Основные тенденции в области технологий искусственного интеллекта на 2021 год и ближайшие годы

Тенденции в области технологий искусственного интеллекта — это шумиха последнего времени. Удивительно, как ИИ влияет на столь многие сектора различных отраслей.

С появлением искусственного интеллекта основы промышленности начали меняться к лучшему. Теперь все остальные компании по разработке ИИ , независимо от их отраслевой принадлежности, хотят получить доступ к этому чуду технологии.

Степень популярности ИИ такова, что, согласно SemRush, прогнозируется, что мировой рынок ИИ вырастет в ближайшие несколько лет, достигнув рыночной стоимости в 190,61 миллиарда долларов в 2025 году .

В другой статистике прогноза ИИ на 2021 год, представленной Gartner, говорится, что к 2021 году до 15% взаимодействий с клиентами во всем мире будут полностью основаны на ИИ.

Согласно статистике роста искусственного интеллекта, к 2030 году мировой ВВП вырастет на 15,7 трлн долларов .

Вот почему компании интегрируют технологии искусственного интеллекта для достижения своих бизнес-целей.

Чтобы стать свидетелями экспоненциального роста и последних разработок в области ИИ в таких отраслях, как медицина и здравоохранение, банковское дело и финансы, транспорт, розничная торговля и коммерция, социальные сети, производство и бизнес, мы разделили последние тенденции ИИ по конкретным отраслям.

Почему искусственный интеллект является прорывной технологией?

Масштабы искусственного интеллекта огромны, и именно поэтому он является ключевым фактором, способствующим прорывным инновациям, который предлагает продукты и услуги, меняющие правила игры, готовые обслуживать малообеспеченных или необслуживаемых покупателей и перемещаться на основной рынок.

По мере того, как автоматизация постепенно превращается в изощренность, нет никаких сомнений в том, что ИИ в настоящее время находится в процессе переворота в отрасли и на рынках.

Эта прорывная технология искусственного интеллекта является основным направлением прорывных инноваций, которые мы сейчас наблюдаем.

Например, ИИ расширил возможности экономики совместного использования как новой бизнес-модели, в которой люди могут делиться своими ресурсами с другими в качестве администрации, чтобы использовать эти ресурсы и создавать преимущества. Эта модель эффективно применяется в различных областях, например, в райдшеринге, интеллектуальных прототипах, интеллектуальных сетях и т. д.

Каковы новые технологии в области ИИ?

Генеративный ИИ

Последние инновации в области искусственного интеллекта позволили многочисленным организациям создавать алгоритмы и инструменты для автоматического создания 3D- и 2D-изображений. Эти вычисления в основном структурируют генеративный ИИ, который позволяет машинам использовать такие вещи, как контент, звук и изображения, для создания контента.

Генеративный ИИ, последние инновации в области искусственного интеллекта, также могут помочь в медицинской помощи, создавая протезы конечностей, органические молекулы и другие вещи с нуля при активации с помощью 3D-печати, CRISPR и других потенциальных достижений. Это также может способствовать раннему выявлению признаков возможного злокачественного новообразования для более эффективных планов лечения.

Например, для диабетической ретинопатии генеративный ИИ предлагает теорию, основанную на шаблонах, а также построение сканирования и создание контента, который может помочь в информировании врача о следующих шагах.

Федеративное обучение

Как указано в исследовательской работе Google под названием « Эффективное коммуникационное обучение глубоких сетей на основе децентрализованных данных », федеративное обучение характеризуется как метод обучения, который позволяет пользователям в целом получать преимущества общих моделей, подготовленных на основе богатой информации, без необходимости централизованного хранения. Говоря более техническим языком, он распространяет процесс машинного обучения на край.

Медицинские ассоциации по большей части не могут делиться информацией из-за ограничений конфиденциальности. Федеративное обучение может помочь решить эту проблему за счет децентрализации, устраняя необходимость объединения информации в одной области и подготовки в различных циклах на разных сайтах.

Сжатие нейронной сети

Как правило, нейронная сеть содержит гораздо больше весов, представленных с большей точностью, чем требуется для конкретной задачи, для выполнения которой они обучены. Если мы хотим предоставить интеллектуальные данные в режиме реального времени или ускорить периферийные приложения, модели нейронных сетей должны быть меньше. Для сжатия моделей исследователи полагаются на следующие методы: сокращение и совместное использование параметров, квантование, факторизацию низкого ранга, переносные или компактные сверточные фильтры и дистилляцию знаний.

С увеличением размера глубокой нейронной сети для выполнения сложных вычислений потребности в хранении также растут. Чтобы решить эти проблемы, исследователи пришли с идеей будущего искусственного интеллекта и техникой, называемой сжатием нейронной сети.

Нейронная организация содержит, несомненно, больше нагрузок, адресованных с большей точностью, чем это необходимо для конкретного задания, для выполнения которого они обучены. Если мы хотим внедрить аналитику в реальном времени или ускорить периферийные приложения, модели нейронной организации должны быть меньше. Для сжатия моделей исследователи полагаются на сопутствующие стратегии: сокращение границ и совместное использование, факторизация низкого ранга и уточнение знаний, среди прочего.

Итак, вот несколько удивительных тенденций в области технологий ИИ, свидетельствующих о возможностях, которые он открывает в этих секторах, а также о влиянии ИИ в 2021 году.

Технологии, используемые с ИИ

1. Интернет вещей

ИИ в IoT полезен как для обработки событий в реальном времени, так и для постобработки. В первом ИИ помогает выявлять закономерности в наборах данных и выполнять прогнозную аналитику. При обработке в режиме реального времени он помогает быстро реагировать на условия и собирать информацию о решениях об этих событиях, например, удаленная видеокамера, снимающая изображения номерных знаков для оплаты парковки.

Существует целый мир, где интеграция ИИ в IoT связывает каждое устройство друг с другом, чтобы они могли выполнять дополнительные функции.

2. Блокчейн

Блокчейн — еще одна разрекламированная технология, которая создала импульс во всех отраслях. Теперь ИИ с блокчейном — это просто лучшее из обоих миров. Это так, чтобы вы могли получить такие преимущества, как более качественные транзакции, высококачественные данные, децентрализованный интеллект, более низкие барьеры для входа на рынок, большую прозрачность, улучшенное искусственное доверие, обеспечиваемое разработкой приложений для блокчейна .

Влияние ИИ на блокчейн таково, что мы ожидаем, что это партнерство предоставит нам еще больше замечательных технологий и функций.

3. Дополненная реальность

Благодаря глубоким нейронным сетям искусственного интеллекта теперь можно обнаруживать вертикальные и горизонтальные плоскости, оценивать и анализировать глубину и сегментировать изображения для реалистичной окклюзии, более того, даже делать выводы о трехмерном положении вещей в режиме реального времени. Именно благодаря таким особенностям и функциям модели ИИ заменяют некоторые традиционные методы компьютерного зрения, сдерживающие удивительные возможности дополненной реальности.

Медицина и здравоохранение с ИИ

4. Медицинская визуализация и диагностика

Одним из преимуществ искусственного интеллекта в здравоохранении является медицинская визуализация; процесс, при котором изображения внутренних аспектов тела выявляются посредством неинвазивного процесса визуализации. Это помогает в диагностике и лечении заболеваний. Проникновение смартфонов наряду с развитым распознаванием изображений делает мобильные телефоны универсальным инструментом для домашней диагностики. Мы также с нетерпением ждем, когда FDA одобрит ИИ в здравоохранении в качестве медицинского устройства.

5. Зачисление в клинические испытания

Важным условием успеха любого клинического испытания является набор нужной группы людей, и это ни в коей мере не простой процесс. Однако с некоторой помощью AI Technology стало возможным получить доступ и извлечь информацию из медицинских карт, а затем сравнить их с текущими исследованиями. Таким образом, исследования, предлагаемые врачам и пациентам, будут более актуальными и надежными.

6. Улучшенная биометрия здравоохранения

С помощью нейронных сетей ИИ ученые анализируют типичные факторы риска, которые было слишком сложно определить количественно. ИИ в здравоохранении обладает способностью развивать отрасль различными способами, такими как сканирование сетчатки глаза, изучение и запись изменений цвета кожи и многое другое. Способность технологии ИИ находить закономерности позволит открыть новые методы диагностики и предвидеть неизвестные факторы риска.

7. Эффективное открытие лекарств

Чтобы поставить точку в утомительно долгом цикле открытия лекарств, традиционные фармацевтические организации теперь возлагают свои надежды и веру в новые биотехнологические стартапы ИИ. Хотя многие стартапы находятся на начальном этапе финансирования, они уже завалены множеством клиентов. Мы видим, что тенденция инвестиций в биотехнологии ИИ со стороны действующих фармацевтических компаний сохранится и в 2020 году.

Розничная торговля/электронная коммерция и искусственный интеллект

8. Технология поиска

Одно из самых больших преимуществ технологии AI—Search — это благо для любого бизнеса, возможно, именно поэтому многие представители отрасли начали инвестировать в нее. Теперь, когда контекстуальное понимание поисковых терминов больше не находится в экспериментальной фазе, до его глобального принятия еще далеко. Тем не менее, многочисленные SaaS-агентства предлагают поисковые технологии сторонним ритейлерам, и инвестиции в этот конкретный технологический стек делают его последним трендом ИИ в 2021 году .

9. Розничная торговля—без оформления заказа

Такие компании, как Standard Cognition и AmazonGo , стали первыми пользователями бесплатной системы искусственного интеллекта Check-out. Это означает, что покупатели могут делать покупки, не проверяя и не сканируя продукты. Ожидается, что это позволит отслеживать кражи и другие проблемы. Принятие этой системы на основе ИИ будет зависеть от ее развертывания и других затрат на потерю запасов из-за технических сбоев. По состоянию на середину 2019 года работает 11 магазинов AmazonGo без касс.

10. Логистика для склада

Логистика считается развивающейся отраслью и последними тенденциями в области искусственного интеллекта . На складах будущего логистика будет играть выдающуюся роль, поскольку склады будут спроектированы так, чтобы в них могли разместиться не люди, а высококвалифицированные роботы, которые смогут работать 24 часа в сутки, 7 дней в неделю, не нуждаясь даже в базовых средствах, таких как освещение.

{Дополнительная информация: сколько стоит разработка приложений для логистики по требованию?}

11. Одноранговые сети

Машинное обучение ИИ требует огромных объемов данных, чтобы машины могли принимать обоснованные решения. Одноранговые сети, подобные тем, которые развернуты криптовалютами, предлагают организациям любого размера преимущество запуска программ ИИ, направляя мощность сетевых персональных компьютеров. Эта сеть, объединенная с искусственным интеллектом, будет способствовать прозрачности в поисковых системах.

Размер мирового рынка ИИ, т.е. Прогнозируется, что объем рынка искусственного интеллекта в розничной торговле и электронной коммерции вырастет в среднем на 42,8% в течение прогнозируемого периода 2019–2025 годов и принесет доход в размере 19,37 млрд долларов к 2025 году.

Правительство/государственный сектор и ИИ

12. Распознавание лиц

Распознавание лиц является доминирующей формой биометрической аутентификации. Благодаря обширным исследованиям в этой области, удобочитаемость и точность этого приложения ИИ быстро улучшаются. Одним из преимуществ функции распознавания лиц искусственного интеллекта является то, что она поможет службам безопасности выявлять и удалять мошеннические элементы из общества. Не только это, но и предприятия, которые быстро интегрируют эту функцию ИИ в свои приложения и другие решения, используемые в процессах, в соответствии со своей бизнес-моделью.

13. Поиск киберугроз

Поиск киберугроз — это упреждающий подход в сочетании с функциями высокой безопасности для обнаружения скрытных злоумышленников и пресечения злонамеренных действий, инициированных такими хакерами. Одним из преимуществ искусственного интеллекта, интегрированного с этой технологией, является то, что с помощью машинного обучения обнаружение таких посторонних элементов и нарушений безопасности станет проще простого.

14. Наблюдение с помощью компьютерного зрения

Компьютерное зрение — это область исследований ИИ, основанная на алгоритмах. Известный пример использования объекта можно увидеть в японском алгоритме машинного обучения AI Guardman, который обнаруживает подозрительное поведение покупателей, а также предупреждает владельца магазина на мобильном устройстве. Точно так же это компьютерное зрение, добавленное к дронам, поможет в наблюдении за людными местами. Ожидается, что в ближайшем будущем ИИ в государственном секторе будет расти по мере изучения новых способов.

Транспорт и ИИ

15. Самоуправляемые транспортные средства

Согласно отчету Allied Market Research , технология беспилотного вождения увеличит размер рынка ИИ с 54 миллиардов долларов в 2019 году до 556 миллиардов долларов к 2026 году, увеличившись на 39% в год . Более того, по оценкам, к 2025 году ИИ на транспорте позволит сэкономить 173 миллиарда долларов США по всей цепочке поставок OEM-производителей автомобилей.

16. Управление трафиком

Тенденции ИИ-технологий 2021 года также заключаются в управлении трафиком с помощью приложений, которые предсказывают и обнаруживают возможные сбои в трафике. Это было достигнуто путем преобразования датчиков дорожного движения в «интеллектуальных» агентов с использованием камер. Успешным вариантом использования для этого является Rapid Flow Technologies.

17. Смарт-треки

Smart Tracks — это инициатива, начатая Китаем под названием ART — Autonomous Rail Rapid Transit. Для этого не требуется никакого пути, поскольку поезд следует по виртуальному пути, начерченному нарисованными пунктирными линиями. Прогнозируется, что в ближайшие годы эти поразительные тенденции в области искусственного интеллекта будут распространяться по всему миру.

18. Цифровые номерные знаки для транспортных средств

Интересно, что последние тенденции в области искусственного интеллекта позволили бы модернизировать интеллектуальные технологии для перевозки номерных знаков. Цифровые номерные знаки, созданные, конечно же, с помощью технологии искусственного интеллекта, помогут транспортным властям на многих уровнях, от оповещения властей в случае аварий до использования GPS для определения местоположения.

Производство и ИИ

19. Профилактическое обслуживание и алгоритмы

Используя алгоритмы искусственного интеллекта, производители смогут лучше прогнозировать непредвиденные отказы оборудования. Это сэкономит предпринимателям миллионы долларов. Алгоритмы профилактического обслуживания задействуют постоянный сбор данных для прогнозирования отказов оборудования до того, как они произойдут. Из-за снижения стоимости датчиков периферийные вычисления, усовершенствования искусственного интеллекта и профилактическое обслуживание теперь более широко доступны для использования.

20. Компьютерное зрение для обнаружения дефектов

Мы уже обсуждали, как компьютерное зрение поможет в слежке. Точно так же для производственных предприятий станет святым Граалем возможность контролировать свой производственный процесс и указывать даже на мельчайшие несоответствия в продуктах без учета человеческого фактора. Камера в компьютерном зрении чрезвычайно точно улавливает дефекты размером в половину ширины волоса.

21. Сотрудничество людей и роботов

Хотя это звучит очень футуристично, это не так уж и много. По некоторым данным , к 2020 году на заводах по всему миру будет развернуто более 1,7 миллиона роботов . Вскоре они будут работать вместе с людьми и повышать уровень производительности. Роботы с искусственным интеллектом будут предназначены для выполнения производственных задач, а люди будут обучены для более высоких должностей в области проектирования, программирования и обслуживания.

22. Появление Качества 4.0

Качество 4.0 — это продукт интеграции ИИ в обрабатывающую промышленность. Это включает в себя алгоритмы ИИ для уведомления производственных групп об обнаруженных производственных дефектах, чтобы можно было предпринять соответствующие действия для прекращения производства неисправных продуктов и экономии капитала. Указанные неисправности могут быть отклонением от заданного рецепта, изменениями в работе машины, изменением сырья и т. д.

Игры и ИИ

23. Улучшенная технология визуализации

Последние тенденции в области искусственного интеллекта относятся к игровому сектору. С помощью глубокого обучения и постоянно растущего объема данных ИИ может улучшить визуальное качество в видеоиграх. Игровая среда и персонажи станут более реалистичными и естественными, как никогда раньше. ИИ способен значительно улучшить движения и самовыражение персонажей, чтобы сделать весь игровой процесс еще более реалистичным.

24. Реальный опыт работы с голосовыми помощниками

Голосовые помощники, являющиеся важной ветвью ИИ, теперь добавлены в такие игры, как Destiny 2, где они помогают игрокам получать доступ к определенным игровым функциям, не заходя каждый раз в игровое меню. Не только это, но и широкий спектр интерактивных игр, в которых игрок больше не будет пассивным.

25. Индивидуальная игра для каждого игрока

После получения данных об отдельных игроках алгоритмы искусственного интеллекта позволят разработчикам создавать игровые миры, которые будут более индивидуализированными и реагирующими на отдельных игроков в игре. С технологией искусственного интеллекта будущего мы могли бы получить доступ к MMORPG, которые направляют игроков в направлении квестов и других игроков, которые дополняют их стиль. В этой области возможно многое, и нам не терпится увидеть, что будет включать в себя тенденции в области технологий искусственного интеллекта в 2021 году .

Бизнес и ИИ

26. Повышение качества обслуживания клиентов

Поскольку клиенты требуют более простых и развитых услуг, предприятия стремятся улучшить свою игру, поскольку они, безусловно, не хотят терять клиентов. Теперь искусственный интеллект рассматривается как эффективная технология, которая помогает нескольким предприятиям держаться подальше от воды.

Будущее искусственного интеллекта в клиентском опыте улучшается за счет использования чат-ботов , круглосуточной поддержки, виртуальной помощи и систем самопомощи VR, поскольку обработка естественного языка импровизирует и учится большему из расширяющегося пула данных прошлого опыта.

27. Расширенный процесс найма

Решения на основе технологий искусственного интеллекта, такие как X.ai и ClearFit, могут помочь рекрутерам в планировании собеседований и поиске наиболее подходящего кандидата на работу. Теперь процесс найма не является механическим, поэтому ИИ разрабатывается путем добавления человеческих факторов, таких как эмпатия, личность и другие человеческие качества, которые помогут алгоритму ИИ анализировать, а затем выбирать кандидата, как это делаем мы, люди. Влияние ИИ на бизнес , безусловно, очевидно, и ожидается, что оно возрастет только к 2020 году.

28. Трансформация бизнес-моделей

Будущее искусственного интеллекта в бизнесе меняет основы бизнес-функций. Преобразование в этом секторе сводится к интеграции функций ИИ, таких как анализ данных, прогнозирование производительности, компьютерное зрение и многое другое. Имея в распоряжении такие невероятные функции, бизнес-организации вскоре найдут новые и инновационные способы превратить эту технологию в нечто новое и установить беспрецедентные будущие тенденции в области технологий искусственного интеллекта.

Финансы и ИИ

29. Оценка кредитного риска

В финансовом секторе ведение записей о клиентских данных является своего рода второй натурой. Разве не было бы удивительно, если бы мы могли использовать все эти данные для изучения истории клиента и его способности погашать кредиты и кредитные карты, которые у них уже есть. ИИ в финансах будет делать именно это и многое другое. Машинное обучение и искусственный интеллект заменяют человека-аналитика, чтобы определять риски, связанные с финансовым сектором, а также предоставлять для них решения по развитию финансов.

30. Простое обнаружение мошенничества

Мошеннические элементы являются одной из основных проблем банковской и финансовой индустрии. Чтобы устранить такие риски, ИИ в финансах использует свое машинное обучение и алгоритмы для распознавания шаблона, и если происходит что-то странное, он может очень легко обнаружить несоответствие . Например, скажем, что кредитная карта была использована в другой стране сразу после того, как она была использована в другом месте, это повлечет за собой предупреждение учреждения принять меры. Более того, его можно разработать таким образом, чтобы распознавать, что можно считать мошенничеством, а что нет.

31. Безопасная торговля с прогнозами

Как и в любой другой области, торговля также будет облегчена за счет машинного обучения и алгоритмов ИИ в сочетании с другими его ветвями. Анализируя размер и условия рынка ИИ на основе прошлых данных в облаке, организации и частные лица смогут преодолеть непредвиденные риски, будь то покупка или продажа акций и акций.

32. Автоматическая обработка претензий

Много раз финансовые компании сталкиваются со сложной ситуацией, когда они должны платить клиенту за свою страховку. Чтобы бороться с проблемой мошенничества и убедиться в достоверности ситуации, страховщики и стартапы используют ИИ для расчета «оценки риска» владельца транспортного средства, изучения изображений ДТП, а также отслеживания поведения водителя.

Социальные сети и ИИ

33. Улучшение социальной сети

ИИ играет ключевую роль в превращении платформ социальных сетей в то, чем они являются. ИИ в социальных сетях сформировал всю отрасль с тех пор, как Facebook внедрил ИИ в 2013 году. Теперь, будь то поиск друга с помощью нейронных сетей, обучающихся распознаванию изображений, или выявление неверных новостей, ИИ делает все это.

34. Расширение прав и возможностей маркетологов

Маркетологи используют преимущества искусственного интеллекта в социальных сетях, чтобы понять и проанализировать покупательский образ клиентов и их предпочтения. Это поможет им персонализировать предложения продуктов на основе их покупательских привычек и того, что побуждает их принимать решения.

35. Эффективный таргетинг на аудиторию

Маркетологи получают еще одно преимущество ИИ , которое заключается в расширении своей кампании за пределы линейной сегментации и целевой аудитории, аналогичной вашей текущей клиентской базе. Кроме того, эффективный таргетинг является козырем платных рекламных кампаний на всех платформах социальных сетей, поскольку действия людей сохраняются в Интернете. Использование технологии искусственного интеллекта для доступа к этим данным предоставит им полезную информацию об использовании социальных сетей, поведении пользователей в Интернете и т. д.

36. Разработка контента с поддержкой AI

Не новость, что контент — король маркетинга в социальных сетях, и его оптимизация с помощью ИИ — лучшее, что может случиться с этой отраслью. С помощью инструментов ИИ, изучающих модели публикации контента и его тип брендами, он может подсказать, какой контент востребован и какой контент необходимо оптимизировать.

37. Чипы с искусственным интеллектом становятся популярными

Если вы думали о будущем искусственного интеллекта , то вы в него вошли. Искусственный интеллект сильно зависит от специализированных процессоров. Учитывая текущий спрос на ИИ, чипы производятся и интегрируются с технологией ИИ для выполнения функций, для которых на данный момент нам нужны отдельные устройства. Эти чипы будут использоваться путем включения в них инструментов искусственного интеллекта, таких как компьютерное зрение, распознавание речи и обработка естественного языка.

Каково будущее искусственного интеллекта?

Наблюдая за этими невероятными тенденциями в индустрии ИИ , мы можем в значительной степени предположить, насколько огромной будет эта технология ИИ и неизбежность ее проникновения в каждый сектор всех отраслей. Даже на сегодняшний день предприятия используют ИИ для разработки мобильных приложений следующего поколения , чтобы повысить вовлеченность клиентов и, в конечном итоге, расширить свой бизнес.

Прорывная технология искусственного интеллекта и будущие идеи искусственного интеллекта, в которые организации готовы вкладывать значительные средства, рассматривая гарантию, которую они продемонстрировали до сих пор! Мы в Appinventiv, мы помогаем организациям с нашей компанией по разработке ИИ в США быть в авангарде, внедряя ИИ в их существующую технологическую структуру, чтобы воспользоваться преимуществами, которые он приносит.

На данный момент трудно представить будущее без искусственного интеллекта. По мере приближения 2022 года мы рады видеть, какие удивительные вещи он принесет на стол.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

В. Каковы возможности искусственного интеллекта в будущем?

Тенденции индустрии искусственного интеллекта — это последние тенденции, в которых работают компании , и они, безусловно, играют важную роль в нашем будущем. Эта технология поможет нам на многих уровнях и во многих отношениях, начиная с чипов на базе ИИ, которые сделают поездки бесплатными с жетонами, и заканчивая магазинами без касс. Вы представляете себе это, и ИИ сделает это в течение нескольких лет .

В. Какие отрасли будут затронуты ИИ?

Из-за особенностей ИИ, почти все отрасли внедряют эту технологию в своем собственном темпе и по-своему. Отрасли, а именно здравоохранение, финансы, бизнес, производство, розничная торговля и электронная коммерция, государственный и государственный сектор, социальные сети, транспорт и игры, пожинают плоды ИИ, интегрированного с такими технологиями, как IoT, Blockchain, AR и Cloud.

В. Как искусственный интеллект меняет бизнес?

С появлением ИИ в бизнесе изменились его основные принципы. Теперь можно эффективно нанимать персонал без участия человека, предлагать более качественные услуги клиентам и улучшать качество обслуживания клиентов, что действительно изменилось благодаря использованию чат-ботов и других функций искусственного интеллекта. Более того, такие технологии, как компьютерное зрение, прогнозирование производительности и анализ данных, пополнили список будущего искусственного интеллекта и преимуществ, которые предприятия получают с внедрением технологий ИИ.