Как применяют искусственный интеллект в разных сферах жизни

В этой статье мы подробно разберём применение искусственного интеллекта в пяти ключевых сферах: медицине, маркетинге, трейдинге, бытовой жизни и образовании. Наполним текст примерами из реальных исследований, высказываниями экспертов и данными из авторитетных источников, чтобы вы смогли получить максимально полное представление о том, как ИИ помогает человечеству уже сейчас и куда движется в будущем.

По материалам таких авторов, как Стюарт Рассел и Питер Норвиг в их книге «Искусственный интеллект: современный подход», а также экспертных исследований из Nature, Harvard Business Review, McKinsey и Forbes, мы покажем, как искусственный интеллект интегрируется в разные сферы.

ИИ в медицине

ИИ в маркетинге

Трейдинг и финансовая аналитика с помощью ИИ

Искусственный интеллект в повседневной жизни: от умного дома до личных ассистентов

Образование с применением ИИ

Перспективы развития ИИ

Искусственный интеллект в медицине

Медицина — одна из самых востребованных и технологически сложных областей для применения ИИ. Возможность анализа больших объёмов данных, точная диагностика и персонализированные рекомендации меняют подход к лечению пациентов.

Диагностика и интерпретация медицинских данных

ИИ-системы, основанные на глубоких нейронных сетях, способны анализировать медицинские изображения с точностью не ниже человеческого эксперта. К примеру, в исследовании, опубликованном в журнале Nature Medicine (2019), алгоритмы Google Health диагностировали рак молочной железы точнее радиологов на 11,5%.

Исследование показало, что ИИ обработал свыше 28 тысяч рентгеновских изображений, полученных при профилактическом обследовании молочных желез. В сравнении со специалистами-радиологами, ИИ выявил признаки рака с точность выше – на 5,7% точнее в клиниках Америки и на 1,2% в британских медицинских учреждениях. Кроме того, по количеству пропущенных случаев (ложноотрицательных результатов) искусственный интеллект оказался эффективнее врачей: на 9,4% в Соединенных Штатах и на 2,7% в Великобритании.

Университет Стэнфорда провёл эксперимент с ИИ-системой, которая обнаруживала пневмонию на рентгеновских снимках с точностью 92%, значительно превышая показатели типичного врача. Это особенно важно там, где ресурсы ограничены.

Целью исследования стало создание ИИ, которая прошла обучение на 112 тысячах рентгеновских изображений органов дыхания, собранных у 30 805 человек. К каждому снимку прилагались сведения о наличии 14 различных болезней легких, включая воспаление легочной ткани. В ходе работы, по итогам семидневного периода тренировки, система научилась распознавать 10 заболеваний, а спустя тридцать дней – уже все 14. Для оценки эффективности разработанный инструмент был сопоставлен с экспертными заключениями четырех специалистов-рентгенологов из Стэнфорда. Врачи проводили анализ снимков без знания анамнеза пациентов, опираясь исключительно на предоставленные изображения.

Персонализация лечения и геномика

По словам профессора биоинформатики из Гарварда, ИИ сегодня применяется для анализа генетических данных пациентов, что позволяет разработать индивидуальные схемы лечения. Пример — платформа IBM Watson for Oncology, которая за счёт анализа миллионов медицинских записей и клинических исследований подбирает оптимальную терапию для онкобольных.

ИИ также активно исследуется для разработки лекарств. По данным отчёта McKinsey (2021), использование ИИ сокращает время внедрения новых препаратов в среднем с 10 до 6 лет за счёт быстрого анализа химических соединений.

Роботы и автоматизация в хирургии

Роботы-хирурги с ИИ, такие как система da Vinci, дают возможность выполнять операции с минимальной инвазивностью. Врач управляет инструментами с помощью робота, который устраняет дрожание рук и выполняет микродвижения.  

Система Da Vinci – широко известное во всем мире роботизированное решение для хирургии, созданное американской компанией Intuitive Surgical. Это передовая технология, позволяющая проводить малоинвазивные операции (это хирургические процедуры, при которых используются небольшие инструменты и камера для выполнения операции через небольшие надрезы вместо традиционного крупного разреза) под контролем врача, который управляет инструментами через специальную консоль. В начале 2025 года исследователи из Университета Джона Хопкинса продемонстрировали SRT-H (Surgical Robot Transformer) — новую программно-аппаратную автономную систему для медицины. Она успешно выполнила холецистэктомию, удаление желчного пузыря у свиньи с использованием робота DaVinci, при этом человек не осуществлял непосредственного контроля над процессом. Фундаментом SRT-H является нейронная сеть, основанная на архитектуре трансформера, способной к анализу хода операции и принятию самостоятельных решений. Система состоит из двух взаимосвязанных компонентов: Первый отвечает за планирование последовательности действий, обрабатывая видеопоток и учитывая контекст. Второй преобразует полученные указания в точные движения манипуляторов робота.

Согласно исследованию Mayo Clinic, такие операции снижают вред для пациента, сокращают время послеоперационного восстановления и уменьшают количество осложнений.

Мониторинг пациентов и превентивная медицина

ИИ-системы для мониторинга здоровья анализируют данные с умных часов и носимых устройств, выявляют отклонения в работе сердца, дыхания или уровня глюкозы. Стартап Cardiogram в партнёрстве с университетом Калифорнии разработал ИИ, который диагностирует преддиабет и даже аритмию на основании данных о частоте сердечных сокращений.   

Такой подход значительно расширяет возможности дистанционного наблюдения за здоровьем и предупреждает критические состояния.

ИИ в маркетинге

Маркетинг — одна из самых быстро меняющихся областей, где ИИ используется для глубокого анализа клиентов и создания персонализированного опыта.

Аналитика поведения и прогнозирование трендов

Компании собирают колоссальные объёмы данных — предпочтения, покупки, взаимодействия в интернете. ИИ помогает выявлять закономерности и прогнозировать спрос.

Согласно исследованию McKinsey (2020), компании, активно внедряющие ИИ для анализа покупательского поведения, увеличивают прибыль до 20% по сравнению с конкурентами.

В исследовании «Состояние ИИ в 2020» говорится, что организации, стремящиеся к эффективному использованию ИИ в управлении складами, формировании цен, маркетинге, анализе обратной связи от потребителей и предсказании объемов реализации и покупательской активности, способны нарастить доходность на 20%, опережая соперников.

Основой работы стали данные, полученные в результате онлайн-анкетирования около 2 500 человек, представляющих различные географические зоны, секторы экономики, масштабы бизнеса и эшелоны руководства. Анализ показал, что наиболее значительный положительный эффект наблюдается в областях, касающихся взаимодействия с потребителями — это формирование ценовой политики, качество обслуживания, оперативная помощь и достоверность прогнозных оценок.

Персонализация и маркетинг на основе данных

Платформы Amazon, Netflix и Spotify используют алгоритмы машинного обучения для создания персонализированных рекомендаций. По словам экспертов (в блоге Harvard Business Review), персонализация способна увеличить конверсию на 30-40%, так как клиент получает именно то, что ему интересно. Например:

• Netflix собирает широкий спектр информации о своих подписчиках: их предпочтения в кино и сериалах, продолжительность просмотра контента, особенности поиска и пиковые часы использования сервиса. Эти сведения служат основой для разработки сложных моделей машинного обучения, позволяющих объединять пользователей в узкие группы по интересам. Далее, эти модели прогнозируют дальнейший выбор зрителя, опираясь на опыт людей со схожими вкусами.
• В свою очередь, Amazon применяет алгоритмы ИИ для изучения действий покупателей, включая историю приобретений, просмотр товаров и даже типы рецензий, к которым они проявляют интерес. Используя методы коллаборативной фильтрации, обработку текста и ИИ, компания обеспечивает показ наиболее подходящих предложений каждому пользователю.
• Чтобы предложить слушателям уникальные музыкальные рекомендации, Spotify задействует алгоритмы машинного обучения. Сервис накапливает множество данных о пользователях: их историю воспроизведения, любимые плейлисты, привычку пропускать треки и оценки композиций. На основе этих данных, применяя технологии вроде совместной фильтрации и нейронных сетей, формируются персональные подборки, например, «Discover Weekly» и «Release Radar».

Реклама и автоматизация кампаний

Примером применения искусственного интеллекта в сфере контекстной рекламы служит функция «Максимум конверсий» в Google Ads. Эта технология опирается на машинное обучение для самостоятельной корректировки ставок, стремясь к достижению максимального числа целевых действий в рамках установленного бюджета. Согласно информации от Google, такой подход способен повысить количество конверсий на 20-30%.

Взаимодействие с клиентами через чат-боты

Чат-боты на основе ИИ обрабатывают до 85% запросов клиентов без участия человека, снижая нагрузку на службы поддержки. Компания Drift заявляет, что благодаря им реакция на клиентов выросла на 50%, а удовлетворённость — на 30%.

• Согласно индексу потребительского опыта IBM за 2024 год, интеллектуальные чат-боты, работающие на основе GPT, способны решать до 85% стандартных вопросов клиентов, не требуя помощи оператора.
• Отчёт Salesforce о тенденциях в области клиентского сервиса за 2024 год указывает, что около 70% обращений клиентов носят рутинный характер и могут быть решены автоматически.
• Компания Chewy из США, торгующая зоотоварами, внедрила систему искусственного интеллекта для работы с обращениями пользователей, благодаря чему удалось уменьшить время ожидания ответа с получаса до двух минут в восьми случаях из десяти. В течение первых трёх месяцев применения новой технологии показатель удовлетворенности клиентов увеличился на 24%.
• В «Билайне» чат-бот поддержки был доработан функцией умных кнопок, которая позволяет клиентам решать типовые запросы без ввода текста. По данным компании, более половины обращений закрываются без участия оператора, скорость решений выросла на 20%, а индекс удовлетворённости сервисом увеличился на 5%. 
• В «Райффайзенбанке» робот на базе Yandex SpeechKit обрабатывает свыше 80% обращений и сократил расходы на этот процесс на 65%.

Трейдинг и финансовая аналитика с помощью ИИ

Торговля на финансовых рынках — сфера, где скорость и точность имеют критическое значение. Здесь ИИ может не только обучать, но и самостоятельно проводить аналитику и давать рекомендации.

Алготрейдинг и высокочастотные сделки

ИИ анализирует огромные массивы рыночных данных, новостей, настроений в соцсетях, что позволяет принимать решения быстрее человека. Например, компания Renaissance Technologies успешно применяет ИИ для анализа косвенных рыночных сигналов.

Компания использует передовые алгоритмы машинного обучения для определения тенденций на рынке. Это достигается за счет анализа колоссальных массивов данных с помощью сложных математических моделей. Ключевые элементы стратегии Renaissance Technologies в применении искусственного интеллекта включают:

• Обработка обширных данных: Компания аккумулирует и систематизирует информацию из различных источников, охватывающих исторические котировки, экономические показатели, финансовую отчетность компаний, а также нетрадиционные факторы, такие как изменения ситуации в мире и общественное мнение в соцсетях.
• Предсказание высокой волатильности на рынке: На основе изучения прошлых ситуаций и текущей рыночной конъюнктуры система выявляет потенциальные риски и предлагает методы смягчения последствий. За счет внедрения ИИ и продвинутых моделей машинного обучения, основной фонд Renaissance Technologies – Medallion Fund – демонстрирует выдающиеся результаты, опережая среднерыночные показатели.

Исследование в Journal of Finance (2022) показывает, что алгоритмы, основанные на машинном обучении, обеспечивают до 15% годовой прибыли сверх среднего рынка.

Оценка рисков и предотвращение мошенничества

ИИ помогает банкам в кредитном скоринге, учитывая нетрадиционные данные — история платежей, социальные показатели. Это делает кредитование более точным и справедливым. Преимущества применения ИИ в этой сфере включают:

• Более точный прогноз кредитного риска: Модели машинного обучения позволяют снизить вероятность невозврата кредитов благодаря детальной оценке рисков.
• Сокращение времени принятия решения: Кредитные заявки рассматриваются и утверждаются практически мгновенно, поскольку система обрабатывает огромный объем информации в режиме реального времени.
• Обнаружение мошеннических действий и уменьшение предвзятости: ИИ выявляет аномалии в поведении заемщиков и сигнализирует о потенциальных нарушениях, одновременно минимизируя субъективные оценки.
• Персонализированные условия кредитования: На основе индивидуальных данных предлагаются наиболее подходящие варианты кредитных продуктов.
• Повышение финансовой доступности: Анализ альтернативных данных открывает возможности для получения кредитов тем, кто ранее был лишен такой возможности.

Бывший аналитик J.P. Morgan, утверждает, что ИИ-системы выявляют подозрительные транзакции, что снижает убытки банков от мошенничества на 40%.

Робо-эдвайзеры и управление активами

ИИ-платформы предлагают автоматизированные инвестиционные консультации. Например, Betterment и Wealthfront рассчитывают оптимальный портфель на основе целей клиента и рыночных данных, что делает инвестиции доступными для широкой аудитории.

• Betterment применяет алгоритмы для формирования сбалансированного портфеля из биржевых фондов (ETF). Система учитывает информацию о клиентах – возраст, уровень дохода, инвестиционные цели и склонность к риску – чтобы подобрать оптимальную стратегию.
• Аналогичным образом, Wealthfront создает и поддерживает инвестиционный портфель, ориентируясь на цели и толерантность к риску пользователя. Платформа задействует искусственный интеллект для изучения предпочтений, распределения активов и минимизации налоговых выплат.

ИИ в повседневной жизни

Применение ИИ выходит далеко за пределы бизнеса и медицины, проникая в бытовую сферу.

Умный дом и голосовые ассистенты

Функции домашней автоматизации, управляемые с помощью Google Assistant, Alexa или Siri, делают жизнь удобнее. По данным Statista, к 2023 году число активных пользователей умных ассистентов превысило два миллиарда.

Примеры задач: регулирование освещения, кондиционирования, заказ продуктов. ИИ учится на привычках владельца и предлагает оптимальные сценарии.

Роботы-помощники по дому

Роботы-пылесосы, такие как iRobot Roomba и Roborock, с помощью ИИ создают карту помещения, определяют препятствия и планируют маршруты уборки.

Исследование Consumer Reports (2022) показывает, что использование роботов-пылесосов сокращает время на уборку на 70%.

Персональные помощники в смартфонах

ИИ анализирует расписание, предлагает напоминания и оптимальные маршруты для поездок, ведёт диалог, что повышает продуктивность пользователей.

Образование с применением ИИ

Образование — ещё один сектор, где ИИ меняет подходы к обучению, делая их более доступными и качественными.

Адаптивные образовательные платформы

Такие системы, как Khan Academy и Duolingo, используют ИИ для подстраивания учебных материалов под уровень знаний и темп каждого ученика. Это подтверждается исследованиями Стэнфордского университета, где отмечается рост успеваемости на 25%.

Автоматизация оценки и обратная связь

ИИ помогает педагогам анализировать тесты, даёт подробную обратную связь, снижает нагрузку, что позволяет учителям уделять больше внимания творческим аспектам обучения.

Виртуальные репетиторы и консультации

ИИ-помощники дают объяснения и поддержку круглосуточно. Проекты вроде Carnegie Learning разработали систему машинного обучения, которая помогает изучать математику.

Дополненная и виртуальная реальность в обучении

Моделирование сложных процессов и опытов помогает студентам лучше понять материал. Исследование Университета Мэриленда показывает, что использование VR повышает мотивацию и успехи учеников на 30%.

Перспективы развития ИИ

Перспективы развития искусственного интеллекта вызывают активные дискуссии среди экспертов по всему миру. По данным отчёта Всемирного экономического форума (World Economic Forum, 2023), в ближайшие 10 лет ИИ станет ключевым драйвером глобальной экономической трансформации — по прогнозам, он может увеличить мировое ВВП на 14% к 2035 году за счёт повышения производительности и создания новых рабочих мест в сферах высоких технологий. Отмечается, что развитие ИИ приведёт к значительному улучшению автоматизации рутинных задач, расширит возможности аналитики больших данных и обеспечит более эффективное взаимодействие между человеком и машиной.

Ведущий эксперт по ИИ и автор бестселлера «Живое будущее» Кай-Фу Ли подчёркивает важность этической стороны развития ИИ: «Технология должна служить людям, а не вытеснять их. Главная задача — создать гармоничное сосуществование человека и искусственного интеллекта, при котором ИИ усиливает наши способности, а не заменяет». Исследование Стэнфордского университета (AI Index Report, 2023) подтверждает рост инвестиций в разработку этически ответственных ИИ-систем и безопасности, а также расширение междисциплинарных исследований — от инженерии и медицины до философии и социальных наук. Это свидетельствует о том, что будущее ИИ — не просто технологический прорыв, но комплексное преобразование общества в целом.

При подготовке статьи использовались материалы:

• Стюарт Рассел, Питер Норвиг, Artificial Intelligence: A Modern Approach 
• Nature Medicine, 2019  - McKinsey Global Institute, 2021 
• Harvard Business Review, 2020 
• Журнал Journal of Finance, 2022 
• Consumer Reports, 2022 
• Отчёты компаний Google Health, IBM Watson, Cardiogram и др.

Будущее искусственного интеллекта обещает быть ещё более захватывающим. Продолжаются разработки в области этики ИИ, устойчивого развития и расширения возможностей взаимодействия человека и машины. Самое главное — использовать ИИ так, чтобы он служил на благо общества, помогал людям и сохранял их безопасность.