Москва является одним из мировых лидеров в использовании технологий искусственного интеллекта (ИИ) в городских сервисах. Чат-боты, голосовые помощники, системы компьютерного зрения, а также различные специализированные сервисы для медицинских учреждений и образовательных учреждений значительно улучшают повседневную жизнь москвичей. По поручению Сергея Собянина столицу активно внедряют новые ИИ-решения для улучшения городской инфраструктуры.
"Москва продолжает развивать и внедрять искусственный интеллект во всех сферах городской жизни, от медицины до благоустройства. Ежегодно создаются новые ИИ-решения, и сами жители активно участвуют в тестировании этих технологий", — сообщили в пресс-службе Департамента информационных технологий Москвы.
1. Сбор данных для обучения ИИ
Для того чтобы ИИ мог решать задачи, ему необходимы большие объемы данных. Эти данные, которые называются датасетами, включают изображения, текст, звуки и числовые значения. На первом этапе необходимо собрать данные, удалив личную информацию и ненужные элементы. Далее данные форматируются для обучения моделей. Например, для системы фиксации нарушений правил дорожного движения используются фотографии дорожной разметки, автомобилей, светофоров и т. д. Данные систематизируются, чтобы ИИ мог эффективно работать с ними.
2. Разметка данных
Следующий важный шаг — разметка данных. Например, в случае с рентгеновскими снимками, специалисты по медицинским изображениям выделяют важные элементы, такие как переломы или опухоли. Чем точнее выполнена разметка, тем лучше ИИ будет обучаться и выполнять задачи.
3. Выбор и создание модели ИИ
После того как данные собраны и размечены, начинается создание ИИ-модели. Это специализированная программа, которая будет обучаться на данных. Одним из популярных методов обучения является машинное обучение, при котором ИИ самостоятельно находит закономерности в данных. В Москве активно применяется машинное обучение для различных решений, таких как анализ медицинских снимков или проверка документов.
4. Обучение и тестирование модели
На этом этапе ИИ анализирует собранные данные, выявляет паттерны и применяет их для решения новых задач. Например, система, проверяющая документы, обучалась на сканированных копиях контрактов, актов и счетов, чтобы выявлять ошибки в их заполнении. Когда модель обучена, ее тестируют на новых данных, чтобы оценить ее эффективность.
Московские ИИ-сервисы охватывают широкий спектр областей:
Медицина: ИИ помогает рентгенологам анализировать изображения (рентген, МРТ, флюорография). Более 60 ИИ-сервисов применяются в более чем 40 клинических направлениях.
Образование: сервис "Цифровой учитель" для школьников помогает определить пробелы в знаниях учеников и предложить соответствующие задания. Этот сервис используется 850 тысячами школьников.
Транспорт: системы ИИ анализируют данные с видеокамер и помогают выявлять нарушения, такие как переполненные мусорные контейнеры или неубранный снег.
Благоустройство: ИИ-модели помогают следить за состоянием городских территорий, от уборки до состояния инфраструктуры, путем анализа изображений с городских камер.
Для улучшения ИИ-сервисов активно используются реальные данные от пользователей. Москвичи могут помогать в тестировании новых решений, что позволяет моделям становиться точнее и быстрее. В результате сервисы становятся более востребованными и удобными для повседневного использования.
5. Применение в государственном управлении
ИИ также активно используется в цифровом правительстве для автоматизации задач, таких как обработка казначейских документов, обеспечение безопасности и упрощение работы с городской инфраструктурой.
"Московские ИИ-сервисы ежедневно помогают улучшать жизнь горожан и повышать эффективность работы города. Сегодня более 120 городских проектов используют ИИ-технологии для улучшения качества услуг", — отметил в пресс-релизе Департамент информационных технологий Москвы.
Преимущества:
Удобство для горожан — ИИ-сервисы делают городскую жизнь удобной и эффективной, например, через чат-ботов или системы, автоматизирующие повседневные задачи.
Ускорение процессов — ИИ помогает автоматизировать рутинные задачи, такие как проверка документов, мониторинг городской среды и анализ данных.
Повышение точности — ИИ позволяет значительно увеличить точность в медицинских исследованиях, в анализе городской инфраструктуры и безопасности.
Недостатки:
Зависимость от данных — технология ИИ требует точных и качественных данных для эффективной работы, что может быть проблемой в некоторых областях.
Проблемы с адаптацией — некоторые пользователи могут испытывать трудности в освоении новых технологий или опасаться их использования в силу неопределенности.
1. Как москвичи могут участвовать в тестировании ИИ-сервисов?
Москвичи могут помогать в тестировании ИИ-сервисов через участие в опросах, предоставление данных или активное использование сервисов, что помогает улучшать их работу.
2. В каких сферах активно используются ИИ в Москве?
ИИ активно используется в медицине, образовании, транспорте, благоустройстве, безопасности и цифровом правительстве.
3. Как улучшить работу ИИ-сервисов?
Для улучшения ИИ-сервисов нужно продолжать собирать качественные данные и обучать модели на реальных запросах пользователей, что повышает их точность и эффективность.
Москва продолжает быть одним из лидеров среди мировых мегаполисов в применении ИИ для городских сервисов. Другие крупные города, такие как Нью-Йорк и Токио, также активно развивают ИТ-инфраструктуру с использованием ИИ, однако Москва продолжает оставаться в числе первых по количеству реализованных решений, направленных на улучшение качества жизни горожан.