Искусственный интеллект в бытовых устройствах: как это работает?

Развитие технологий сейчас оказалось на этапе, когда мир и его будущее становится все более неопределенным и непонятным. Мы видим, что все вокруг говорят об искусственном интеллекте (в этом году о нем говорят в ноутбуках, смартфонах и телевизорах, а дальше мы будем слышать об ИИ вообще во всем) и не совсем понимаем что это означает в конкретных случаях. Если отбросить фантастику с ее умными роботами, которые действительно имеют искусственный интеллект, то интуитивно мы понимаем, как работают его отдельные элементы. Наши голосовые сообщения превращаются в текст, автомобили получают признаки автономного вождения и различают цвета светофоров или знаки, и способны различить на дороге машину от пешехода или велосипедиста. Но как это все работает, когда мы говорим об искусственном интеллекте в стиральной машине или холодильнике? Может ли, например, получить признаки искусственного интеллекта что-то простое с точки зрения технологий, например, электрический чайник? Ответ - может, и сейчас я вам расскажу, как это работает и как постепенно, шаг за шагом, наш мир преображается к лучшему благодаря дальнейшему проникновению технологий, стоящих за термином "искусственный интеллект".

Искусственный интеллект или нейросети? Краткий ликбез

Для начала давайте определимся с тем что на самом деле в большинстве случаев понимают под общим термином "искусственный интеллект"(artificial intelligence) в технике. Сейчас будет немного скучновато, но без этого никуда. Все, кто понимает о чем речь, могут просто пропустить этот раздел.

От искусственного интеллекта к нейросетям

Искусственныйинтеллект (ИИ) - это область компьютерных наук, которая занимается созданием машин, способных выполнять задачи, традиционно требующие человеческого интеллекта. Это включает понимание речи (как текста, так и голоса, но второе просто сначала конвертируется в первое), распознавание образов (машинное или компьютерное зрение), обучение и планирование. ИИ сочетает алгоритмы, обучающие модели и массивные данные для имитации когнитивных функций мозга.

Нас интересует в данном случае раздел об обучающих моделях. И главным здесь является термин машинное обучение (machine learning). Машинное обучение - это подотрасль искусственного интеллекта, которая сосредоточена на разработке алгоритмов, способных обучаться с помощью данных без дополнительного программирования. Системы машинного обучения анализируют большие объемы данных для выявления закономерностей и улучшения своей производительности. В машинном обучении модели используют статистические методы, чтобы делать прогнозы или принимать решения на основе данных, которые они анализируют. Применение машинного обучения охватывает широкий спектр областей, от автоматического перевода языков и рекомендательных систем до распознавания образов и автономного вождения. То есть машинное обучение - это одна из подотраслей искусственного интеллекта. Также запомним, что обученные модели способны делать прогнозы.

Частью машинного обучения является так называемое глубокое обучение(deep learning). Это похожие понятия, которые часто используют для обозначения одинаковых вещей. Глубокое обучение - это подмножество машинного обучения, которое использует более сложные модели, называемые нейронными сетями, которые способны учиться и совершенствоваться самостоятельно, анализируя большие объемы данных(Big Data). И здесь мы переходим уже к понятию нейронных сетей или нейросетей(neural network), которые, собственно, нужны нам для дальнейшего понимания. Нейронные сети - это класс алгоритмов машинного обучения, который имитирует структуру мозга через слои взаимосвязанных узлов или "нейронов". Они являются основой для глубокого обучения, что позволяет системам учиться на очень сложных данных.

Большое количество данных и прогнозирование

Далее все будет проще, потому что я перейду к конкретным примерам применения теории. Для получения качественного результата (прогноза) нам нужно большое количество данных и так называемый механизм их разметки(data markup). Во-первых, количество данных имеет значение. Big Data - это термин, описывающий огромные, разнообразные и быстро меняющиеся объемы данных, собираемых из различных источников, включая социальные сети, сенсоры, мобильные устройства или электронную коммерцию, и могут использоваться для анализа и решения сложных проблем. Обычно под Big Data понимают данные, насчитывающие миллионы (лучше - миллиарды, но где взять столько пользователей?) записей. То есть условная стиральная машина, подключенная к интернету, способна передавать данные о циклах стирки, которые чаще всего используют потребители, в некий условный облачный вычислительный центр производителя машины, где они анализируются и используются для обучения нейросетей. Конечно, когда этих пользователей десятки, то это одно дело и точность анализа. Другое дело - когда таких пользователей миллионы, и они расположены в разных концах света - это уже претендует на репрезентативность и соответствие данных результатам.

В целом всю эту конструкцию можно условно передать схемой ниже. Она не претендует на точность (масштабы здесь условные и иллюстративные, например), но я - не математик и нам всем не нужны для понимания более сложные объяснения.

Схема: соотношение между искусственным интеллектом и его интересующими нас составляющими

Как работает разметка нейросетей

Когда говорят об обучении нейросети - что это значит? На самом деле вы уже участвовали в этом процессе, просто не знали, что вас используют для обучения нейросетей (а теперь - будете знать и вам теперь с этим знанием жить дальше). Каждый раз, когда вы ставите тот или иной лайк в Facebook, вы отмечаете определенный пост конкретной эмоцией (поддержка, или радость или возмущение и т.д.). Каждый раз, когда вы проходили капчу и отмечали на фото светофоры или велосипеды, - вы тоже учили нейросети распознавать эти объекты для компьютерного зрения. Как камеры смартфонов еще несколько лет назад научились различать котов и собак? Именно такой разметкой - это собака? Нет, это кот. А это - собака? Да, собака. Обученные на миллионах (Big Data, помните?) изображений котов нейросети способны теперь различать их даже на фрагментах фото. Возможно (не факт, но это возможно) даже в тех случаях, когда человек уже не способен точно понять, кто на фото - кот или собака.

И тут мы переходим к самой мощной возможности искусственного интеллекта - прогнозированию. Рекомендации ИИ потому так релевантны, что они базируются на большом количестве данных и способны спрогнозировать поведение человека, даже когда это для него не является чем-то очевидным. В 2012 году New York Times уже обратила внимание на случай, когда сеть магазинов Target определила наличие беременности у девушки-подростка до того, как об этом узнали ее родители, в результате анализа ее покупок. Тогда Target анализировал покупки своих клиентов и обнаружил, что лосьоны без запаха и добавки из магния часто покупают женщины на ранних стадиях беременности. Этот случай вызвал дискуссии о приватности и этике использования больших данных. С искусственным интеллектом таких случаев может быть гораздо больше, поэтому вопрос этического использования данных о потребителях всегда будет актуальным, и сознательные компании уже заботятся о нем.

Извините, я вас обманул - получилось не очень коротко, но теперь вы вооружены необходимой информацией для того, чтобы понять, как все это работает в бытовой технике. Итак, принимаем, что в случаях, когда мы указываем искусственный интеллект, на самом деле речь идет о работе предварительно обученных на большом количестве данных нейросетей. Но для простоты я (как и все маркетологи) буду использовать термин "ИИ", что технически не является правильным. А еще запомним, что сила ИИ заключается именно в прогнозировании поведения потребителей.

В каких устройствах уже используется искусственный интеллект

Пожалуй, первое, где мы уже познакомились с использованием ИИ на практике - это камеры смартфонов. Искусственный интеллект там с нами уже несколько лет. Он "понимает" что находится на переднем плане, а что является фоном, поэтому может искусственно создавать эффект размытия (боке) в портретах. Или использовать более подходящие настройки съемки для архитектуры или пейзажей. С этого года смартфоны освоили возможности генеративных изображений и могут заполнять фон на фотографиях вместо объектов, которые мы хотим убрать. А это не такая, я вам скажу, и простая работа - например, дизайнеру, чтобы убрать блики товаров на витрине, понадобится далеко не пару минут, за которые успевает это сделать ИИ смартфона.

Другой пример - телевизоры. Они умеют анализировать глубину сцены в кадре и добавлять зелень к растениям, отделять и обрабатывать лица и делать другие магические вещи. И все это в режиме реального времени - потому что никто не хочет ставить фильм на паузу и ждать, пока какой-то там ИИ обработает каждый из 24 кадров в секунду.

Как работает ИИ в бытовых устройствах сейчас

Ладно, с компьютерами, смартфонами или телевизорами все понятно - там есть процессор, дисплей, то есть есть есть какой-то интерфейс. А как быть с бытовыми устройствами, вроде посудомоечных машин или кондиционеров с холодильниками и микроволновками? Ведь они ограничены в своих функциях (по сравнению со смартфонами, которые заменяют нам несколько устройств от видеокамеры до будильника или плеера) и возможностей для интерфейса у них не так много. Начну с интерфейсов - во-первых, у всех новых устройств уже есть какой-то дисплей (холодильники, особенно двухдверные, уже прямо претендуют на главный экран на кухне, а их дисплеи уже способны конкурировать с телевизорами, просто имеют особенность - они всегда вертикальной ориентации). Во-вторых, каждое новое устройство с ИИ уже имеет доступ к интернету и подключается к смартфону - вот вам и экран для работы с условной кофеваркой. Относительно функциональности каждого бытового прибора - да, они действительно созданы для выполнения одной простой функции (охлаждение или, наоборот, нагрев; мыть или чистить). Но ведь их возможности постоянно увеличиваются и появляются новые режимы работы. Рассмотрим перспективы использования ИИ (сейчас и в будущем) наиболее распространенных устройств на примере техники Samsung. Потому что это единственная компания, которая имеет самую широкую экосистему бытовых умных приборов на нашем рынке (у нас здесь есть отдельный большой текст, почему она имеет лучшие перспективы) и еще и постоянно декларирует свой фокус на использование искусственного интеллекта во всех устройствах.

Фокус на энергосбережении

Одним из элементов экосистемы Samsung SmartThings является энергосбережение. И это работает уже прямо сейчас, помогая в общемировых масштабах экономить много электроэнергии и условно сохранять десятки тысяч деревьев и сокращать углеродные выбросы в тысячи тонн. В приложении SmartThings, в разделе Energy есть кнопка"AI Energy Mode", которая включает максимальное энергосбережение. Конечно, в масштабах одного домохозяйства экономия в месяц составляет несколько гривен, но эта история об ответственном отношении к нашему будущему и будущему наших детей, которое очень легко включить и получать результат, умноженный на миллионы домохозяйств в мире, не требующий от нас усилий.

Например, Samsung сообщает, что новые холодильники способны использовать энергии на 55.9% меньше по сравнению с моделью предыдущего поколения благодаря установке нового инверторного компрессора на основе искусственного интеллекта. Как это работает? Например, я не знаю какую температуру выставлять в собственном холодильнике: какая разница между 7 и 8 градусами тепла с точки зрения хранения продуктов? И здесь ИИ может автоматически выставить температуру, которой будет и достаточно для хранения продуктов, и которая обеспечит уменьшение потребления и увеличение ресурса работы инвертора. А сделает это ИИ, используя большое количество данных от пользователей со всего мира, с учетом их географических особенностей и условий или сценариев использования устройств. Условно - вы живете один и открываете дверь холодильника 15 раз в сутки. А у кого-то такой же холодильник, но семья из 5 человек и они открывают холодильник гораздо чаще. Поэтому ИИ может автоматически установить для этой семьи температуру ниже, чем установит ее для вас, потому что затраты энергии на охлаждение продуктов после открытия двери в вашем случае будут в целом меньше. И никому не нужно вводить где-то в приложении количество человек в доме или "среднее количество открытий дверей" - ИИ все это сделает сам согласно вашим сценариям использования. И изменит настройки, если эти сценарии тоже изменятся.

Сейчас SmartThings Energy уже помогает быстро определить главных потребителей энергии среди вашей техники (знать об этом - уже первый шаг к ответственному потреблению электроэнергии, не мне вам напоминать, в какие времена мы сейчас живем и почему это важно). Приложение также постоянно дает советы по уменьшению потребления (устанавливать холодильник не вплотную к стене, не открывать дверь, пока работает посудомоечная машина и т.д.). Для анализа поведения потребителей во всем мире собирается статистика использования устройств, которая затем трансформируется в новые режимы работы и их корректировки в будущих устройствах. А также советы для потребителей, которые появляются у них в приложении. То есть мы видим только результаты работы ИИ, а не саму работу искусственного интеллекта - он лишь выбирает по умолчанию режимы работы устройств, потребляющих меньше энергии (или воды). Например, ИИ может отдать предпочтение режиму, который работает дольше, но за это время потратит меньше энергии, чем при более быстром или мощном режиме работы стиральной или посудомоечной машины.

Также постоянно появляются новые функции. Благодаря функции Optimal Charging робот-пылесос заряжается только на 60% в часы пик (что актуально для украинских потребителей сейчас), а функция Optimal Scheduling автоматически планирует цикл работы посудомоечной машины в часы наименьшего общего потребления. Или режим Energy Away, когда SmartThings автоматически выключает выбранные определенные приборы и устройства, когда пользователей нет дома, уменьшая потребление энергии. А еще производитель вводит программу поощрения экономии энергии Samsung Rewards, которая позволит накапливать специальные баллы и использовать их для покупок в фирменном магазине компании.

Искусственный интеллект в холодильнике

Холодильник, пожалуй, имеет наибольшие перспективы использования ИИ в будущем благодаря тому, что он является отправной точкой для хранения и приготовления пищи. А его вертикальный дисплей должен стать главным экраном и умным устройством на кухне. Его можно интегрировать во все другие устройства умного дома. И тогда можно будет увидеть, кто позвонил в дверь (и открыть ее), принять входящий видеозвонок или просто смотреть фильм или посмотреть прогноз погоды.

Некоторые из вполне фантастических возможностей для холодильников серии AI Family Hub уже существуют, хотя эти модели (пока) не представлены на украинском рынке. Но они уже позволяют просматривать свой календарь, использовать экран холодильника для цифровых стикеров с напоминаниями для всей семьи или оставлять фото с последнего семейного праздника. При чем здесь ИИ? Например, искусственный интеллект используется для функции AI Vision Inside, которая позволяет распознавать уже несколько десятков видов продуктов. (Да, камеры приходят и в холодильники, и это очень удобно). Представьте себе (это вопрос уже ближайшего будущего, а не "когда-то там в далекой-далекой Галактике"): вы возвращаетесь из супермаркета и добавляете все покупки в холодильник. Он распознает их и добавляет к каждому срок хранения (чтобы заранее сообщить вам о том, что продукты надо использовать для блюд или выбросить, если их срок хранения истек).

Значительно расширяет возможности устройств на кухне раздел SmartThings Food, который уже есть в приложении и будет развиваться, увеличивая с каждым годом круг своих возможностей. Например, вы можете спросить холодильник, что можно приготовить из того набора продуктов, который в нем есть. А если сузить круг до блюд только азиатской или средиземноморской кухни? Также можно планировать свое питание на неделю, если задать ИИ перечень собственных предпочтений (такая возможность уже есть и сейчас). Соответственно, ИИ предложит список покупок к вашему следующему посещению супермаркета. А еще он сможет "общаться" с другими устройствами на кухне, которые готовят пищу - микроволновыми или духовыми печами и индукционными варочными поверхностями. Конечно, нашинковать продукты и поставить в духовую печь ИИ не сможет (и, вероятно, не сможет никогда, по крайней мере до появления гуманоидных роботов-помощников в наших домах). Но предложить рецепт, показать видео с его приготовлением и отправить соответствующую программу (20 минут работы с температурой 200 градусов, затем 40 минут работы с температурой 140 градусов) на другое устройство - это вполне реальный сценарий, который в экосистеме SmartThings уже реализован.

Искусственный интеллект в роботах-пылесосах

Вот с использованием ИИ в роботах-пылесосах, вроде бы, все понятнее. Главное направление развития здесь заключается в распознавании объектов с применением элементов искусственного интеллекта, ибо без них различить носки от миски для собаки будет трудно. А для этого используются сенсоры - камера глубины и лидар. Распознавание объектов на пути робота повышает его ситуационную осведомленность и позволяет лучше выполнять уборку. И все это работает, например, в модели Jet Bot AI+. Соответственно, без обученных нейросетей здесь не обойтись.

Какими еще полезными возможностями может обогатить пылесос искусственный интеллект? Например, камера робота Jet Bot AI+ может использоваться для "патрулирования" дома. Компонент Pet Care предоставляет возможности отслеживать действия домашнего любимца и даже найти его, когда вас нет дома. Функция Jet Live позволяет наблюдать за ситуацией в доме через приложение смартфона. В будущем такую камеру не грех будет присоединить к системе защиты от вторжения, а помочь различить преступника от, например, собственной собаки, позволит то же машинное зрение (то есть ИИ), что позволяет сейчас отличить кабель или носки на пути робота и найти домашнего любимца.

Кроме распознавания объектов на пути робота-пылесоса, ИИ может использоваться для распознавания типа покрытия пола и оптимального управления мощностью всасывания (опять история об энергоэффективности и уменьшения затрат энергии). Потому что в целом искусственный интеллект в реальной жизни должен помогать меньше тратить всего - от собственного времени до энергии, а получать больше - того же свободного времени и дополнительного комфорта.

Искусственный интеллект в телевизоре

Телевизоры в экосистеме умного дома играют большую роль. Это - главный экран умного дома и хаб для всех устройств - в отличие от смартфона, он может быть постоянно в сети дома и управлять устройствами или сценариями, управляющими различными устройствами. Его датчик освещения может управлять двигателем штор и открывать путь для света утром или, наоборот, закрывать шторы, как только наступают сумерки. На большом экране телевизора удобно создавать новые сценарии взаимодействия различных устройств умного дома - это то, что объединяет его со смартфоном, который постепенно, с дальнейшим развитием ИИ, теряет монополию на управление умным домом. Теперь эти функции забирают на себя телевизор и холодильник.

Конечно, современные телевизоры уже используют много функций, которыми управляет ИИ для своего главного назначения - изображения и звука. Процессоры телевизоров едва ли не самые мощные процессоры передовых смартфонов, и имеют дополнительные NPU - сопроцессор для работы с нейросетью. Их число (как NPU, так и нейросетей, которые они используют постоянно увеличивается). В целом у нас есть отдельная статья об использовании ИИ в телевизорах, отмечу лишь, что в телевизорах Samsung 2024 года используются уже 512 натренированных нейросетей для различных функций, улучшающих или изображение, или звук. А самой мощной ИИ-функцией в телевизорах сегодня, пожалуй, является масштабирование изображения до 8K в режиме реального времени.

Искусственный интеллект в кондиционерах

Кондиционеры - это новый вызов для систем искусственного интеллекта. Кажется, где тут применить ИИ, если это тот самый холодильник, уменьшающий температуру. Вы же не станете устанавливать камеру или большой экран в кондиционер? Но в бытовых устройствах всегда есть пространство для улучшения комфорта потребителей. Например, выбрать оптимальный (опять - речь об энергопотреблении) путь использования мощности кондиционера для достижения цели. Конечно, можно для охлаждения комнаты просто установить минимальную температуру, а потом, когда комната остынет, отрегулировать как надо. И в процессе потребить больше электроэнергии, чем это нужно для достижения цели. Но в режиме ИИ такие же результаты можно достичь меньшими затратами энергии. Обратите внимание - какие факторы обучения для этого отмечает сам производитель. Это температура комнаты, температура снаружи помещения, температура которую желает получить пользователь и время работы кондиционера. Это уже 4 фактора, из которых можно собирать статистические данные по всему миру и после их обработки и обучения соответствующей нейросети, можно получить оптимальный вариант режима работы кондиционера.

А еще для кондиционеров отдельный вид работы - ночью, когда мы спим. Какой режим работы продемонстрирует наилучшие результаты? Какой должна быть температура в комнате для лучшего отдыха на разных стадиях сна? Как на это влияет уровень шума от работы кондиционера? Ответы на все эти важные вопросы можно получить именно с помощью искусственного интеллекта. Что использует большое количество обработанных (и переданных посредством подключения к интернету через домашнюю сеть Wi-Fi) данных.

Искусственный интеллект в стиральных, посудомоечных и сушильных машинах

Вы может и не поверите, но в стиральных, сушильных и посудомоечных машинах для искусственного интеллекта на самом деле есть где развернуться! Потому что их работа - это сложный микс из использования воды, электроэнергии и моющих средств. Умноженный на различные типы тканей и степень загрязнения. Затем добавьте еще собственные предпочтения (или предрассудки) домохозяек и вы получите отличный набор данных для работы алгоритмов ИИ. Пожалуй, после фантастических возможностей холодильника с ИИ человечеству крайне необходимо применение искусственного интеллекта именно в категории стирки и мытья посуды. И, к счастью, все эти возможности доступны уже сейчас - их не надо ожидать, как появления видеокамеры в холодильнике (которую лично я очень жду, потому что возможность проверить содержимое холодильника, когда ты уже шагаешь по супермаркету, неоценима).

Современная стиральная машина позволяет оптимально расходовать моющие средства (и здесь без магии ИИ вообще никуда), точно дозируя их в соответствии с потребностями пользователя и типа тканей. Конечно, лучше применять для этого не капсулы, а именно жидкие средства как для стирки, так и для кондиционирования (смягчители). И здесь уже можно говорить не только о сознательном отношении к экологии (сохранение энергии, бесфосфатные моющие средства), но и о банальной экономии денег. В дополнение, умное устройство может не только вести отчетность средств, но и напоминать, когда их надо докупить. Это добавляет удобства и удовольствия от пользования (хотя бы потому, что у вас никогда не заканчивается моющее средство внезапно и неожиданно).

К тому же умная стиральная машина способна синхронизироваться с сушильной машиной. Если вы еще не пользуетесь сушилкой, то вам просто необходимо ее купить, потому что это новый уровень комфорта дома, сопоставимый с появлением в доме холодильника, стиральной машины или телевизора - уже через несколько дней вы не сможете представить, как вы жили без сушилки. Кстати, если у вас немного свободного места, то это почти не имеет значения, потому что сушильные машины ставятся прямо сверху на стиральные - для этого нужно лишь докупить специальную планку-перемычку производителя, потому что без нее ставить одну машину на другую нельзя. То есть, если вы только что использовали режим стирки "Хлопок", то после окончания цикла стирки, сушильная машина получит от стиральной (конечно, они должны быть одного производителя) программу сушки "Хлопок", и вам останется только переложить белье из одной машины в другую и просто нажать кнопку "Старт".

Конечно, как и в остальных случаях, все эти ИИ-режимы стиральных или посудомоечных машин работают как и любые другие системы искусственного интеллекта - они обучены на большом количестве данных, а данных о стирке и ее результатах человечество, слава богу, собрало уже достобильно. Поэтому здесь звезды сложились идеально - результаты работы этой техники будут всегда превосходны, а вы меньше будете переживать вопросами настроек всех этих отжимов, оборотов или температур воды - машина с ИИ все будет делать сама с наименьшими затратами всех имеющихся ресурсов и лучшими результатами.

Искусственный интеллект в духовых шкафах, микроволновках и индукционных поверхностях

Вы знаете - холодильник это не единственное устройство, где можно с пользой установить камеру с искусственным интеллектом? На самом деле большое пространство для распознавания пищи есть в духовых шкафах и микроволновых печах. А дисплеи можно устанавливать не только на духовые шкафы, но и на индукционные поверхности. Причем камера в духовом шкафу нужна не только для распознавания продуктов для правильного их приготовления и визуального контроля потребителя. ИИ поможет предотвратить пригорание блюд (здесь снова о компьютерном зрении и обучении нейросети). Встроенная в духовой шкаф камера - это прям находка для всех фуд-блогеров и авторов кулинарных шоу, потому что она может создавать короткие видеоролики с помощью функции Film Inside.

Но настоящая кулинарная магия - это функция AI Pro Cooking. Искусственный интеллект распознает продукты и корректирует режим приготовления блюда, постоянно просматривая состояние дел внутри духового шкафа. И здесь без обученных нейросетей тоже не обошлось. В отличие от холодильника с компьютерным зрением, эту духовку можно заказать в Украине. И тогда вы получите в дополнение к технологиям искусственного интеллекта еще двери с сервоприводом, которые самостоятельно открываются и закрываются. И 4.3" дисплей на передней панели. Конечно, технологически эта духовка тоже нафарширована максимально - фирменная концепция Samsung Dual Cook позволяет одновременно готовить два блюда с различными настройками режимов и температур. Есть гриль, конвекция и режим приготовления с использованием пара(Full Steam & Add Steam), а также режим медленного приготовления, известный в кулинарии как сувид (Sous Vide). Добавьте сюда лучший тип очистки внутренней поверхности - пиролитический (есть еще режим очистки паром) - и цена уже в целом не будет выглядеть слишком высокой. И это еще даже не будущее, а уже современность.

В сухом остатке: будущее искусственного интеллекта - присутствие везде

Что нам нужно знать об использовании искусственного интеллекта в бытовой технике? Во-первых, это не синоним смарт-устройств (хотя все устройства, использующие ИИ, бесспорно являются смарт-устройствами). Во-вторых, это не только маркетинг, но и на самом деле оптимизация режимов работы устройств для достижения наилучших результатов для пользователя с использованием наименьшего количества ресурсов (в первую очередь - электричества). В-третьих, когда речь идет об искусственном интеллекте, на самом деле речь идет о заранее обученных на большом количестве данных нейросети, но для простоты мы все равно используем вместо этих сложных языковых конструкций просто две буквы: В-четвертых, ценность экосистемы умного дома с ИИ-устройствами будет расти с каждым новым таким устройством.

Хотим мы или нет, но искусственный интеллект уже с нами, и со временем его будет в нашей жизни все больше и больше. С появлением ChatGPT или Midjourney, кажется, что искусственный интеллект уже и так проник везде, но в бытовой технике искусственный интеллект будет развиваться и применяться все чаще. И когда мы посмотрим вокруг и поймем, что мы привыкли к присутствию ИИ в нашей жизни так, как до этого привыкли к компьютерам или интернету (я уверен, что именно ИИ станет следующим этапом их развития). И что-то мне подсказывает, что все это произойдет раньше, чем всем нам сейчас кажется.

Для тех, кто хочет знать больше

• Как работает искусственный интеллект в телевизорах 2024 года
• Как работает искусственный интеллект в смартфонах 2024 года
• Samsung SmartThings: почему эта экосистема устройств умного дома имеет наибольшие шансы на успех в будущем