ИИ-помощники в Москве: когда задачи решает не человек, а умный алгоритм

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.

Этапы создания и обучения ИИ-сервисов

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.

Применение ИИ в московских сервисах

Московские ИИ-сервисы охватывают широкий спектр областей:

1. Медицина: ИИ помогает рентгенологам анализировать изображения (рентген, МРТ, флюорография). Более 60 ИИ-сервисов применяются в более чем 40 клинических направлениях.

2. Образование: сервис "Цифровой учитель" для школьников помогает определить пробелы в знаниях учеников и предложить соответствующие задания. Этот сервис используется 850 тысячами школьников.

3. Транспорт: системы ИИ анализируют данные с видеокамер и помогают выявлять нарушения, такие как переполненные мусорные контейнеры или неубранный снег.

4. Благоустройство: ИИ-модели помогают следить за состоянием городских территорий, от уборки до состояния инфраструктуры, путем анализа изображений с городских камер.

Вовлеченность пользователей в тестирование ИИ

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.

Плюсы и минусы использования ИИ в городских сервисах

Преимущества:

1. Удобство для горожан — ИИ-сервисы делают городскую жизнь удобной и эффективной, например, через чат-ботов или системы, автоматизирующие повседневные задачи.

2. Ускорение процессов — ИИ помогает автоматизировать рутинные задачи, такие как проверка документов, мониторинг городской среды и анализ данных.

3. Повышение точности — ИИ позволяет значительно увеличить точность в медицинских исследованиях, в анализе городской инфраструктуры и безопасности.

Недостатки:

1. Зависимость от данных — технология ИИ требует точных и качественных данных для эффективной работы, что может быть проблемой в некоторых областях.

2. Проблемы с адаптацией — некоторые пользователи могут испытывать трудности в освоении новых технологий или опасаться их использования в силу неопределенности.

Популярные вопросы о городских ИИ-сервисах

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.

Сравнение с другими городами

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.