Существует ряд конкурсов и призов для содействия исследованиям в области AI. Основными направлениями деятельности являются: общий машинный интеллект, диалоговое поведение, интеллектуальная обработка данных, роботизированные автомобили, робот-футбол и игры.
В видеоиграх искусственный интеллект обычно используется для генерации динамического целенаправленного поведения персонажей, не являющихся игроками (NPC). Кроме того, хорошо понятные методы AI обычно применяются для поиска пути. Некоторые исследователи считают, что NPC AI в играх является «решаемой проблемой» для большинства производственных задач.
Финансы, экономика
Финансовые учреждения уже давно используют искусственные нейронные сетевые системы для обнаружения сборов или претензий за пределами нормы, отмечая их применение для расследования людей. Использование AI в банковской сфере можно проследить до 1987 года, когда Security Pacific National Bank в США установил целевую группу по предотвращению мошенничества для противодействия несанкционированному использованию дебетовых карт. Такие программы, как Kasisto и Moneystream используют AI в финансовых услугах.
Сегодня банки используют системы искусственного интеллекта для организации операций, ведения бухгалтерского учета, инвестирования в акции и управления свойствами. AI может реагировать на изменения в одночасье. В августе 2001 года роботы избили людей в симулированном финансовом торговом соревновании.
Сегодня банки используют системы искусственного интеллекта для организации операций, ведения бухгалтерского учета, инвестирования в акции и управления свойствами. AI может реагировать на изменения в одночасье. В августе 2001 года роботы избили людей в симулированном финансовом торговом соревновании.
AI также уменьшило случаи мошенничества и финансовых преступлений путем мониторинга поведенческих моделей пользователей для любых аномальных изменений или аномалий.
Использование искусственных машин на рынке в таких приложениях, как онлайн-торговля и принятие решений, изменило основные экономические теории. Например, платформы покупки и продажи на основе AI изменили закон спроса и предложения, поскольку теперь можно легко оценить индивидуальные кривые спроса и предложения и, таким образом, обеспечивать индивидуализированную оценку.
Кроме того, машины AI уменьшают асимметрию информации на рынке и, таким образом, делают рынки более эффективными при одновременном снижении объема торгов. Кроме того, AI на рынках ограничивает последствия поведения на рынках, делая рынки более проуктивными. Другие теории, на которые AI оказал влияние, включают в себя рациональный выбор, рациональные ожидания, теория игр, поворотный момент Льюиса, оптимизация портфолио и контрафактное мышление.
1.11 Платформы. Партнерство по AI. Потенциальные риски и моральные рассуждения, искусственное сознание
Платформы
Платформа (или «вычислительная платформа») определяется как «какая то» аппаратная архитектура или структура программного обеспечения (в том числе среда разработки приложений), что обеспечивает программное обеспечение для запуска. Как отмечал Родни Брукс много лет назад, это не просто программное обеспечение искусственного интеллекта, определяющее особенности AI платформы, а скорее реальная платформа, влияющая на AI. Она Должна быть работа AI на реальных платформах, а не в изоляции.
Широкий спектр платформ позволил развить различные аспекты AI, начиная от экспертных систем, таких как Cyc до глубокого обучения, и до платформ роботов, таких как Roomba с открытым интерфейсом. Последние достижения в глубоких искусственных нейронных сетях и распределенных вычислениях привели к распространению программных библиотек.
Коллективный AI представляет собой платформенную архитектуру, объединяющую индивидуальный AI в коллективный объект, чтобы достичь глобальных результатов от индивидуального поведения.
Благодаря своей коллективной структуре разработчики могут собирать информацию и расширять функциональность существующих доменов AI на платформе для собственного использования, а также продолжать создавать и обмениваться новыми доменами и возможностями для более широкого сообщества и большего блага, Поскольку разработчики продолжают вносить свой вклад, общая платформа становится более умной и способной выполнять больше запросов, предоставляя масштабируемую модель для большей общественной выгоды. Организации, такие как SoundHound Inc. и Школа инженерных и прикладных наук Гарварда Джона А. Полсона использовала эту совместную модель AI.