00946-6. PMID  34168318.
  61. ^ Анастасиу, Евангелос; Фунтас, Спирос; Вулгараки, Матина; Псирукис, Василиос; Куциарас, Майкл; Криези, Ольга; Лазару, Эрато; Вацаниду, Анна; Фу, Луншэн; Бартоло, Фабиола Ди; Баррейро-Хурле, Хесус; Гомес-Барберо, Мануэль (октябрь 2023 г.). «Технологии точного земледелия для защиты растений: метаанализ». Умные сельскохозяйственные технологии . 5 : 100323. doi : 10.1016/j.atech.2023.100323 .
  62. ^ "АВТОНОМНЫЕ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ". IEEE . IEEE SA . Получено 19 апреля 2024 г. .
  63. ^ Энн Джонсон; Эмили Громблинг (2019). Последствия искусственного интеллекта для кибербезопасности: материалы семинара . Вашингтон, округ Колумбия: National Academies Press. ISBN 978-0-309-49451-9. OCLC  1134854973.[ нужна страница ]
  64. ^ Кант, Даниэль; Йохансен, Андреас (16.01.2022). «Оценка вариантов использования на основе ИИ для повышения уровня кибербезопасности малых и средних предприятий (МСП)». Electronic Imaging . 34 (3): 387–3. doi :10.2352/EI.2022.34.3.MOBMU-387. ISSN  2470-1173.
  65. ^ Рандрианасоло, Арисоа (2012). «Искусственный интеллект в компьютерной безопасности: обнаружение, временное восстановление и защита». Библиотеки Техасского технологического университета . hdl :2346/45196.
  66. ^ Сахил; Суд, Сандип; Мехми, Сандип; Догра, Шикха (2015). «Искусственный интеллект для проектирования системы профилирования пользователей для безопасности облачных вычислений: эксперимент». Международная конференция по достижениям в области вычислительной техники и приложений 2015 г. IEEE. стр. 51–58. doi :10.1109/ICACEA.2015.7164645. ISBN 978-1-4673-6911-4.
  67. ^ Паризи, Алессандро (2019). Практический искусственный интеллект для кибербезопасности: внедрение интеллектуальных систем ИИ для предотвращения кибератак и обнаружения угроз и сетевых аномалий . Бирмингем, Великобритания. ISBN 978-1-78980-517-8. OCLC  1111967955.{{cite book}}: CS1 maint: location missing publisher (link)[ нужна страница ]
  68. ^ «Как ИИ автоматизирует кибербезопасность в мире после COVID». VentureBeat . 2020-09-06 . Получено 2022-05-09 .
  69. ^ ab "ИИ в образовании | Гарвардская высшая школа образования". www.gse.harvard.edu . 2023-02-09 . Получено 2024-04-20 .
  70. ^ abcd nair, madhu (2021-03-10). «ИИ в образовании: где он сейчас и каково будущее». Университет народа . Получено 2024-04-20 .
  71. ^ ab "Обещания и опасности новых технологий для улучшения образования и возможностей трудоустройства". Brookings . Получено 20 апреля 2024 г.
  72. ^ «Закон ЕС об искусственном интеллекте: Первое положение об искусственном интеллекте». 6 августа 2023 г.
  73. ^ Кристи, Чарльз А. (17 января 1990 г.). «Влияние искусственного интеллекта на банковское дело». Los Angeles Times . Получено 10 сентября 2019 г.
  74. ^ О'Нил, Элеанор (31 июля 2016 г.). «Учет, автоматизация и ИИ». icas.com . Архивировано из оригинала 18 ноября 2016 г. . Получено 18 ноября 2016 г. .
  75. ^ "CTO Corner: Artificial Intelligence Use in Financial Services – Financial Services Roundtable". Financial Services Roundtable . 2 апреля 2015 г. Архивировано из оригинала 18 ноября 2016 г. Получено 18 ноября 2016 г.
  76. ^ «Решения на основе искусственного интеллекта, решения на основе ИИ». sas.com .
  77. ^ Чапман, Лизетт (7 января 2019 г.). «Palantir когда-то высмеивал идею продавцов. Теперь он их нанимает». Los Angeles Times . Получено 28 февраля 2019 г.
  78. ^ Искусственный интеллект и экономическая теория: Skynet на рынке . Расширенная обработка информации и знаний. 2017. doi :10.1007/978-3-319-66104-9. ISBN 978-3-319-66103-2.[ нужна страница ]
  79. ^ Марвала, Цилидзи; Гурвиц, Эван (2017). «Гипотеза эффективного рынка». Искусственный интеллект и экономическая теория: Skynet на рынке . Расширенная обработка информации и знаний. стр. 101–110. doi :10.1007/978-3-319-66104-9_9. ISBN 978-3-319-66103-2.
  80. ^ Шао, Цзюнь; Лу, Чжукунь; Ван, Чун; Мао, Цзинье; Йе, Айлинь (16 мая 2022 г.). «Влияние финансирования с использованием искусственного интеллекта (ИИ) на финансовые ограничения негосударственных компаний на развивающихся рынках». Международный журнал развивающихся рынков . 17 (4): 930–944. doi :10.1108/IJOEM-02-2021-0299.
  81. ^ "Алгоритмическая торговля". Investopedia . 18 мая 2005 г.
  82. ^ «За пределами роботов-советников: как ИИ может изменить управление благосостоянием». 5 января 2017 г.
  83. ^ Асатрян, Диана (3 апреля 2017 г.). «Машинное обучение — будущее андеррайтинга, но стартапы им не управляют». bankinnovation.net . Получено 15 апреля 2022 г.
  84. ^ «ZestFinance представляет платформу машинного обучения для андеррайтинга миллениалов и других потребителей с ограниченной кредитной историей» (пресс-релиз). 14 февраля 2017 г.
  85. ^ Чанг, Сихуэй; Као, И-Чин; Машрувала, Радж; Соренсен, Сьюзан М. (10 апреля 2017 г.). «Техническая неэффективность, неэффективность распределения ресурсов и ценообразование аудита». Журнал учета, аудита и финансов . 33 (4): 580–600. doi :10.1177/0148558X17696760. S2CID  157787279.
  86. ^ Муноко, Айви; Браун-Либурд, Хелен Л.; Васархели, Миклош (ноябрь 2020 г.). «Этические последствия использования искусственного интеллекта в аудите». Журнал деловой этики . 167 (2): 209–234. doi :10.1007/s10551-019-04407-1.
  87. ^ Фаделли, Ингрид. «LaundroGraph: использование глубокого обучения для поддержки усилий по борьбе с отмыванием денег». techxplore.com . Получено 18 декабря 2022 г.
  88. ^ Кардозо, Марио; Салейро, Педро; Бизарро, Педро (2022). «LaundroGraph: Самоуправляемое обучение представлению графов для борьбы с отмыванием денег». Материалы Третьей международной конференции ACM по искусственному интеллекту в финансах . стр. 130–138. arXiv : 2210.14360 . дои : 10.1145/3533271.3561727. ISBN 978-1-4503-9376-8.
  89. ^ Хан, Цзингуан; Хуан, Юйюнь; Лю, Ша; Тоуэй, Киран (декабрь 2020 г.). «Искусственный интеллект для борьбы с отмыванием денег: обзор и расширение». Цифровые финансы . 2 (3): 211–239. doi :10.1007/s42521-020-00023-1. S2CID  220512321.
  90. ^ Куте, Даттатрай Вишну; Прадхан, Бисваджит; Шукла, Нагеш; Аламри, Абдулла (2021). «Глубокое обучение и объяснимые методы искусственного интеллекта, применяемые для обнаружения отмывания денег — критический обзор». IEEE Access . 9 : 82300–82317. Bibcode : 2021IEEEA...982300K. doi : 10.1109/ACCESS.2021.3086230 . hdl : 10072/415222 . S2CID  235455342.
  91. ^ ab Han, Jingguang; Huang, Yuyun; Liu, Sha; Towey, Kieran (декабрь 2020 г.). «Искусственный интеллект для борьбы с отмыванием денег: обзор и расширение». Digital Finance . 2 (3–4): 211–239. doi :10.1007/s42521-020-00023-1.
  92. ^ Дуркин, Дж. (2002). «История и приложения». Экспертные системы . Том 1. С. 1–22. doi :10.1016/B978-012443880-4/50045-4. ISBN 978-0-12-443880-4.
  93. ^ Чэнь, К. К.; Лян, Тин-пэн (май 1989 г.). «Protrader: экспертная система для программной торговли». Управленческие финансы . 15 (5): 1–6. doi :10.1108/eb013623.
  94. ^ Нильсон, Норма; Браун, Кэрол Э.; Филлипс, Мэри Эллен (июль 1990 г.). «Экспертные системы для личного финансового планирования». Журнал финансового планирования : 137–143. doi : 10.11575/PRISM/33995. hdl : 1880/48295.
  95. ^ Сенатор, Тед Э.; Голдберг, Генри Г.; Вутон, Джерри; Коттини, Мэтью А.; Хан, А. Ф. Умар; Килингер, Кристина Д.; Лламас, Уинстон М.; Марроне, Майкл П.; Вонг, Рафаэль У. Х. (1995). «Система искусственного интеллекта FinCEN: выявление потенциального отмывания денег на основе сообщений о крупных денежных транзакциях» (PDF) . Труды IAAI-95 . Архивировано из оригинала (PDF) 20 октября 2015 г. . Получено 14 января 2019 г.
  96. ^ Саттон, Стив Г.; Холт, Мэтью; Арнольд, Вики (сентябрь 2016 г.).«Слухи о моей смерти сильно преувеличены» — Исследования искусственного интеллекта в бухгалтерском учете». Международный журнал систем бухгалтерской информации . 22 : 60–73. doi : 10.1016/j.accinf.2016.07.005.
  97. ^ Чалмерс, Доминик; Маккензи, Ниалл Г.; Картер, Сара (сентябрь 2021 г.). «Искусственный интеллект и предпринимательство: последствия для создания предприятий в четвертой промышленной революции». Теория и практика предпринимательства . 45 (5): 1028–1053. doi : 10.1177/1042258720934581 . S2CID  225625933.
  98. ^ Бакли, Крис; Мозур, Пол (22 мая 2019 г.). «Как Китай использует высокотехнологичное наблюдение для подавления меньшинств». The New York Times .
  99. ^ «Упущение безопасности раскрыло китайскую систему наблюдения за умным городом». 3 мая 2019 г. Архивировано из оригинала 7 марта 2021 г. Получено 14 сентября 2020 г.
  100. ^ "Скоро в Бангалоре установят светофоры с искусственным интеллектом". NextBigWhat . 24 сентября 2019 г. Получено 1 октября 2019 г.
  101. ^ abc Исследовательская служба Конгресса (2019). Искусственный интеллект и национальная безопасность (PDF) . Вашингтон, округ Колумбия: Исследовательская служба Конгресса.PD-уведомление
  102. ^ abc Слюсарь, Вадим (2019). Искусственный интеллект как основа будущих сетей управления (Препринт). doi :10.13140/RG.2.2.30247.50087.
  103. ^ «Военные США пробуют генеративный ИИ». Bloomberg.com . 5 июля 2023 г.
  104. ^ Ираки, Амджад (2024-04-03). «'Лаванда': машина ИИ, направляющая израильские бомбардировки в секторе Газа». Журнал +972 . Получено 2024-04-06 .
  105. ^ ab Дэвис, Гарри; МакКернан, Бетан; Саббах, Дэн (2023-12-01). «Евангелие»: как Израиль использует ИИ для выбора целей бомбардировки в секторе Газа». The Guardian . Получено 2023-12-04 .
  106. ^ "Израильская армия смягчила правила бомбардировки "невоенных целей" в секторе Газа". Middle East Eye . Получено 2023-11-30 .
  107. ^ Куах, Катианна. «Американские военные нажимают на курок, используют ИИ для нацеливания авиаударов». www.theregister.com .
  108. ^ «Китайские ученые создали ИИ-командира для проведения виртуальных военных игр». 16 июня 2024 г.
  109. ^ «Getting to grips with military robotics». The Economist . 25 января 2018 г. Получено 7 февраля 2018 г.
  110. ^ "Автономные системы: инфографика". siemens.com . Получено 7 февраля 2018 г. .
  111. ^ Аллен, Грегори (6 февраля 2019 г.). «Понимание стратегии Китая в области искусственного интеллекта». Центр новой американской безопасности. Архивировано из оригинала 17 марта 2019 г. Получено 17 марта 2019 г.
  112. Марти, Дж. Вернер (10 августа 2024 г.). «Drohnen haben den Krieg in der Ukraine Revolutioniert, doch sie sind empfindlich auf Störsender – deshalb sollen sie jetzt autonom operieren». Neue Zürcher Zeitung (на немецком языке) . Проверено 10 августа 2024 г.
  113. ^ "10 перспективных приложений ИИ в здравоохранении". Harvard Business Review . 10 мая 2018 г. Архивировано из оригинала 15 декабря 2018 г. Получено 28 августа 2018 г.
  114. ^ Ларейр, Фабьен; Ле, Конг Дуй; Баллайт, Али; Адам, Седрик; Карриер, Марион; Амрани, Саманта; Караду, Каролин; Раффорт, Жюльетт (август 2022 г.). «Применение искусственного интеллекта при несердечных сосудистых заболеваниях: библиографический анализ». Ангиология . 73 (7): 606–614. doi :10.1177/00033197211062280. PMID  34996315. S2CID  245812907.
  115. ^ «Что такое искусственный интеллект в медицине?». IBM. 28 марта 2024 г. Получено 19 апреля 2024 г.
  116. ^ «Microsoft использует ИИ для ускорения точной медицины рака». HealthITAnalytics . 29 октября 2019 г. Получено 29 ноября 2020 г.
  117. Дина Басс (20 сентября 2016 г.). «Microsoft разрабатывает ИИ, чтобы помочь врачам-онкологам найти правильные методы лечения». Bloomberg LP Архивировано из оригинала 11 мая 2017 г.
  118. ^ Галлахер, Джеймс (26 января 2017 г.). «Искусственный интеллект „так же хорош, как врачи, лечащие рак“». BBC News . Архивировано из оригинала 26 января 2017 г. Получено 26 января 2017 г.
  119. ^ Ланген, Полин А.; Кац, Джеффри С.; Демпси, Гейл, ред. (18 октября 1994 г.), Удаленный мониторинг пациентов с высоким риском с использованием искусственного интеллекта, архивировано из оригинала 28 февраля 2017 г. , извлечено 27 февраля 2017 г.
  120. ^ Кермани, Дэниел С.; Гольдбаум, Майкл; Цай, Вэньцзя; Валентим, Каролина CS; Лян, Хуэйин; Бакстер, Салли Л.; Маккеун, Алекс; Ян, Ге; Ву, Сяокан; Ян, Фанбин; Донг, Джастин; Прасадха, Маде К.; Пей, Жаклин; Тинг, Магдалина YL; Чжу, Цзе; Ли, Кристина; Хьюитт, Сьерра; Донг, Джейсон; Зияр, Ян; Ши, Александр; Чжан, Рунзе; Чжэн, Лянхун; Хоу, Руи; Ши, Уильям; Фу, Синь; Дуань, Яу; Хуу, Вьетнам; Вэнь, Синди; Чжан, Эдвард Д.; Чжан, Шарлотта Л.; Ли, Оулан; Ван, Сяобо; Певец, Майкл А.; Сунь, Сяодун; Сюй, Цзе; Тафреши, Али; Льюис, М. Энтони; Ся, Хуэйминь; Чжан, Кан (февраль 2018 г.). «Определение медицинских диагнозов и излечимых заболеваний с помощью глубокого обучения на основе изображений». Cell . 172 (5): 1122–1131.e9. doi : 10.1016/j.cell.2018.02.010 . PMID  29474911. S2CID  3516426.
  121. ^ Senthilingam, Meera (12 мая 2016 г.). «Автономные роботы — ваши следующие хирурги?». CNN. Архивировано из оригинала 3 декабря 2016 г. Получено 4 декабря 2016 г.
  122. ^ Pumplun L, Fecho M, Wahl N, Peters F, Buxmann P (2021). «Внедрение систем машинного обучения для медицинской диагностики в клиниках: качественное интервью-исследование».  Журнал медицинских интернет-исследований . 23 (10): e29301. doi : 10.2196/29301 . PMC 8556641. PMID 34652275. S2CID  238990562. 
  123. ^ Инглезе, Марианна; Патель, Нева; Линтон-Рид, Кристофер; Лорето, Флавия; Вин, Зарни; Перри, Ричард Дж.; Карсвелл, Кристофер; Греч-Солларс, Мэтью; Крам, Уильям Р.; Лу, Хаонан; Малхотра, Пареш А.; Абоагье, Эрик О. (20 июня 2022 г.). «Прогностическая модель, использующая мезоскопическую архитектуру живого мозга для обнаружения болезни Альцгеймера». Communications Medicine . 2 (1): 70. doi :10.1038/s43856-022-00133-4. PMC 9209493 . PMID  35759330. 
    • Новостной репортаж: «Однократное МРТ-сканирование мозга может обнаружить болезнь Альцгеймера». Physics World . 13 июля 2022 г. . Получено 19 июля 2022 г. .
  124. ^ Рид, Тодд Р.; Рид, Нэнси Э.; Фрицсон, Питер (2004). «Анализ звука сердца для обнаружения симптомов и компьютерной диагностики». Simulation Modelling Practice and Theory . 12 (2): 129–146. doi :10.1016/j.simpat.2003.11.005.
  125. ^ Ёрита, Акихиро; Кубота, Наоюки (2011). «Когнитивное развитие в роботах-партнерах для информационной поддержки пожилых людей». Труды IEEE по автономному психическому развитию . 3 : 64–73. CiteSeerX 10.1.1.607.342 . doi :10.1109/TAMD.2011.2105868. S2CID  13797196. 
  126. ^ Рэй, доктор Амит (14 мая 2018 г.). «Искусственный интеллект для помощи слепым людям в навигации». Inner Light Publishers.
  127. ^ «Искусственный интеллект изменит здравоохранение – The Medical Futurist». The Medical Futurist . 4 августа 2016 г. Получено 18 ноября 2016 г.
  128. ^ Dönertaş, Handan Melike; Fuentealba, Matías; Partridge, Linda; Thornton, Janet M. (февраль 2019 г.). «Определение потенциальных препаратов, модулирующих старение, in silico». Trends in Endocrinology & Metabolism . 30 (2): 118–131. doi :10.1016/j.tem.2018.11.005. PMC 6362144. PMID  30581056 . 
  129. ^ Смер-Баррето, Ванесса; Кинтанилья, Андреа; Эллиот, Ричард Дж. Р.; Доусон, Джон К.; Сан, Цзюгэн; Каррагер, Нил О.; Акоста, Хуан Карлос; Оярсун, Диего А. (27 апреля 2022 г.). «Открытие новых сенолитиков с использованием машинного обучения». BioRxiv . doi :10.1101/2022.04.26.489505. hdl : 10261/269843 .
  130. ^ Люкстон, Дэвид Д. (2014). «Искусственный интеллект в психологической практике: Текущие и будущие приложения и последствия». Профессиональная психология: исследования и практика . 45 (5): 332–339. doi :10.1037/a0034559.
  131. ^ Randhawa, Gurjit S.; Soltysiak, Maximillian PM; Roz, Hadi El; Souza, Camila PE de; Hill, Kathleen A.; Kari, Lila (24 апреля 2020 г.). «Машинное обучение с использованием внутренних геномных сигнатур для быстрой классификации новых патогенов: исследование случая COVID-19». PLOS ONE . 15 (4): e0232391. Bibcode : 2020PLoSO..1532391R. doi : 10.1371/journal.pone.0232391 . PMC 7182198. PMID  32330208 . 
  132. ^ Ye, Jiarong; Yeh, Yin-Ting; Xue, Yuan; Wang, Ziyang; Zhang, Na; Liu, He; Zhang, Kunyan; Ricker, RyeAnne; Yu, Zhuohang; Roder, Allison; Perea Lopez, Nestor; Organtini, Lindsey; Greene, Wallace; Hafenstein, Susan; Lu, Huaguang; Ghedin, Elodie; Terrones, Mauricio; Huang, Shengxi; Huang, Sharon Xiaolei (7 июня 2022 г.). «Точная идентификация вирусов с помощью интерпретируемых сигнатур Рамана с помощью машинного обучения». Труды Национальной академии наук . 119 (23): e2118836119. arXiv : 2206.02788 . Bibcode : 2022PNAS..11918836Y. doi : 10.1073/pnas.2118836119 . PMC 9191668. PMID 35653572.  S2CID 235372800  . 
  133. ^ "Искусственный интеллект находит гены, связанные с болезнями". Университет Линчёпинга . Получено 3 июля 2022 г.
  134. ^ «Исследователи используют ИИ для обнаружения нового семейства генов в кишечных бактериях». Медицинский центр Юго-Запада Техасского университета . Получено 3 июля 2022 г.
  135. ^ abc Жаворонков, Алекс; Мамошина, Полина; Ванхаелен, Квентин; Шайби-Кнудсен, Мортен; Москалев, Алексей; Алипер, Алекс (2019). «Искусственный интеллект для исследований старения и долголетия: последние достижения и перспективы». Ageing Research Reviews . 49 : 49–66. doi : 10.1016/j.arr.2018.11.003 . PMID  30472217. S2CID  53755842.
  136. ^ Адир, Омер; Полей, Мария; Чен, Гал; Фроим, Сахар; Крински, Ницан; Шкловер, Джени; Шаински-Ройтман, Жанна; Ламмерс, Тван; Шредер, Ави (апрель 2020 г.). «Интеграция искусственного интеллекта и нанотехнологий для точной медицины рака». Advanced Materials . 32 (13): 1901989. Bibcode :2020AdM....3201989A. doi :10.1002/adma.201901989. PMC 7124889 . PMID  31286573. 
  137. ^ Бакс, Моник; Торп, Джордан; Романов, Валентин (декабрь 2023 г.). «Будущее персонализированной сердечно-сосудистой медицины требует 3D- и 4D-печати, стволовых клеток и искусственного интеллекта». Frontiers in Sensors . 4 . doi : 10.3389/fsens.2023.1294721 .
  138. ^ ab Moore, Phoebe V. (7 мая 2019 г.). «Охрана труда и будущее труда: преимущества и риски инструментов искусственного интеллекта на рабочих местах». EU-OSHA . стр. 3–7 . Получено 30 июля 2020 г. .
  139. ^ abc Howard, John (ноябрь 2019 г.). «Искусственный интеллект: последствия для будущего работы». American Journal of Industrial Medicine . 62 (11): 917–926. doi :10.1002/ajim.23037. PMID  31436850. S2CID  201275028.
  140. ^ Джанатти, Тони-Луиз (14 мая 2020 г.). «Как алгоритмы на основе искусственного интеллекта повышают эргономическую безопасность человека». Охрана труда и техника безопасности . Получено 30 июля 2020 г.
  141. ^ Мейерс, Алиша Р. (1 мая 2019 г.). «AI and Workers' Comp». Научный блог NIOSH . Получено 3 августа 2020 г.
  142. ^ Вебб, Сидней; Сиордиа, Карлос; Бертке, Стивен; Бартлетт, Диана; Рейц, Дэн (26 февраля 2020 г.). «Конкурс краудсорсинга искусственного интеллекта для наблюдения за травмами». Научный блог NIOSH . Получено 3 августа 2020 г.
  143. ^ Фергюсон, Мюррей (19 апреля 2016 г.). «Искусственный интеллект: что ждет EHS... и когда?». EHS Today . Получено 30 июля 2020 г.
  144. ^ «DeepMind отвечает на один из самых больших вызовов биологии». The Economist . 30 ноября 2020 г. Получено 30 ноября 2020 г.
  145. ^ Джереми Кан, Уроки прорыва DeepMind в области ИИ-сворачивания белков, Fortune , 1 декабря 2020 г.
  146. ^ "DeepMind раскрывает структуру 200 млн белков, совершая научный скачок вперед". The Guardian . 2022-07-28 . Получено 2022-07-28 .
  147. ^ "AlphaFold раскрывает структуру вселенной белков". DeepMind . 2022-07-28 . Получено 2022-07-28 .
  148. ^ ab Ciaramella, Alberto ; Ciaramella, Marco (2024). Введение в искусственный интеллект: от анализа данных до генеративного ИИ . Intellisemantic Editions. стр. 211. ISBN 978-8894787603.
  149. ^ Стокер, Сина; Чани, Габор; Рейтер, Карстен; Марграф, Йоханнес Т. (30 октября 2020 г.). «Машинное обучение в пространстве химических реакций». Nature Communications . 11 (1): 5505. Bibcode :2020NatCo..11.5505S. doi :10.1038/s41467-020-19267-x. PMC 7603480 . PMID  33127879. 
  150. ^ "Allchemy – Ресурсо-ориентированный ИИ для открытия лекарств" . Получено 29 мая 2022 г.
  151. ^ Волос, Агнешка; Рошак, Рафал; Жадло-Добровольская, Анна; Бекер, Виктор; Микулак-Ключник, Варвара; Спольник, Гжегож; Дыгас, Мирослав; Шимкуч, Сара; Гжибовский, Бартош А. (25 сентября 2020 г.). «Синтетическая связь, возникновение и саморегенерация в сети пребиотической химии». Наука . 369 (6511): eaaw1955. doi : 10.1126/science.aaw1955. PMID  32973002. S2CID  221882090.
  152. ^ Волос, Агнешка; Кошелевский, Доминик; Рошак, Рафал; Шимкуч, Сара; Москаль, Мартина; Осташевский, Рышард; Эррера, Бренден Т.; Майер, Йозеф М.; Брезицки, Гордон; Сэмюэл, Джонатон; Ламмисс, Джастин AM; Маккуэйд, Д. Тайлер; Роджерс, Люк; Гжибовский, Бартош А. (апрель 2022 г.). «Компьютерная переработка химических отходов в лекарства». Природа . 604 (7907): 668–676. Бибкод : 2022Natur.604..668W. дои : 10.1038/s41586-022-04503-9 . PMID  35478240. S2CID  248415772.
  153. ^ «Химики обсуждают будущее машинного обучения в планировании синтеза и просят об открытых данных». cen.acs.org . Получено 29 мая 2022 г. .
  154. ^ Пол, Деблина; Санап, Гаурав; Шеной, Снехал; Кальяне, Днянешвар; Калия, Киран; Текаде, Ракеш К. (январь 2021 г.). «Искусственный интеллект в открытии и разработке лекарств». Открытие наркотиков сегодня . 26 (1): 80–93. doi :10.1016/j.drudis.2020.10.010. ПМЦ 7577280 . ПМИД  33099022. 
  155. ^ ab «Биологи обучают ИИ создавать лекарства и вакцины». Медицинский центр Вашингтонского университета в Харборвью .
  156. ^ ab Wang, Jue; Lisanza, Sidney; Juergens, David; Tischer, Doug; Watson, Joseph L.; Castro, Karla M.; Ragotte, Robert; Saragovi, Amijai; Milles, Lukas F.; Baek, Minkyung; Anishchenko, Ivan; Yang, Wei; Hicks, Derrick R.; Expòsit, Marc; Schlichthaerle, Thomas; Chun, Jung-Ho; Dauparas, Justas; Bennett, Nathaniel; Wicky, Basile IM; Muenks, Andrew; DiMaio, Frank; Correia, Bruno; Ovchinnikov, Sergey; Baker, David (22 июля 2022 г.). «Подготовка функциональных участков белковых каркасов с использованием глубокого обучения». Science . 377 (6604): 387–394. Bibcode :2022Sci...377..387W. doi :10.1126/science.abn2100. PMC 9621694. PMID 35862514.  S2CID 250953434  . 
  157. ^ Жаворонков, Алекс; Иваненков Ян А.; Алипер, Алекс; Веселов Марк С.; Аладинский Владимир А.; Аладинская Анастасия Владимировна; Терентьев Виктор А.; Поликовский Даниил А.; Кузнецов Максим Д.; Асадулаев, Арип; Волков Юрий; Жолус, Артем; Шаяхметов Рим Р.; Жебрак, Александр; Минаева Лидия И.; Загрибельный Богдан А.; Ли, Леннарт Х.; Солл, Ричард; Мэдж, Дэвид; Син, Ли; Го, Тао; Аспуру-Гузик, Алан (сентябрь 2019 г.). «Глубокое обучение позволяет быстро идентифицировать мощные ингибиторы киназы DDR1». Природная биотехнология . 37 (9): 1038–1040. дои : 10.1038/s41587-019-0224-x. ПМИД  31477924.
  158. ^ Хансен, Джастин Ю.; Маркелло, Росс Д.; Фогель, Якоб В.; Зайдлиц, Якоб; Бздок, Данило; Мисич, Братислав (сентябрь 2021 г.). «Картирование транскрипции генов и нейрокогниции в неокортексе человека». Nature Human Behaviour . 5 (9): 1240–1250. doi :10.1038/s41562-021-01082-z. PMID  33767429. S2CID  232367225.
  159. ^ Vo ngoc, Long; Huang, Cassidy Yunjing; Cassidy, California Jack; Medrano, Claudia; Kadonaga, James T. (сентябрь 2020 г.). «Идентификация элемента промотора ядра человеческого DPR с использованием машинного обучения». Nature . 585 (7825): 459–463. Bibcode :2020Natur.585..459V. doi :10.1038/s41586-020-2689-7. PMC 7501168 . PMID  32908305. 
  160. ^ Бицзюнь, Чжан; Тин, Фань (2022). «Структура знаний и новые тенденции в применении глубокого обучения в генетических исследованиях: библиометрический анализ [2000–2021]». Frontiers in Genetics . 13 : 951939. doi : 10.3389/fgene.2022.951939 . PMC 9445221. PMID  36081985 . 
  161. ^ Радивоевич, Тияна; Костелло, Зак; Воркман, Кеннет; Гарсия Мартин, Гектор (25 сентября 2020 г.). «Автоматизированный инструмент рекомендаций с использованием машинного обучения для синтетической биологии». Nature Communications . 11 (1): 4879. arXiv : 1911.11091 . Bibcode :2020NatCo..11.4879R. doi :10.1038/s41467-020-18008-4. PMC 7519645 . PMID  32978379. 
  162. ^ ab Пабло Карбонелл; Тияна Радивоевич; Гектор Гарсия Мартин* (2019). «Возможности на стыке синтетической биологии, машинного обучения и автоматизации». ACS Synthetic Biology . 8 (7): 1474–1477. doi : 10.1021/acssynbio.8b00540 . hdl : 20.500.11824/998 . PMID  31319671. S2CID  197664634.
  163. ^ Гаджимагомедова, З.М.; Пашков, Д.М.; Кирсанова Д. Ю.; Солдатов С.А.; Бутакова, М.А.; Чернов А.В.; Солдатов А.В. (февраль 2022 г.). «Искусственный интеллект для наноструктурированных материалов». Отчеты о нанобиотехнологиях . 17 (1): 1–9. дои : 10.1134/S2635167622010049. S2CID  248701168.
  164. ^ Мирзаи, Махса; Фуркси, Ирини; Мерфи, Финбарр; Маллинс, Мартин (июль 2021 г.). «Инструмент машинного обучения для прогнозирования антибактериальной способности наночастиц». Наноматериалы . 11 (7): 1774. doi : 10.3390/nano11071774 . PMC 8308172. PMID  34361160 . 
  165. ^ Чен, Анджела (25 апреля 2018 г.). «Как ИИ помогает нам находить материалы быстрее, чем когда-либо». The Verge . Получено 30 мая 2022 г. .
  166. ^ Talapatra, Anjana; Boluki, S.; Duong, T.; Qian, X.; Dougherty, E.; Arróyave, R. (26 ноября 2018 г.). «Автономный эффективный дизайн эксперимента для открытия материалов с усреднением байесовской модели». Physical Review Materials . 2 (11): 113803. arXiv : 1803.05460 . Bibcode : 2018PhRvM...2k3803T. doi : 10.1103/PhysRevMaterials.2.113803. S2CID  53632880.
  167. ^ Чжао, Ичэн; Чжан, Цзиюнь; Сюй, Чжэнвэй; Сан, Шицзин; Лангнер, Стефан; Хартоно, Нур Титан Путри; Хоймюллер, Томас; Хоу, И; Элия, Джек; Ли, Нин; Мэтт, Гебхард Дж.; Ду, Сяоянь; Мэн, Вэй; Освет, Андрес; Чжан, Кайчэн; Штубхан, Тобиас; Фэн, Есинь; Хаух, Йенс; Сарджент, Эдвард Х.; Буонассиси, Тонио; Брабек, Кристоф Дж. (13 апреля 2021 г.). «Открытие индуцированной температурой инверсии стабильности в перовскитах с использованием высокопроизводительного роботизированного обучения». Nature Communications . 12 (1): 2191. Bibcode : 2021NatCo..12.2191Z. doi :10.1038/s41467-021-22472-x. PMC 8044090. PMID  33850155 . 
  168. ^ Burger, Benjamin; Maffettone, Phillip M.; Gusev, Vladimir V.; Aitchison, Catherine M.; Bai, Yang; Wang, Xiaoyan; Li, Xiaobo; Alston, Ben M.; Li, Buyi; Clowes, Rob; Rankin, Nicola; Harris, Brandon; Sprick, Reiner Sebastian; Cooper, Andrew I. (9 июля 2020 г.). «Мобильный робот-химик» (PDF) . Nature . 583 (7815): 237–241. Bibcode : 2020Natur.583..237B. doi : 10.1038/s41586-020-2442-2. PMID  32641813.
  169. ^ Ропер, Кэтрин; Абдель-Рехим, А.; Хаббард, Соня; Карпентер, Мартин; Ржецкий, Андрей; Солдатова, Лариса; Кинг, Росс Д. (2022). «Проверка воспроизводимости и надежности литературы по биологии рака с помощью робота». Журнал интерфейса Королевского общества . 19 (189): 20210821. doi :10.1098/rsif.2021.0821. PMC 8984295. PMID 35382578  . 
  170. ^ Краухаузен, Имке; Куцурас, Димитриос А.; Мелианас, Армантас; Кин, Скотт Т.; Либерт, Катарина; Ледансер, Адриен; Шиламантула, Раджендар; Джованнитти, Александр; Торричелли, Фабрицио; Маккаллох, Иэн; Блом, Пол ВМ; Саллео, Альберто; ван де Бургт, Йоэри; Гкупиденис, Пасхалис (10 декабря 2021 г.). «Органическая нейроморфная электроника для сенсомоторной интеграции и обучения робототехнике». Достижения науки . 7 (50): eabl5068. Бибкод : 2021SciA....7.5068K. doi : 10.1126/sciadv.abl5068. ПМЦ 8664264 . PMID  34890232. 
    • Новостная статья: Болахе, Саугат. «Робот Lego с органическим «мозгом» учится ориентироваться в лабиринте». Scientific American . Получено 29 мая 2022 г.
  171. ^ Каган, Бретт Дж.; Китчен, Энди К.; Тран, Нхи Т.; Паркер, Брэдин Дж.; Бхат, Анджали; Ролло, Бен; Рази, Адил; Фристон, Карл Дж. (3 декабря 2021 г.). «In vitro нейроны обучаются и проявляют чувствительность, когда воплощаются в смоделированном игровом мире». bioRxiv 10.1101/2021.12.02.471005 . 
    • Новостная статья: «Клетки человеческого мозга в чашке научились играть в Pong быстрее, чем искусственный интеллект». New Scientist . Получено 26 января 2022 г. .
  172. ^ Фу, Тианда; Лю, Сяомэн; Гао, Хунъянь; Уорд, Джой Э.; Лю, Сяорун; Инь, Бин; Ван, Чжунжуй; Чжо, Е; Уокер, Дэвид Дж. Ф.; Джошуа Янг, Дж.; Чен, Цзяньхан; Ловли, Дерек Р.; Яо, Цзюнь (20 апреля 2020 г.). «Биоинспирированные мемристоры бионапряжения». Природные коммуникации . 11 (1): 1861. Бибкод : 2020NatCo..11.1861F. дои : 10.1038/s41467-020-15759-y. ПМК 7171104 . ПМИД  32313096. 
    • Новостная статья: «Исследователи представили электронику, которая имитирует человеческий мозг в эффективном обучении». Массачусетский университет в Амхерсте . Получено 29 мая 2022 г.
  173. ^ Саркар, Танмой; Либерт, Катарина; Павлу, Аристея; Фрэнк, Томас; Майлендер, Волкер; Маккалок, Иэн; Блом, Пол ВМ; Торричелли, Фабрицио; Гкупиденис, Пасхалис (7 ноября 2022 г.). «Органический искусственный импульсный нейрон для нейроморфного зондирования in situ и биоинтерфейса». Природная электроника . 5 (11): 774–783. дои : 10.1038/s41928-022-00859-y . hdl : 10754/686016 . S2CID  253413801.
  174. ^ «Искусственные нейроны имитируют биологические аналоги, обеспечивая синергетическую работу». Nature Electronics . 5 (11): 721–722. 10 ноября 2022 г. doi :10.1038/s41928-022-00862-3.
  175. ^ Слоут, Сара (21 апреля 2016 г.). «Эмуляции мозга ставят три огромных моральных вопроса и один пугающе практический». Inverse . Получено 3 июля 2022 г.
  176. ^ Сандберг, Андерс (3 июля 2014 г.). «Этика эмуляции мозга». Журнал экспериментального и теоретического искусственного интеллекта . 26 (3): 439–457. doi :10.1080/0952813X.2014.895113. S2CID  14545074.
  177. ^ «Чтобы усовершенствовать искусственный интеллект, выполните обратную разработку мозга». MIT School of Science . Получено 30 августа 2022 г.
  178. ^ Хам, Донхи; Пак, Хонгкун; Хванг, Сонву; Ким, Кинам (23 сентября 2021 г.). «Нейроморфная электроника, основанная на копировании и вставке мозга». Nature Electronics . 4 (9): 635–644. doi :10.1038/s41928-021-00646-1.
  179. ^ Пфайфер, Рольф; Иида, Фумия (2004). «Воплощенный искусственный интеллект: тенденции и проблемы». Воплощенный искусственный интеллект . Конспект лекций по информатике. Том 3139. С. 1–26. doi :10.1007/978-3-540-27833-7_1. ISBN 978-3-540-22484-6.
  180. ^ Nygaard, Tønnes F.; Martin, Charles P.; Torresen, Jim; Glette, Kyrre; Howard, David (май 2021 г.). «Реальный воплощенный ИИ через морфологически адаптивного четвероногого робота». Nature Machine Intelligence . 3 (5): 410–419. doi :10.1038/s42256-021-00320-3. hdl : 10852/85867 . S2CID  233687524.
  181. ^ Туги, Александру; Данчулеску, Даниэла; Субтирелу, Михаэла-Симона (14 апреля 2019 г.). «Биологическое как двойной предел для искусственного интеллекта: обзор и футуристические дебаты». Международный журнал компьютерной связи и управления . 14 (2): 253–271. дои : 10.15837/ijccc.2019.2.3536 . S2CID  146091906.
  182. ^ Болл, Николас М.; Бруннер, Роберт Дж. (июль 2010 г.). «Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение в астрономии». International Journal of Modern Physics D . 19 (7): 1049–1106. arXiv : 0906.2173 . Bibcode :2010IJMPD..19.1049B. doi :10.1142/S0218271810017160. S2CID  119277652.
  183. ^ ab Шехтман, Светлана (15 ноября 2019 г.). «NASA Applying AI Technologies to Problems in Space Science». NASA . Получено 30 мая 2022 г. .
  184. ^ Флюк, Кристофер Дж.; Джейкобс, Колин (март 2020 г.). «Изучение охвата и зрелости машинного обучения и искусственного интеллекта в астрономии». WIREs Data Mining and Knowledge Discovery . 10 (2). arXiv : 1912.02934 . Bibcode : 2020WDMKD..10.1349F. doi : 10.1002/widm.1349. S2CID  208857777.
  185. ^ Пултарова, Тереза ​​(29 апреля 2021 г.). «Искусственный интеллект учится уклоняться от космического мусора на орбите». Space.com . Получено 3 июля 2022 г. .
  186. ^ Мохан, Джая Прити; Теджасви, Н. (2020). «Исследование внедрения искусственного интеллекта и машинного обучения в космические исследования и астрономию». Новые тенденции в области вычислений и экспертных технологий . Конспект лекций по инжинирингу данных и коммуникационным технологиям. Том 35. С. 1295–1302. doi :10.1007/978-3-030-32150-5_131. ISBN 978-3-030-32149-9.
  187. ^ Риз, Мартин (30 апреля 2022 г.). «Могут ли миллиардеры, летающие в космос, стать авангардом космической революции? | Мартин Риз». The Guardian . Получено 29 мая 2022 г. .
  188. ^ ab "Искусственный интеллект в космосе". www.esa.int . Получено 30 мая 2022 г. .
  189. ^ Гутовска, Малгожата; Скрини, Майкл; Маккаррен, Эндрю (декабрь 2019 г.). Выявление внеземного разума с помощью машинного обучения. 27-я Ирландская конференция AIAI по искусственному интеллекту и когнитивной науке.
  190. ^ Чжан, Юньфан Джерри; Гаджар, Вишал; Фостер, Гриффин; Симион, Эндрю; Кордес, Джеймс; Лоу, Кейси; Ван, Юй (2018). "Обнаружение и периодичность быстрого радиоимпульса 121102: подход с использованием машинного обучения". The Astrophysical Journal . 866 (2): 149. arXiv : 1809.03043 . Bibcode : 2018ApJ...866..149Z. doi : 10.3847/1538-4357/aadf31 . S2CID  52232565.
  191. ^ Нанда, Лакшай; В, Санти (2019). «SETI (Поиск внеземного разума) Классификация сигналов с использованием машинного обучения». Международная конференция по интеллектуальным системам и изобретательским технологиям 2019 г. (ICSSIT) . стр. 499–504. doi :10.1109/ICSSIT46314.2019.8987793. ISBN 978-1-7281-2119-2.
  192. ^ Гаджар, Вишал; Семен, Эндрю; Крофт, Стив; Бжицкий, Брайан; Бургай, Марта; Кароцци, Тобиа; Конку, Раймондо; Чех, Даниэль; ДеБоер, Дэвид; Демаринс, Джулия; Дрю, Джейми; Энрикес, Дж. Эмилио; Фосетт, Джеймс; Галлахер, Питер; Гарретт, Майкл; Гизани, Нектария; Хеллбург, Грег; Холдер, Джейми; Исааксон, Ховард; Кудале, Санджай; Лаки, Брайан; Лебофски, Мэтью; Ли, Ди; МакМахон, Дэвид Х.Э.; МакКоли, Джо; Мелис, Андреа; Молинари, Эмилио; Мерфи, Пирс; Перродин, Дельфина; Пилия, Маура; Прайс, Дэнни С.; Уэбб, Клэр; Вертимер, Дэн; Уильямс, Дэвид; Уорден, Пит; Зарка, Филипп; Чжан, Юньфан Джерри (2 августа 2019 г.). «Прорывной поиск внеземного разума с помощью прослушивания». Бюллетень Американского астрономического общества . 51 (7): 223. arXiv : 1907.05519 . Bibcode : 2019BAAS...51g. 223Г.
  193. ^ "SkyCAM-5 - Кафедра компьютерных наук VIII - Аэрокосмические информационные технологии". Университет Вюрцбурга . Получено 29 мая 2022 г.
  194. ^ «Проект Галилео: поиск инопланетных технологий, скрывающихся в нашей Солнечной системе». Журнал BBC Science Focus . Получено 29 мая 2022 г.
  195. ^ «„Что-то грядет“: готова ли Америка наконец серьезно отнестись к НЛО?». The Guardian . 5 февраля 2022 г. Получено 29 мая 2022 г.
  196. ^ Дэвид, Леонард (27 января 2022 г.). «2022 год может стать поворотным моментом в изучении НЛО». livescience.com . Получено 29 мая 2022 г. .
  197. ^ Gritz, Jennie Rothenberg. "The Wonder of Avi Loeb" . Получено 29 мая 2022 г. .
  198. ^ Манн, Адам. «Проект Галилео Ави Леба будет искать доказательства визита инопланетян». Scientific American . Получено 29 мая 2022 г.
  199. ^ "Проект Галилео – Мероприятия". projects.iq.harvard.edu . Получено 29 мая 2022 г. .
  200. ^ «Проект Галилео: исследователи Гарварда ищут признаки инопланетных технологий». Sky News .
  201. ^ Лёб, Ави (12 октября 2021 г.). «ИИ-астронавты из продвинутых цивилизаций». Trail of the Saucers . Получено 29 мая 2022 г. .
  202. ^ Лёб, Ави. «Микробы, естественный интеллект и искусственный интеллект». Scientific American . Получено 29 мая 2022 г.
  203. ^ Риз, Мартин. «Почему внеземной разум скорее искусственный, чем биологический». phys.org . Получено 30 мая 2022 г.
  204. ^ Кроул, А.; Хант, Дж.; Хайн, А.М. (2012). «Колонизация эмбрионального пространства для преодоления узкого места в межзвездном времени и расстоянии». Журнал Британского межпланетного общества . 65 : 283–285. Bibcode : 2012JBIS...65..283C.
  205. ^ Хайн, Андреас М.; Бакстер, Стивен (19 ноября 2018 г.). «Искусственный интеллект для межзвездных путешествий». arXiv : 1811.06526 [physics.pop-ph].
  206. ^ Дэвис, Джим. «Мы не должны пытаться создавать сознательное программное обеспечение — пока не начнем». Scientific American . Получено 30 мая 2022 г.
  207. ^ Торрес, Фил (июнь 2018 г.). «Колонизация космоса и риски страданий: переоценка «правила максипока»". Фьючерсы . 100 : 74–85. doi :10.1016/j.futures.2018.04.008. S2CID  149794325.
  208. ^ Эдвардс, Мэтью Р. (апрель 2021 г.). «Андроидные Нои и эмбриональные ковчеги: эктогенез в выживании при глобальной катастрофе и колонизации космоса». Международный журнал астробиологии . 20 (2): 150–158. Bibcode : 2021IJAsB..20..150E. doi : 10.1017/S147355042100001X. S2CID  232148456.
    • Объяснение автора: «Люди могли повторно заселить Землю после массовых вымираний с помощью эктогенеза». ScienceX . Получено 30 мая 2022 г. .
  209. ^ Лёб, Ави (27 января 2022 г.). «Интеллектуальная адаптация или варварское дублирование». Medium . Получено 30 мая 2022 г. .
  210. ^ Сапата Трухильо, Хуан К.; Сайм, Анна-Мари; Роуэлл, Кейран Н.; Бернс, Брендан П.; Кларк, Эбубекир С.; Горман, Мэр Н.; Джейкоб, Лорри С.Д.; Каподистриас, Панайоти; Кедзиора, Дэвид Дж.; Лемприер, Феликс А.Р.; Медкрафт, Крис; О'Салливан, Дженсен; Робертсон, Эван Г.; Соарес, Джорджия Г.; Стеллер, Люк; Тис, Бронвин Л.; Трамбле, Ченоа Д.; Соуза-Сильва, Клара; Маккемиш, Лаура К. (2021). «Вычислительная инфракрасная спектроскопия 958 фосфорсодержащих молекул». Границы астрономии и космических наук . 8 : 43. arXiv : 2105.08897 . Bibcode : 2021FrASS...8...43Z. doi : 10.3389/fspas.2021.639068 .
  211. ^ "Успешное и своевременное внедрение искусственного интеллекта в науку в ЕС – Механизм научных консультаций" . Получено 2024-04-16 .
  212. ^ "Искусственный интеллект в обзоре научных доказательств – Механизм научных консультаций" . Получено 2024-04-16 .
  213. ^ Ассаэль, Яннис; Зоммершильд, Теа; Шиллингфорд, Брендан; Бордбар, Махьяр; Павлопулос, Джон; Хатзипанагиоту, Марита; Андроутсопулос, Ион; Праг, Джонатан; де Фрейтас, Нандо (март 2022 г.). «Восстановление и атрибуция древних текстов с использованием глубоких нейронных сетей». Nature . 603 (7900): 280–283. Bibcode :2022Natur.603..280A. doi : 10.1038/s41586-022-04448-z . PMC 8907065 . PMID  35264762. 
  214. ^ Пайманс, Ханс; Брандсен, Алекс (2010). «Поиск в археологических текстах. Проблемы и решения с использованием подхода искусственного интеллекта». Журнал археологии Египта PalArch / Egyptology . 7 (2): 1–6.
  215. ^ Мантован, Лоренцо; Нанни, Лорис (сентябрь 2020 г.). «Компьютеризация археологии: обзор методов искусственного интеллекта». SN Computer Science . 1 (5). arXiv : 2005.02863 . doi : 10.1007/s42979-020-00286-w.
  216. ^ Мондал, Маюх; Бертранпетит, Жауме; Лао, Оскар (декабрь 2019 г.). «Приблизительное байесовское вычисление с глубоким обучением поддерживает третью архаичную интрогрессию в Азии и Океании». Nature Communications . 10 (1): 246. Bibcode :2019NatCo..10..246M. doi : 10.1038/s41467-018-08089-7 . PMC 6335398 . PMID  30651539. 
  217. ^ Танти, Марк; Берруйер, Камилла; Таффоро, Пол; Маскат, Адриан; Фарруджа, Рубен; Скерри, Кеннет; Валентино, Джанлука; Соле, В. Армандо; Бриффа, Иоганн А. (15 декабря 2021 г.). «Автоматическая сегментация микротомографии египетских мумий». ПЛОС ОДИН . 16 (12): e0260707. arXiv : 2105.06738 . Бибкод : 2021PLoSO..1660707T. дои : 10.1371/journal.pone.0260707 . ПМЦ 8673632 . ПМИД  34910736. 
  218. ^ "ИИ DeepMind изучает физику, просматривая видео, которые не имеют смысла". New Scientist . Получено 21 августа 2022 г.
  219. ^ Пилото, Луис С.; Вайнштейн, Ари; Батталья, Питер; Ботвиник, Мэтью (11 июля 2022 г.). «Интуитивное обучение физике в модели глубокого обучения, вдохновленной психологией развития». Nature Human Behaviour . 6 (9): 1257–1267. doi : 10.1038/s41562-022-01394-8 . PMC 9489531. PMID  35817932 . 
  220. ^ ab Фельдман, Андрей (11 августа 2022 г.). «Искусственный физик, который раскроет законы природы». Advanced Science News . Получено 21 августа 2022 г. .
  221. ^ Чен, Боюань; Хуанг, Куанг; Рагхупати, Сунанд; Чандратрейя, Ишаан; Ду, Цян; Липсон, Ход (июль 2022 г.). «Автоматическое обнаружение фундаментальных переменных, скрытых в экспериментальных данных». Природа вычислительной науки . 2 (7): 433–442. дои : 10.1038/s43588-022-00281-6. PMID  38177869. S2CID  251087119.
  222. ^ Шмидт, Джонатан; Маркес, Марио РГ; Ботти, Сильвана; Маркес, Мигель АЛ (8 августа 2019 г.). «Последние достижения и приложения машинного обучения в науке о материалах твердого тела». npj Computational Materials . 5 (1): 83. Bibcode : 2019npjCM...5...83S. doi : 10.1038/s41524-019-0221-0 .
  223. ^ ab Станев, Валентин; Чоудхари, Камал; Кусне, Аарон Гилад; Пальоне, Джонпьер; Такеучи, Ичиро (13 октября 2021 г.). «Искусственный интеллект для поиска и открытия квантовых материалов». Communications Materials . 2 (1): 105. Bibcode : 2021CoMat...2..105S. doi : 10.1038/s43246-021-00209-z . S2CID  238640632.
  224. ^ аб Главин, Николас Р.; Аджаян, Пуликель М.; Кар, Свастик (23 февраля 2022 г.). «Производство квантовых материалов». Продвинутые материалы . 35 (27): 2109892. doi :10.1002/adma.202109892. PMID  35195312. S2CID  247056685.
  225. ^ Нуньес, Майкл (29.11.2023). «ИИ материалов Google DeepMind уже обнаружил 2,2 миллиона новых кристаллов». VentureBeat . Получено 19.12.2023 .
  226. ^ Мерчант, Амил; Батцнер, Саймон; Шенхольц, Сэмюэл С.; Айкол, Муратахан; Чон, Говун; Кубук, Экин Догус (декабрь 2023 г.). «Масштабирование глубокого обучения для открытия материалов». Nature . 624 (7990): 80–85. Bibcode :2023Natur.624...80M. doi : 10.1038/s41586-023-06735-9 . PMC 10700131 . PMID  38030720. 
  227. ^ Пеплоу, Марк (29 ноября 2023 г.). «ИИ Google и роботы объединяют усилия для создания новых материалов». Nature . doi :10.1038/d41586-023-03745-5. PMID  38030771.
  228. ^ Янамандра, Каушик; Чэнь, Гуань Линь; Сюй, Сяньбо; Мак, Гэри; Гупта, Нихил (29 сентября 2020 г.). «Обратное проектирование композитной детали, изготовленной методом аддитивного производства, путем реконструкции траектории инструмента с использованием визуализации и машинного обучения». Composites Science and Technology . 198 : 108318. doi : 10.1016/j.compscitech.2020.108318 . S2CID  225749339.
  229. ^ Андерсон, Блейк; Сторли, Кертис; Йейтс, Мика; МакФолл, Аарон (2014). «Автоматизация обратного проектирования с использованием методов машинного обучения». Труды семинара 2014 года по искусственному интеллекту и безопасности . С. 103–112. doi :10.1145/2666652.2666665. ISBN 978-1-4503-3153-1.
  230. ^ Лю, Вэнье; Чан, Чип-Хонг; Ван, Сюэян; Лю, Чен; Фунг, Джейсон М.; Эбрахимабади, Мохаммад; Карими, Нагмех; Мэн, Синюй; Басу, Канад (июнь 2021 г.). «Две стороны одной медали: преимущества и недостатки машинного обучения в аппаратной безопасности». Журнал IEEE по новым и избранным темам в схемах и системах . 11 (2): 228–251. Bibcode : 2021IJEST..11..228L. doi : 10.1109/JETCAS.2021.3084400 . hdl : 10356/155876 . S2CID  235406281.
  231. ^ "DARPA Taps GrammaTech for Artificial Intelligence Exploration (AIE) Program" (DARPA использует GrammaTech для программы исследований искусственного интеллекта (AIE)). www.businesswire.com . 7 января 2021 г. . Получено 10 января 2023 г.
  232. ^ Гринберг, Энди. «Как украсть ИИ». Wired . Получено 10 января 2023 г.
  233. ^ Санчес-Ленгелинг, Бенджамин; Аспуру-Гузик, Алан (27 июля 2018 г.). «Обратное молекулярное проектирование с использованием машинного обучения: генеративные модели для инженерии материи». Science . 361 (6400): 360–365. Bibcode :2018Sci...361..360S. doi : 10.1126/science.aat2663 . PMID  30049875. S2CID  50787617.
  234. ^ Teemu, Rintala (17 июня 2019 г.). Использование извлечения булевой сети обученных нейронных сетей для обратного проектирования сетей генной регуляции из данных временных рядов (диссертация на степень магистра в области технологий естественных наук). Университет Аалто.
  235. ^ Эшли, Кевин Д. (2017). Искусственный интеллект и юридическая аналитика . doi :10.1017/9781316761380. ISBN 978-1-107-17150-3.[ нужна страница ]
  236. ^ Лор, Стив (19 марта 2017 г.). «ИИ выполняет юридическую работу. Но пока не заменит юристов». The New York Times .
  237. ^ Крофт, Джейн (2 мая 2019 г.). «ИИ учится читать по-корейски, так что вам не придется этого делать». Financial Times . Получено 19 декабря 2019 г.
  238. ^ Клейдер-Оффутт, Хизер; Стивенс, Бет; Микес, Лора; Бугерт, Стюарт (2024-04-03). «Применение искусственного интеллекта для идентификации очевидцев». Когнитивные исследования: принципы и последствия . 9 (1): 19. doi : 10.1186/s41235-024-00542-0 . ISSN  2365-7464. PMC 10991253. PMID 38568356  . 
  239. ^ ab Джефф Ларсон; Джулия Энгвин (23 мая 2016 г.). «Как мы проанализировали алгоритм рецидивизма COMPAS». ProPublica . Архивировано из оригинала 29 апреля 2019 г. Получено 19 июня 2020 г.
  240. ^ "Комментарий: Плохие новости. Искусственный интеллект предвзят". CNA . 12 января 2019 г. Архивировано из оригинала 12 января 2019 г. Получено 19 июня 2020 г.
  241. ^ аб Шимальчик, Матей (2023). «Власть по закону». В Киронской, Кристина; Турскани, Ричард К. (ред.). Современный Китай: новая сверхдержава? . Рутледж . ISBN 978-1-03-239508-1.
  242. ^ Наваз, Нишад; Гомес, Анджали Мэри (2020). «Чат-боты с искусственным интеллектом — новые рекрутеры». Международный журнал передовой компьютерной науки и приложений . 10 (9). doi : 10.2139/ssrn.3521915. S2CID  233762238. SSRN  3521915.
  243. ^ Кафре, Сумит (15 апреля 2018 г.). «Автоматическое резюме с использованием машинного обучения и искусственного интеллекта». Азиатский журнал конвергенции технологий (AJCT) . 4 .
  244. ^ ab Kongthon, Alisa; Sangkeettrakarn, Chatchawal; Kongyoung, Sarawoot; Haruechaiyasak, Choochart (2009). «Внедрение системы онлайн-справочной службы на основе разговорного агента». Труды Международной конференции по управлению новыми цифровыми экосистемами . стр. 450–451. doi :10.1145/1643823.1643908. ISBN 978-1-60558-829-2.
  245. ^ Сара Эшли О'Брайен (12 января 2016 г.). «Является ли это приложение колл-центром будущего?». CNN . Получено 26 сентября 2016 г.
  246. ^ jackclarkSF, Джек Кларк (20 июля 2016 г.). «Новый ИИ Google обеспечивает автоматизацию обслуживания клиентов». Bloomberg LP . Получено 18 ноября 2016 г.
  247. ^ "Amazon.com тестирует чат-ботов для обслуживания клиентов". Amazon Science . 25 февраля 2020 г. Получено 23 апреля 2021 г.
  248. ^ Университет Малатьи Тургута Озала, Малатья, Турция; Ишгузар, Седа; Фендоглу, Эда; Университет Малатьи Тургута Озала, Малатья, Турция; СимСек, Ахмед Ихсан (май 2024 г.). "Инновационные приложения в бизнесе: оценка генеративного искусственного интеллекта" (PDF) . Amfiteatru Economic . 26 (66): 511. doi :10.24818/EA/2024/66/511 . Получено 13 июня 2024 г. .{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  249. ^ «Расширенная аналитика в сфере гостеприимства». McKinsey & Company . 2017. Получено 14 января 2020 г.
  250. ^ Златанов, Соня; Попеску, Йован (2019). «Современные применения искусственного интеллекта в туризме и гостеприимстве». Труды Международной научной конференции - Sinteza 2019. С. 84–90. doi :10.15308/Sinteza-2019-84-90. ISBN 978-86-7912-703-7. S2CID  182061194.
  251. ^ «Исследования NVIDIA: Преобразование стандартного видео в замедленную съемку с помощью ИИ». 18 июня 2018 г. Архивировано из оригинала 21 декабря 2021 г. – через YouTube.
  252. ^ «Искусственный интеллект помогает старым видеоиграм выглядеть как новые». The Verge . 18 апреля 2019 г.
  253. ^ «Обзор: Topaz Sharpen AI — это потрясающе». petapixel.com . 4 марта 2019 г.
  254. ^ Гриффин, Мэтью (26 апреля 2018 г.). «ИИ теперь может восстановить ваши поврежденные фотографии до их первоначального состояния».
  255. ^ «ИИ NVIDIA может исправить плохие фотографии, просматривая другие плохие фотографии». Engadget . 10 июля 2018 г.
  256. ^ «Использование ИИ для раскрашивания и масштабирования 109-летнего видео Нью-Йорка до 4K и 60 кадров в секунду». petapixel.com . 24 февраля 2020 г.
  257. ^ «Ютуберы масштабируют прошлое до 4K. Историки хотят, чтобы они остановились». Wired UK .
  258. ^ «Сбой в работе Facebook показывает, как ИИ компании помечает ваши фотографии». The Verge . 3 июля 2019 г.
  259. ^ «ИИ DeepMind от Google может «трансформировать» одно изображение в видео». 18 августа 2022 г.
  260. ^ «Новый ИИ от Google превращает текст в музыку». 28 января 2023 г.
  261. ^ «Новый музыкальный генератор на основе искусственного интеллекта от Google может создавать и сохранять мелодию». 30 января 2023 г.
  262. ^ "CSDL | Компьютерное общество IEEE".
  263. ^ «Удалите фон изображения, чтобы сделать изображение прозрачным». 8 августа 2024 г.
  264. ^ "InVID start-off meeting". Проект InVID . 22 января 2016 г. Получено 23 декабря 2021 г. Мы начинаем новый исследовательский проект InVID H2020.
  265. ^ (В Видео Веритас )
  266. ^ "Консорциум проекта InVID". Проект InVID . Получено 23 декабря 2021 г. Видение InVID: Инновационное действие InVID разрабатывает платформу проверки знаний для обнаружения новых историй и оценки надежности заслуживающих внимания видеофайлов и контента, распространяемого через социальные сети.
  267. ^ Teyssou, Denis (2019). «Применение методологии дизайн-мышления: плагин проверки InVID». Видеоверификация в эпоху фейковых новостей . С. 263–279. doi :10.1007/978-3-030-26752-0_9. ISBN 978-3-030-26751-3. S2CID  202717914.
  268. ^ "Опровержение фейковых новостей от InVID и WeVerify" . Получено 23 декабря 2021 г.
  269. ^ "Визуальные вычисления и искусственный интеллект TUM: проф. Маттиас Нисснер". niessnerlab.org .
  270. ^ «Помешают ли «глубокие фейки» промежуточным выборам?». Wired . Ноябрь 2018 г.
  271. ^ ab Afchar, Darius; Nozick, Vincent; Yamagishi, Junichi; Echizen, Isao (2018). «MesoNet: Компактная сеть обнаружения подделки видеоизображений лиц». Международный семинар IEEE 2018 года по информационной криминалистике и безопасности (WIFS) . стр. 1–7. arXiv : 1809.00888 . doi : 10.1109/WIFS.2018.8630761. ISBN 978-1-5386-6536-7. S2CID  52157475.
  272. ^ Лайонс, Ким (29 января 2020 г.). «FTC заявляет, что технология аудиодипфейков становится лучше». The Verge .
  273. ^ "Аудиопримеры из "Переноса обучения с проверки говорящего на многоговорящий синтез текста в речь"". google.github.io .
  274. ^ Стрикленд, Элиза (11 декабря 2019 г.). «Facebook AI запускает свой Deepfake Detection Challenge». IEEE Spectrum .
  275. ^ «Вклад данных в исследование обнаружения дипфейков». ai.googleblog.com . 24 сентября 2019 г.
  276. ^ Обер, Холли. «Новый метод обнаруживает дипфейковые видео с точностью до 99%». Калифорнийский университет в Риверсайде . Получено 3 июля 2022 г.
  277. ^ «Алгоритм ИИ обнаруживает deepfake-видео с высокой точностью». techxplore.com . Получено 3 июля 2022 г. .
  278. ^ abc "Добро пожаловать в новый сюрреализм. Как видео, созданное искусственным интеллектом, меняет кино". MIT Technology Review . Получено 2023-12-05 .
  279. ^ Бин, Томас Х. Дэвенпорт и Рэнди (2023-06-19). «Влияние генеративного ИИ на Голливуд и индустрию развлечений». MIT Sloan Management Review . Получено 2023-12-05 .
  280. Ченг, Жаки (30 сентября 2009 г.). «Виртуальный композитор создает прекрасную музыку и вызывает споры». Ars Technica .
  281. ^ Патент США 7696426 
  282. ^ "Computer composer honors Turing's centenary". New Scientist . 4 июля 2012 г. Архивировано из оригинала 2016-04-13 . Получено 27 декабря 2021 г.
  283. Хик, Тьерри (11 октября 2016 г.). «Восстановленная классическая музыка». Люксембургское сусло .
  284. ^ "Результаты исследований - La Sacem" . repertoire.sacem.fr .
  285. ^ Рекена, Глория; Санчес, Карлос; Корсо-Игерас, Хосе Луис; Рейес-Альварадо, Сирения; Ривас-Руис, Франциско; Вико, Франциско; Раглио, Альфредо (2014). «Музыкальная медицина Меломика (M3) для уменьшения восприятия боли во время процедуры педиатрического прик-теста». Детская аллергия и иммунология . 25 (7): 721–724. дои : 10.1111/pai.12263. PMID  25115240. S2CID  43273958.
  286. ^ "Watson Beat на GitHub". GitHub . 10 октября 2018 г.
  287. ^ "Песни в ключе ИИ". Wired . 17 мая 2018 г.
  288. ^ "Хаён, сестра Тэён из Girls' Generation, дебютирует с песней, созданной AI". koreajoongangdaily.joins.com . 7 октября 2020 г. . Получено 23 октября 2020 г. .
  289. ^ решения для бизнес-аналитики Архивировано 3 ноября 2011 г. в Wayback Machine . Narrative Science. Получено 21 июля 2013 г.
  290. ^ Юле, Александр. «Большие данные и стремление Yahoo к массовой персонализации». Barron's .
  291. ^ "Программное обеспечение искусственного интеллекта, которое пишет как человек". Архивировано из оригинала 12 апреля 2013 года . Получено 11 марта 2013 года .
  292. ^ Ридл, Марк Оуэн; Булитко, Вадим (6 декабря 2012 г.). «Интерактивное повествование: подход интеллектуальных систем». Журнал AI . 34 (1): 67. doi : 10.1609/aimag.v34i1.2449 . S2CID  11352140.
  293. ^ Callaway, Charles B.; Lester, James C. (август 2002). «Генерация повествовательной прозы». Искусственный интеллект . 139 (2): 213–252. doi : 10.1016/S0004-3702(02)00230-8 . S2CID  15674099.
  294. ^ «Японская программа искусственного интеллекта только что написала короткий роман, и он почти выиграл литературную премию». Digital Trends . 23 марта 2016 г. Получено 18 ноября 2016 г.
  295. ^ "Новости ботов". Новости Хантео . 20 октября 2020 г. Проверено 20 октября 2020 г.
  296. ^ Канавильяс, Жуан (сентябрь 2022 г.). «Искусственный интеллект и журналистика: текущая ситуация и ожидания в португальских спортивных СМИ». Журналистика и медиа . 3 (3): 510–520. doi : 10.3390/journalmedia3030035 . hdl : 10400.6/12308 .
  297. ^ abcd Галили, Яир (август 2018 г.). «Искусственный интеллект и спортивная журналистика: это радикальные перемены?». Технологии в обществе . 54 : 47–51. doi :10.1016/j.techsoc.2018.03.001.
  298. ^ Ву, Дэниел (2023-08-31). «Gannett прекращает писать спортивные обзоры с помощью искусственного интеллекта после того, как читатели высмеяли эти истории». Washington Post . Получено 2023-10-31 .
  299. Марр, Бернард (17 августа 2018 г.). «Удивительные способы использования искусственного интеллекта в Википедии». Forbes .
  300. ^ Гертнер, Джон (18 июля 2023 г.). «Момент истины Википедии — может ли онлайн-энциклопедия помочь научить ИИ-чатботов правильно излагать факты, не разрушая себя в процессе? + комментарий». The New York Times . Архивировано из оригинала 18 июля 2023 г. . Получено 19 июля 2023 г.{{cite news}}: CS1 maint: bot: original URL status unknown (link)
  301. Пископо, Алессандро (1 октября 2018 г.). «Викиданные: новая парадигма сотрудничества человека и робота?». arXiv : 1810.00931 [cs.HC].
  302. ^ «Исследование выявило войны редактирования ботов на ботах, бушующие на страницах Википедии». The Guardian . 23 февраля 2017 г. Получено 10 января 2023 г.
  303. ^ Коул, К. К. «Шаткие основы Википедии». Wired . Получено 10 января 2023 г.
  304. ^ "ИИ может автоматически переписывать устаревший текст в статьях Википедии". Engadget . Получено 10 января 2023 г. .
  305. ^ Метц, Кейд. «Википедия использует ИИ для расширения рядов редакторов-людей». Wired . Получено 10 января 2023 г.
  306. ^ «Википедия обращается к Google, чтобы помочь редакторам переводить статьи». VentureBeat . 9 января 2019 г. Получено 9 января 2023 г.
  307. Уилсон, Кайл (8 мая 2019 г.). «У Википедии проблема с Google Translate». The Verge . Получено 9 января 2023 г. .
  308. ^ "Почему исследователи ИИ любят видеоигры". The Economist . Архивировано из оригинала 5 октября 2017 г.
  309. ^ Яннакакис, Геогиос Н. (2012). «Возвращение к игровому ИИ». Материалы 9-й конференции Computing Frontiers-CF '12 . п. 285. дои : 10.1145/2212908.2212954. ISBN 978-1-4503-1215-8. S2CID  4335529.
  310. ^ Maass, Laura E. Shummon (1 июля 2019 г.). «Искусственный интеллект в видеоиграх». Medium . Получено 23 апреля 2021 г. .
  311. Фэрхед, Гарри (26 марта 2011 г.) [Обновление 30 марта 2011 г.]. "Прорыв в области искусственного интеллекта Kinect объяснен". Я Программист . Архивировано из оригинала 1 февраля 2016 г.
  312. ^ ab Poltronieri, Fabrizio Augusto; Hänska, Max (2019). «Технические изображения и визуальное искусство в эпоху искусственного интеллекта: от GOFAI до GAN». Труды 9-й Международной конференции по цифровому и интерактивному искусству . стр. 1–8. doi :10.1145/3359852.3359865. ISBN 978-1-4503-7250-3.
  313. ^ "Fine art print - crypto art". Kate Vass Galerie . Получено 2022-05-07 .
  314. ^ ab "Анализ | Реальна ли эта фотография Трампа? Бесплатные инструменты ИИ несут в себе риски". Washington Post . Получено 30 августа 2022 г. .
  315. ^ "Генератор изображений Google соперничает с DALL-E в рисовании сиба-ину". TechCrunch . Получено 30 августа 2022 г. .
  316. ^ «Увлекательный ИИ-генератор искусства от Midjourney стал доступен всем». PCWorld .
  317. ^ «После фотографий, вот как ИИ создал психоделический музыкальный клип из воздуха». Fossbytes . 19 мая 2022 г. Получено 30 мая 2022 г.
  318. ^ Cetinic, Eva; She, James (2022-02-16). «Понимание и создание искусства с помощью ИИ: обзор и перспективы». ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications . 18 (2): 66:1–66:22. arXiv : 2102.09109 . doi : 10.1145/3475799. S2CID  231951381.
  319. ^ Ланг, Сабина; Оммер, Бьорн (2018). «Размышления о том, как произведения искусства обрабатываются и анализируются с помощью компьютерного зрения: дополнительный материал». Труды Европейской конференции по компьютерному зрению (ECCV) Семинары – через Computer Vision Foundation.
  320. ^ admin (2023-09-12). "2 главные технологии, которые повлияют на будущее анимации". VGenMedia . Получено 2023-12-04 .
  321. ^ «Анимация искусственного интеллекта: что это такое и как она функционирует?». Pigeon Studio . Получено 2023-12-04 .
  322. ^ Коул, Саманта (2023-02-01). «Netflix создал аниме с использованием ИИ из-за «нехватки рабочей силы», и фанаты в ярости». Vice . Получено 2023-12-04 .
  323. ^ "Что такое Move AI? Революция в захвате движения". 2023-09-12 . Получено 2023-12-04 .
  324. ^ Драгичевич, Томислав; Уилер, Патрик; Блабьерг, Фреде (август 2019 г.). «Искусственный интеллект, помогающий автоматизированному проектированию для обеспечения надежности систем силовой электроники». Труды IEEE по силовой электронике . 34 (8): 7161–7171. Bibcode : 2019ITPE...34.7161D. doi : 10.1109/TPEL.2018.2883947 . S2CID  116390072.
  325. ^ «Роль ИИ в энергетике». DOE .
  326. ^ Бурхнан, Сафае; Абид, Мохамед Ридуан; Лгул, Рашид; Зин-Дайн, Халид; Элкамун, Наджиб; Бенхадду, Дрисс (30 января 2020 г.). «Машинное обучение для прогнозирования и планирования потребления энергии в интеллектуальных зданиях». SN Applied Sciences . 2 (2): 297. doi : 10.1007/s42452-020-2024-9 . S2CID  213274176.
  327. ^ Канвал, Сидра; Хан, Билал; Мухаммад Али, Сахибзада (февраль 2021 г.). «Схема взвешенного планирования на основе машинного обучения для управления активной мощностью гибридной микросети». Международный журнал по электроэнергетике и энергетическим системам . 125 : 106461. Bibcode : 2021IJEPE.12506461K. doi : 10.1016/j.ijepes.2020.106461. S2CID  224876246.
  328. ^ Моханти, Прасанта Кумар; Джена, Премалата; Падхи, Нараяна Прасад (2020). «Планирование зарядки домашнего электромобиля с использованием метода машинного обучения». Международная конференция IEEE по технологиям энергосистем 2020 г. (POWERCON) . стр. 1–5. doi : 10.1109/POWERCON48463.2020.9230627. ISBN 978-1-7281-6350-5.
  329. ^ Фостер, Изабелла (15 марта 2021 г.). «Сделать интеллектуальные сети умнее с помощью машинного обучения». EIT | Инженерно-технологический институт . Получено 3 июля 2022 г.
  330. Истории успеха. Архивировано 4 октября 2011 г. на Wayback Machine .
  331. ^ Padmanabhan, Jayashree; Johnson Premkumar, Melvin Jose (4 июля 2015 г.). «Машинное обучение в автоматическом распознавании речи: обзор». IETE Technical Review . 32 (4): 240–251. doi :10.1080/02564602.2015.1010611. S2CID  62127575.
  332. ^ Ахмед, Шимаа; Чоудхури, Амрита Рой; Фаваз, Кассем; Раманатан, Пармеш (2020). Preech: Система для {сохранения конфиденциальности} транскрипции речи. стр. 2703–2720. ISBN 978-1-939133-17-5.
  333. ^ "Цифровая спектрометрия". 8 октября 2018 г.
  334. ^ US 9967696B2, «Патент на цифровую спектрометрию», опубликовано 08.10.2018 
  335. ^ «Как искусственный интеллект перемещается из лаборатории в игровую комнату вашего ребенка». The Washington Post . Получено 18 ноября 2016 г.
  336. ^ «Применение искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли: изучение его влияния». 15 мая 2019 г.
  337. ^ Сальватерра, Неанда (14 октября 2019 г.). «Нефтегазовые компании обращаются к ИИ, чтобы сократить расходы». The Wall Street Journal .
  338. ^ Искусственный интеллект на транспорте: информация для применения . 2007. doi :10.17226/23208. ISBN 978-0-309-42929-0.[ нужна страница ]
  339. ^ Бенсон, Тор. «Автономные автобусы впервые появятся на дорогах общего пользования». Inverse . Получено 26 августа 2021 г.
  340. ^ "Первый в Европе полноразмерный самоуправляемый городской электрический автобус прибыл". Всемирный экономический форум . Получено 26 августа 2021 г.
  341. ^ «Автобус с автоматическим управлением продвигает швейцарский город в будущее». CNN . Получено 26 августа 2021 г.
  342. ^ Хубер, Доминик; Виер, Тобиас; Хоршутц Немото, Элиан; Яруди, Инес; Корби, Дориен; Фурнье, Гай (2022). «Влияние автоматизированных микроавтобусов в будущем на климат и окружающую среду». Исследования в области транспорта, часть D: Транспорт и окружающая среда . 102 : 103160. Bibcode : 2022TRPD..10203160H. doi : 10.1016/j.trd.2021.103160 . S2CID  245777788.
  343. ^ "Transportation Germany представляет первый в мире полностью автоматизированный поезд в Гамбурге". 12 октября 2021 г. Получено 3 июля 2022 г.
  344. ^ «Цифровизация железных дорог с использованием дронов». www.euspa.europa.eu . 25 февраля 2021 г. . Получено 3 июля 2022 г. .
  345. ^ «Самый быстрый в мире беспилотный поезд-пуля запущен в Китае». The Guardian . 9 января 2020 г. Получено 3 июля 2022 г.
  346. ^ "JD.com, Meituan и Neolix протестируют автономную доставку на дорогах общего пользования Пекина". TechCrunch . Получено 28 апреля 2022 г. .
  347. ^ Хокинс, Эндрю Дж. (22 июля 2020 г.). «Waymo разрабатывает беспилотный фургон для доставки Ram совместно с FCA». The Verge . Получено 28 апреля 2022 г. .
  348. ^ "Доставочный фургон компании Arrival демонстрирует свои автономные возможности на складе посылок в Великобритании". New Atlas . 3 августа 2021 г. Получено 28 апреля 2022 г.
  349. ^ Басс, Дейл. «Walmart использует свое наследие в области дистрибуции, чтобы стать лидером в области автоматизированной доставки». Forbes . Получено 28 апреля 2022 г.
  350. ^ Кули, Патрик; Dispatch, The Columbus. «Grubhub тестирует роботов-доставщиков». techxplore.com . Получено 28 апреля 2022 г. .
  351. ^ "Автономный фургон для доставки отказывается от "человеческого контроля"". BBC News . 6 февраля 2020 г. Получено 28 апреля 2022 г.
  352. ^ Крок, Эндрю. «Беспилотный фургон доставки Nuro хочет выполнить ваши поручения». CNET . Получено 28 апреля 2022 г.
  353. ^ Халлербах, Свен; Ся, Ицюнь; Эберле, Ульрих; Кёстер, Франк (3 апреля 2018 г.). «Идентификация критических сценариев для кооперативных и автоматизированных транспортных средств на основе моделирования». SAE International Journal of Connected and Automated Vehicles . 1 (2): 93–106. doi :10.4271/2018-01-1066.
  354. ^ Уэст, Даррелл М. (20 сентября 2016 г.). «Движение вперед: беспилотные автомобили в Китае, Европе, Японии, Корее и Соединенных Штатах». Brookings .
  355. ^ Берджесс, Мэтт (24 августа 2017 г.). «Великобритания готовится начать тестирование самоуправляемых грузовиков». Wired UK . Архивировано из оригинала 22 сентября 2017 г. Получено 20 сентября 2017 г.
  356. ^ Дэвис, Алекс (5 мая 2015 г.). «Первый в мире самоуправляемый полугрузовик выезжает на дорогу». Wired . Архивировано из оригинала 28 октября 2017 г. . Получено 20 сентября 2017 г. .
  357. ^ Макфарланд, Мэтт (25 февраля 2015 г.). «Прорыв Google в области искусственного интеллекта может оказать огромное влияние на беспилотные автомобили и многое другое». The Washington Post .
  358. ^ "Программирование безопасности в беспилотных автомобилях". Национальный научный фонд . 2 февраля 2015 г.
  359. ^ Подготовка к будущему искусственного интеллекта . Национальный совет по науке и технологиям. OCLC  965620122.
  360. ^ «Быстро едете в никуда? Умные светофоры могут помочь разгрузить пробки». 18 мая 2022 г.
  361. ^ «ИИ превосходит экспертов по тактике ведения боя ВВС в имитации воздушных боев». Ars Technica . 29 июня 2016 г.
  362. ^ Джонс, Рэндольф М.; Лэрд, Джон Э.; Нильсен, Пол Э.; Коултер, Карен Дж.; Кенни, Патрик; Косс, Фрэнк В. (15 марта 1999 г.). «Автоматизированные интеллектуальные пилоты для моделирования боевых полетов». Журнал AI . 20 (1): 27. doi :10.1609/aimag.v20i1.1438.
  363. Домашняя страница AIDA. Kbs.twi.tudelft.nl (17 апреля 1997 г.). Получено 21 июля 2013 г.
  364. История самовосстанавливающихся систем управления полетом. NASA Dryden. (Апрель 2003 г.). Получено 25 августа 2016 г.
  365. Адамс, Эрик (28 марта 2017 г.). «ИИ обладает силой, позволяющей сделать полеты более безопасными и, возможно, даже приятными». Wired . Получено 7 октября 2017 г.
  366. ^ Баомар, Хайтам; Бентли, Питер Дж. (2016). «Интеллектуальная система автопилота, которая изучает аварийные процедуры полета, имитируя пилотов-людей». Серия симпозиумов IEEE 2016 года по вычислительному интеллекту (SSCI). стр. 1–9. doi :10.1109/SSCI.2016.7849881. ISBN 978-1-5090-4240-1.
  367. ^ "UB инвестирует в основанный студентами стартап". buffalo.edu . Получено 24 декабря 2020 г. .
  368. ^ Уильямс, Бен; Ламонт, Тимоти AC; Шапюи, Люсиль; Хардинг, Гарри Р.; Мэй, Элеанор Б.; Прасетья, Мочиудхо Э.; Серафим, Мари Дж.; Джомпа, Джамалуддин; Смит, Дэвид Дж.; Джанетски, Ноэль; Рэдфорд, Эндрю Н.; Симпсон, Стивен Д. (июль 2022 г.). «Улучшение автоматизированного анализа морских звуковых ландшафтов с использованием экоакустических индексов и машинного обучения». Экологические индикаторы . 140 : 108986. Bibcode : 2022EcInd.14008986W. doi : 10.1016/j.ecolind.2022.108986 . hdl : 10871/129693 . S2CID  248955278.
  369. ^ Хино, М.; Бенами, Э.; Брукс, Н. (октябрь 2018 г.). «Машинное обучение для мониторинга окружающей среды». Nature Sustainability . 1 (10): 583–588. Bibcode : 2018NatSu...1..583H. doi : 10.1038/s41893-018-0142-9. S2CID  169513589.
  370. ^ «Как машинное обучение может помочь экологическим регуляторам». Stanford News . Стэнфордский университет. 8 апреля 2019 г. Получено 29 мая 2022 г.
  371. ^ «ИИ расширяет возможности экологических регуляторов». Stanford News . Стэнфордский университет. 19 апреля 2021 г. Получено 29 мая 2022 г.
  372. ^ Фрост, Рози (9 мая 2022 г.). «Пластиковые отходы теперь можно находить и контролировать из космоса». euronews . Получено 24 июня 2022 г. .
  373. ^ "Global Plastic Watch". www.globalplasticwatch.org . Получено 24 июня 2022 г. .
  374. ^ "ИИ может предсказать следующий вирус, который перейдет от животных к человеку". Public Library of Science . Получено 19 октября 2021 г. .
  375. ^ Молленце, Нардус; Бабаян, Саймон А.; Штрейкер, Дэниел Г. (28 сентября 2021 г.). «Идентификация и определение приоритетов потенциально заражающих человека вирусов на основе последовательностей их геномов». PLOS Biology . 19 (9): e3001390. doi : 10.1371/journal.pbio.3001390 . PMC 8478193. PMID  34582436 . 
  376. ^ Ли, Зефенг; Мейер, Мен-Андрин; Хаукссон, Эгилл; Чжань, Чжунвэнь; Эндрюс, Дженнифер (28 мая 2018 г.). «Машинное обучение распознаванию сейсмических волн: применение для раннего оповещения о землетрясениях». Geophysical Research Letters . 45 (10): 4773–4779. Bibcode : 2018GeoRL..45.4773L. doi : 10.1029/2018GL077870 . S2CID  54926314.
  377. ^ «Машинное обучение и гравитационные сигналы могут быстро обнаруживать сильные землетрясения». Science News . 11 мая 2022 г. . Получено 3 июля 2022 г. .
  378. ^ Фовель, Кевин; Балуек-Томерт, Даниэль; Мельгар, Диего; Сильва, Педро; Симонет, Энтони; Антониу, Габриэль; Костан, Александру; Массон, Вероника; Парашар, Маниш; Родеро, Иван; Термье, Александр (3 апреля 2020 г.). «Распределенный мультисенсорный подход к раннему предупреждению землетрясений». Материалы конференции AAAI по искусственному интеллекту . 34 (1): 403–411. дои : 10.1609/aaai.v34i01.5376 . S2CID  208877225.
  379. ^ Тиругнанам, Хемалатха; Рамеш, Маниша Винодини; Ранган, Венкат П. (сентябрь 2020 г.). «Повышение надежности систем раннего предупреждения оползней с помощью машинного обучения». Оползни . 17 (9): 2231–2246. Бибкод : 2020Земли..17.2231T. doi : 10.1007/s10346-020-01453-z. S2CID  220294377.
  380. ^ Мун, Сын-Хён; Ким, Ён-Хёк; Ли, Ён Хи; Мун, Бён-Ро (2019). «Применение машинного обучения в системе раннего оповещения об очень кратковременных сильных дождях». Журнал гидрологии . 568 : 1042–1054. Bibcode : 2019JHyd..568.1042M. doi : 10.1016/j.jhydrol.2018.11.060. S2CID  134910487.
  381. ^ Робинсон, Бетани; Коэн, Джонатан С.; Герман, Джонатан Д. (сентябрь 2020 г.). «Обнаружение ранних сигналов предупреждения о долгосрочной уязвимости водоснабжения с использованием машинного обучения». Моделирование окружающей среды и программное обеспечение . 131 : 104781. Bibcode : 2020EnvMS.13104781R. doi : 10.1016/j.envsoft.2020.104781 . S2CID  221823295.
  382. ^ Бери, Томас М.; Суджит, Р.И.; Павитран, Индуджа; Шеффер, Мартен; Лентон, Тимоти М.; Ананд, Мадхур; Баух, Крис Т. (28 сентября 2021 г.). «Глубокое обучение для раннего оповещения о переломных моментах». Труды Национальной академии наук . 118 (39): e2106140118. Bibcode : 2021PNAS..11806140B. doi : 10.1073/pnas.2106140118 . PMC 8488604. PMID  34544867 . 
  383. ^ Park, Yongeun; Lee, Han Kyu; Shin, Jae-Ki; Chon, Kangmin; Kim, SungHwan; Cho, Kyung Hwa; Kim, Jin Hwi; Baek, Sang-Soo (15 июня 2021 г.). «Подход машинного обучения для раннего предупреждения вспышек цветения цианобактерий в пресноводном водоеме». Журнал управления окружающей средой . 288 : 112415. Bibcode : 2021JEnvM.28812415P. doi : 10.1016/j.jenvman.2021.112415. PMID  33774562. S2CID  232407435.
  384. ^ Ли, Цзюнь; Ван, Чжаоли; У, Сюшу; Сюй, Чун-Ю; Го, Шэнлянь; Чэнь, Сяохун; Чжан, Чжэньсин (август 2021 г.). «Надежное прогнозирование метеорологической засухи с использованием предшествующих колебаний SST и машинного обучения». Исследования водных ресурсов . 57 (8). Bibcode : 2021WRR....5729413L. doi : 10.1029/2020WR029413. hdl : 10852/92935 . S2CID  237716175.
  385. ^ Хан, Наджибулла; Сачиндра, ДА; Шахид, Шамсуддин; Ахмед, Камаль; Ширу, Мохаммед Сануси; Наваз, Надим (май 2020 г.). «Прогнозирование засух в Пакистане с использованием алгоритмов машинного обучения». Достижения в области водных ресурсов . 139 : 103562. Bibcode : 2020AdWR..13903562K. doi : 10.1016/j.advwatres.2020.103562. S2CID  216447098.
  386. ^ Каур, Амандип; Суд, Сандип К. (май 2020 г.). «Система оценки и прогнозирования засухи на основе глубокого обучения». Экологическая информатика . 57 : 101067. Bibcode : 2020EcInf..5701067K. doi : 10.1016/j.ecoinf.2020.101067. S2CID  215964704.
  387. ^ ab "Сравнение различных помощников на основе кода ИИ [sic]". 29 июня 2023 г. Получено 4 августа 2023 г.
  388. ^ Гершгорн, Дэйв (29 июня 2021 г.). «GitHub и OpenAI запускают новый инструмент ИИ, который генерирует собственный код». The Verge . Получено 3 сентября 2021 г. .
  389. ^ "Табнин теперь часть Кодоты". 23 марта 2020 г. Получено 4 августа 2023 г.
  390. ^ "Планы и цены" . Получено 4 августа 2023 г.
  391. ^ "Build Fast with Confidence using CodiumAI" . Получено 4 августа 2023 г. .
  392. ^ "Встречайте Ghostwriter, вашего партнера по коду" . Получено 4 августа 2023 г.
  393. ^ "Amazon CodeWhisperer FAQ" . Получено 4 августа 2023 г. .
  394. ^ "Google AI создает своего собственного "детского" бота". The Independent . 5 декабря 2017 г. Получено 5 февраля 2018 г.
  395. ^ "Отмена квантового шума". Технологический университет Сиднея . 23 мая 2019 г. Получено 29 мая 2022 г.
  396. ^ «Машинное обучение прокладывает путь к квантовому зондированию следующего уровня». Университет Бристоля . Получено 29 мая 2022 г.
  397. ^ Спаньоло, Микеле; Моррис, Джошуа; Пьячентини, Симона; Антесбергер, Майкл; Масса, Франческо; Креспи, Андреа; Чеккарелли, Франческо; Оселламе, Роберто; Вальтер, Филип (апрель 2022 г.). «Экспериментальный фотонный квантовый мемристор». Природная фотоника . 16 (4): 318–323. arXiv : 2105.04867 . Бибкод : 2022NaPho..16..318S. дои : 10.1038/s41566-022-00973-5. S2CID  234358015.
  398. ^ Раманатан, Шрирам (июль 2018 г.). «Квантовые материалы для наук о мозге и искусственного интеллекта». MRS Bulletin . 43 (7): 534–540. Bibcode : 2018MRSBu..43..534R. doi : 10.1557/mrs.2018.147 . S2CID  140048632.
  399. ^ «Искусственный интеллект делает точное квантово-химическое моделирование более доступным». Nature Portfolio Chemistry Community . 2 декабря 2021 г. Получено 30 мая 2022 г.
  400. ^ Гуань, Вэнь; Пердью, Габриэль; Песах, Артур; Шульд, Мария; Тераши, Кодзи; Валлекорса, София; Влиман, Жан-Рош (март 2021 г.). «Квантовое машинное обучение в физике высоких энергий». Машинное обучение: наука и технологии . 2 (1): 011003. arXiv : 2005.08582 . дои : 10.1088/2632-2153/abc17d . S2CID  218674486.
  401. ^ "Первый в Европе квантовый компьютер с более чем 5 тыс. кубитов запущен в Юлихе". HPCwire . Получено 30 мая 2022 г. .
  402. ^ Кова, Таня; Виторино, Карла; Феррейра, Марсио; Нуньес, Сандра; Рондон-Вильярреал, Паола; Паис, Альберто (2022). «Искусственный интеллект и квантовые вычисления. Квантовые вычисления (QC) как следующие разрушители фармацевтической продукции». Искусственный интеллект в разработке лекарств . 2390 . Спрингер США: 321–347. дои : 10.1007/978-1-0716-1787-8_14. PMID  34731476. S2CID  242947877.
  403. ^ Батра, Кушал; Зорн, Кимберли М.; Фойл, Дэниел Х.; Минерали, Эни; Гаврилюк, Виктор О.; Лейн, Томас Р.; Экинс, Шон (28 июня 2021 г.). «Квантовые алгоритмы машинного обучения для приложений по открытию лекарств». Журнал химической информации и моделирования . 61 (6): 2641–2647. doi :10.1021/acs.jcim.1c00166. PMC 8254374. PMID  34032436 . 
  404. ^ Barkoutsos, Panagiotis Kl; Gkritsis, Fotios; Ollitrault, Pauline J.; Sokolov, Igor O.; Woerner, Stefan; Tavernelli, Ivano (апрель 2021 г.). «Квантовый алгоритм для алхимической оптимизации в дизайне материалов». Chemical Science . 12 (12): 4345–4352. doi :10.1039/D0SC05718E. PMC 8179438 . PMID  34163697. 
  405. ^ Рассел, Стюарт Дж.; Норвиг , Питер (2003), Искусственный интеллект: современный подход (2-е изд.), Аппер Сэдл Ривер, Нью-Джерси: Prentice Hall, ISBN 0-13-790395-2
  406. ^ "Технологии интеллектуальных закупок для строительного сектора - публикации SIPMM". publication.sipmm.edu.sg . 2021-10-25 . Получено 2022-11-30 .
  407. ^ ab "ИИ приходит в архитектуру". www.ft.com . Получено 2024-02-07 .
  408. ^ ab «ИИ в архитектуре: ключ к повышению эффективности проектирования и получению конкурентного преимущества».
  409. ^ ab «Заменит ли искусственный интеллект архитекторов?». ArchDaily . 2023-10-18 . Получено 2024-02-07 .
  410. ^ ab "Как программное обеспечение ИИ изменит архитектуру и дизайн". Dezeen . 2022-11-16 . Получено 2024-04-12 .

Дальнейшее чтение