Alibaba City Brain регулирует движение на всех улицах Ханчжоу – города с населением 9,5 млн человек. По данным системы, дорожные пробки сократились на 15 % [18] . Вскоре такую же технологию внедрят в малайзийском Куала-Лумпуре.

City Brain отслеживает дорожное движение и по собственным моделям прогнозирует места возникновения заторов. Обнаружив такое место, он изменяет режим светофоров в этой зоне, чтобы не возникали пробки.

Умными билетными автоматами в шанхайском метро тоже управляет ИИ Alibaba. Автомат выдает информацию по маршруту в ответ на запрос и идентифицирует личность пользователя с помощью технологии распознавания лиц [19] .

Alibaba разработала ИИ-систему наблюдения за скотом, сельскохозяйственными и плодовыми культурами.

Крупнейшие в мире поставщики свинины – китайские фермеры – получили доступ к технологиям, которые контролируют активность и здоровье животных и сами решают, увеличить животному порцию или заставить его больше двигаться [20] .

Растущее население надо чем-то кормить, и система позволяет фермерам быстрее воспроизводить поголовье, улучшать здоровье скота и снизить смертность новорожденных животных. Система также поможет выращивать сельскохозяйственные культуры и разумно использовать землю.

Стратегия ИИ компании Alibaba основана на том, чтобы предоставить компаниям и частным клиентам передовые технологии машинного обучения и решения глубокого обучения через облачные сервисы.

ИИ-платформы доступны для бизнеса через облачную структуру, которая объединяет 18 международных центров данных. Там установлено оборудование для предоставляемых в качестве услуг ИИ-алгоритмов и технологий обработки данных.

В 2017 году Alibaba анонсировала, что в следующие три года инвестирует 15 млрд долларов в расширение международной сети исследований и опытного производства ИИ. Программа называется «Академия открытий, проектов, динамики и перспектив» (Academy for Discovery, Adventure, Momentum and Outlook – DAMO). Для работы в лабораториях в Пекине и Ханчжоу в Китае, в Сан-Матео и Бельвью в США, а также в Москве, Тель-Авиве и Сингапуре наймут 100 исследователей [21] . Они сосредоточатся на машинном обучении, обработке естественного языка, интернете вещей, взаимодействии человека и машины и квантовых вычислениях.

• Alibaba – крупнейший китайский инвестор в исследования и развитие ИИ, что дает компании фору в гонке за лидерство в этой сфере.

• Модель предоставления ИИ многочисленным частным клиентам и компаниям основана на облачном сервисе. Клиенты ничем не рискуют и экономят на создании инфраструктуры, а Alibaba получает доступ к ценным данным о поведении пользователей.

• Применяя технологии повышения продаж в решении других общественных и бизнес-задач, Alibaba расширяет область применения ИИ внутри и за пределами своего бизнеса.

Международная группа компаний Alphabet размещается в США. Она специализируется на интернет-сервисе, технологиях и медико-биологических исследованиях. Среди прочих сюда входят поисковик Google, медико-технологическая компания Verily, производитель беспилотников Waymo, создатель устройств для «умного дома» Nest и Deep Mind – разработчик ИИ.

В 2017 году Сергей Брин, президент Alphabet, заявил: «Новый скачок в развитии ИИ – самое значительное событие в компьютерной области за всю мою жизнь» [22] , то есть важнее создания интернета.

В Alphabet осознают потенциал ИИ и применяют его во всех сферах: в оптимизации поисковиков, в беспилотных автомобилях, «умных домах», виртуальных помощниках, языковых переводах и медицинских технологиях.

«Умный» поиск

Самый популярный в мире поисковик Google оснащен ИИ. Текстовые и голосовые запросы и изображения обрабатывает умная самообучающаяся система – с 2015 года, когда был запущен RankBrain [23] .

Текстовый и голосовой поиск основан на обработке естественного языка: алгоритмы оценивают слова в контексте, а не по отдельности. Это семантический анализ.

В поиске по картинкам компьютерное зрение распознает и классифицирует данные об изображении, чтобы пользователи могли найти его текстовым или голосовым поиском. Алгоритмы глубокого обучения постоянно совершенствуются в том, чтобы распознавать и классифицировать отдельные элементы изображения. Чем больше учебных картинок обрабатывает машина, тем лучше понимает, что на них представлено.