В Казахстане утвердили критерии отнесения объектов информатизации к ИИ

Для отнесения объектов информатизации к системам искусственного интеллекта применяются следующие критерии:

компьютерное зрение:

• выявление, идентификация и анализ объектов, событий или признаков в определенной среде;
• обработка данных с целью извлечения структурной, текстовой или контекстной информации;
• формирование цифровых моделей или репрезентаций окружающей среды, включая 3D-реконструкцию и пространственную навигацию;
• автономная семантическая сегментация, классификация ‎и идентификация объектов, разбиение на подобъекты и распознавание отдельных деталей, в том числе в режиме реального времени;
• обеспечение взаимодействия с виртуальными или дополненными средами посредством обработки визуальной информации;
• диагностика, контроль и выявление закономерностей и аномалий, рисков и прогнозирования их последствий в различных областях (процессах);

обработка естественного языка:

• анализ, интерпретация текстовой и устной речи;
• анализ семантики и синтаксиса текстов;
• распознавание и преобразование речи в текст;
• распознавание намерений и эмоционального окраса речи или текста;
• машинный перевод;
• выделение наиболее важной информации из контекста и синтез уникальных текстов, в том числе для автоматической и полуавтоматической суммаризации (аннотирования, реферирования) текстов, для создания ассистентов полуавтоматической генерации контента, для синтеза субтитров ‎и сурдоперевода, аннотирования изображений и видео;

распознавание и синтез речи:

• мультизадачные голосовые ассистенты, способные одновременно выполнять несколько функций через голосовое взаимодействие;
• проверка подлинности личности с помощью голосовых характеристик для аутентификации пользователей;
• распознавание речи в сложных условиях, таких как шумы или большие расстояния;
• распознавание сложных речевых конструкций и сленга для повышения точности систем поиска и взаимодействия с пользователями;
• управление эмоциями и интонацией в синтезированной речи для создания более естественного звучания, например, в художественном чтении;
• синтез речи на различных языках для использования в переводческих и мультиязычных приложениях;
• распознавание антропологических признаков по голосу;
• распознавание эмоциональных оттенков речи для улучшения взаимодействия с голосовыми ассистентами и переводчиками;

интеллектуальные системы поддержки принятия решений:

• предиктивная и прескриптивная аналитика для прогнозирования развития ситуаций и автоматизации процессов принятия решений в реальном времени;
• анализ и прогнозирование событий на основе исторических данных, включая обработку открытых и неструктурированных данных для формирования обоснованных рекомендаций по принятию решений;
• оценка, оптимизация и тестирование качества моделей машинного обучения для повышения их эффективности и точности без необходимости применения в реальных условиях;
• моделирование поведения объектов, участников процессов для предсказания их действий в различных сценариях;

генерация синтетических результатов деятельности, независимо от создания изображений, видео, аудио, текстов или их комбинаций:

• модификация существующих данных с целью формирования новых объектов или событий;
• имитация внешности, голоса, поведения физических лиц или событий, которые фактически не происходили;
• автоматическое или полуавтоматическое формирование контента;
• генерация мультимедийного контента;

машинное обучение:

• обучение моделей на основе исторических данных с целью прогнозирования будущих событий или поведения объектов в различных областях;
• классификация данных и объектов для их дальнейшего анализа;
• кластеризация данных, разделение на группы по схожести для выявления скрытых паттернов;
• обработка неструктурированных данных, таких как текст, изображения и звуки, для извлечения значимой информации.