Искусственный интеллект и Большие Данные. Без хайпа и наукообразия - стр. 9

Техническое обслуживание телекоммуникаций

В телекоммуникационных компаниях СИИ используются для планирования работы сотрудников. Например, компания BT Group на основе методов эвристического поиска формирует рабочие графики 20 тыс. инженеров. Предполагается, что в сетях сотовой связи 6G ИИ будет штатным элементом технологии.

Развлечения и игры

В 1990-х годах началось экспериментальное производство СИИ для образования и отдыха в виде тамагочи и макетов животных, iPod Touch, роботов Furby и Aibo. Компания Mattel создаёт игрушки для детей, которые понимают речь и дают осмысленные ответы, помогающие детям учиться. ИИ используется при разработке игр, выполняя функции противников людей. В 2018 году в Корнелльском университете созданы состязательные сети, настроенные под популярные игры. После необходимого обучения нейронные сети стали способны самостоятельно формировать новые игровые уровни без участия людей.

Транспорт

На транспорте уже начиная с 2006 года СИИ стали применяться в контроллерах на основе нечеткой логики в автоматических коробках передач автомобилей Audi TT, VW Touareg, VW Caravell, Škoda Fabia. СИИ применяются в системах расширенного круиз-контроля. ИИ применяется для оптимизации управления дорожным трафиком, что позволяет до 25% сокращать время ожидания, потребление энергии и вредные выбросы. Активно производится тестирование беспилотных автомобилей. Предполагается, что их применение повысит безопасность, эффективность и надежность транспортировки, а также уменьшит вредные выбросы.

Иные области применения

СИИ широко применяются для обеспечения безопасности, при распознавании речи и текста, для интеллектуального анализа данных, фильтрации спама в сообщениях электронной почты. Создаются приложения для распознавания жестов, индивидуальных характеристик голоса, распознавания и интерпретации эмоций по мимике лица и характеристикам других невербальных сигналов. Важными приложениями СИИ могут стать роботизированная навигация и системы преодоление препятствий.

Любая автоматизированная информационная система (ИС) обеспечивает реализацию функций ввода, накопления, хранения и обработки данных. На входе ИС имеет исходные (первичные) данные, на выходе – результаты их обработки. В традиционных ИС все алгоритмы обработки данных жёстко встроены в её программное обеспечение. Поэтому при необходимости изменения и/или дополнения алгоритмов обработки данных программное обеспечение ИС нуждается в модификации, которую обычно в состоянии выполнить только его разработчики.

Поскольку в традиционных ИС все алгоритмы обработки данных встроены в программное обеспечение, то они должны быть известны до начала его разработки. Это означает, что программы обработки данных традиционных ИС совершенно не приспособлены для решения задач, алгоритмы решения которых не известны на момент разработки системы. Именно поэтому для расширения возможностей традиционной ИС нужно сначала разработать новые алгоритмы и, в соответствии с ними, создать реализующее их новое программное обеспечение.

Информационные системы призваны оперативно обеспечивать персонал организации информацией, необходимой для выработки управленческих решений, то есть так или иначе выступают в качестве системы поддержки принятия управленческих решений. В традиционных ИС такая поддержка ограничивается только предоставлением человеку необходимой для их выработки информации. Сам же процесс выработки решений полностью перекладывается на конкретных специалистов и потому качество решений всецело зависит от их опыта, интеллектуальных способностей и знаний об управляемой системе. Если знаний недостаточно, то велика вероятность, что вырабатываемые решения будут не оптимальными, не адекватными возникшей ситуации или вообще неверными. В этой связи желательно каким-то образом накапливать в ИС знания об управляемой системе, а также лучший опыт выработки управленческих решений.