Я как-то задал вопрос то ли в Фейсбуке, то ли в Researchgate про современные области применения ИИ в жизни, мне ответили следующее:
(Оффтоп)
Artificial neural networks (ANNs) have found numerous applications in information technology, and several areas show great promise for their continued development and utilization. Here are some of the most promising areas of application for artificial neural networks in information technology:
Computer Vision: Artificial neural networks have revolutionized computer vision tasks, such as object detection, image classification, and image segmentation. Convolutional Neural Networks (CNNs) are widely used for these tasks and have achieved remarkable accuracy in various applications like autonomous vehicles, medical imaging, surveillance, and augmented reality.
Natural Language Processing (NLP): Neural networks, especially Recurrent Neural Networks (RNNs) and Transformers, have made significant advancements in NLP tasks. They are used in applications like machine translation, sentiment analysis, text generation, chatbots, and voice recognition. Language models, such as GPT-3, have demonstrated the ability to generate human-like text and have sparked innovations in various language-related applications.
Recommender Systems: Artificial neural networks play a crucial role in building recommendation engines that suggest relevant products, movies, music, or content to users. Collaborative filtering and deep learning techniques are used to analyze user preferences, item features, and historical data to provide personalized recommendations. These systems are widely used in e-commerce, entertainment platforms, and content streaming services.
Financial Forecasting: Neural networks are employed in financial institutions for predicting stock prices, market trends, credit risk assessment, fraud detection, and algorithmic trading. ANNs can process large volumes of financial data, capture intricate patterns, and make accurate predictions, helping financial professionals in decision-making and risk management.
Cybersecurity: Artificial neural networks are utilized in cybersecurity to detect and prevent various types of cyber threats, including malware detection, network intrusion detection, phishing detection, and anomaly detection. Deep learning models, combined with behavioral analysis and advanced algorithms, enhance the security infrastructure by identifying and mitigating potential attacks.
Autonomous Systems: Artificial neural networks are essential components of autonomous systems, such as self-driving cars, drones, and robotics. These networks help in perception tasks, decision-making, and control, enabling machines to navigate and interact with their environments autonomously and safely.
Healthcare and Medical Diagnosis: ANNs have shown promise in healthcare applications, including disease diagnosis, medical imaging analysis, genomics, drug discovery, and personalized medicine. Deep learning models can extract valuable insights from medical data, aiding in early detection, treatment planning, and improving patient outcomes.
Generative Models: Generative models, such as Generative Adversarial Networks (GANs), are used to create realistic and novel content. GANs have been employed in generating images, videos, music, and even deepfake technology. These models have the potential for applications in creative industries, virtual reality, and entertainment.
It's important to note that the field of artificial neural networks is continually evolving, and new applications may emerge as research progresses. The areas mentioned above represent some of the most prominent and promising applications of ANNs in information technology as of my knowledge cutoff in September 2021.
Перевод с помощью Google Translate:
Искусственные нейронные сети (ИНС) нашли множество применений в информационных технологиях, и некоторые области демонстрируют большие перспективы для их дальнейшего развития и использования. Вот некоторые из наиболее перспективных областей применения искусственных нейронных сетей в информационных технологиях:
Компьютерное зрение: искусственные нейронные сети произвели революцию в задачах компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов, классификация изображений и сегментация изображений. Сверточные нейронные сети (CNN) широко используются для этих задач и достигли замечательной точности в различных приложениях, таких как автономные транспортные средства, медицинская визуализация, наблюдение и дополненная реальность.
Обработка естественного языка (NLP): нейронные сети, особенно рекуррентные нейронные сети (RNN) и преобразователи, добились значительных успехов в задачах NLP. Они используются в таких приложениях, как машинный перевод, анализ настроений, генерация текста, чат-боты и распознавание голоса. Языковые модели, такие как GPT-3, продемонстрировали способность генерировать человекоподобный текст и привели к инновациям в различных приложениях, связанных с языком.
Рекомендательные системы: искусственные нейронные сети играют решающую роль в создании механизмов рекомендаций, которые предлагают пользователям релевантные продукты, фильмы, музыку или контент. Методы совместной фильтрации и глубокого обучения используются для анализа пользовательских предпочтений, характеристик элементов и исторических данных для предоставления персонализированных рекомендаций. Эти системы широко используются в электронной коммерции, развлекательных платформах и сервисах потоковой передачи контента.
Финансовое прогнозирование. Нейронные сети используются в финансовых учреждениях для прогнозирования цен на акции, рыночных тенденций, оценки кредитного риска, обнаружения мошенничества и алгоритмической торговли. ИНС могут обрабатывать большие объемы финансовых данных, фиксировать сложные закономерности и делать точные прогнозы, помогая финансовым специалистам в принятии решений и управлении рисками.
Кибербезопасность: искусственные нейронные сети используются в кибербезопасности для обнаружения и предотвращения различных типов киберугроз, включая обнаружение вредоносных программ, обнаружение сетевых вторжений, обнаружение фишинга и обнаружение аномалий. Модели глубокого обучения в сочетании с поведенческим анализом и передовыми алгоритмами улучшают инфраструктуру безопасности, выявляя и нейтрализуя потенциальные атаки.
Автономные системы: искусственные нейронные сети являются важными компонентами автономных систем, таких как беспилотные автомобили, дроны и робототехника. Эти сети помогают в задачах восприятия, принятия решений и управления, позволяя машинам автономно и безопасно перемещаться и взаимодействовать со своей средой.
Здравоохранение и медицинская диагностика: ИНС продемонстрировали многообещающие применения в здравоохранении, включая диагностику заболеваний, анализ медицинских изображений, геномику, открытие лекарств и персонализированную медицину. Модели глубокого обучения могут извлекать ценную информацию из медицинских данных, помогая в раннем выявлении, планировании лечения и улучшении результатов лечения пациентов.
Генеративные модели. Генеративные модели, такие как генеративно-состязательные сети (GAN), используются для создания реалистичного и нового контента. GAN использовались для создания изображений, видео, музыки и даже технологии дипфейков. Эти модели имеют потенциал для применения в творческих индустриях, виртуальной реальности и развлечениях.
Важно отметить, что область искусственных нейронных сетей постоянно развивается, и по мере развития исследований могут появиться новые приложения. Упомянутые выше области представляют собой некоторые из наиболее известных и многообещающих применений ИНС в информационных технологиях на момент прекращения моих знаний в сентябре 2021 года.
И труд писателя точно так же обесценился, как и труд копи-пастера, а с учётом душевных страданий и титанической работы первого и полного нифига-не-делания второго - обесценился в сотни раз сильнее.
. Отпишусь, как проверю кое-что.