Имеются, да еще как!
Например, разработка лекарств. Все мыслимые и немыслимые сочетания для поиска антибиотиков давно перебрали руками, а потом и численными методами. Теперь все больше и больше результатов идет от специально обученных систем ИИ.
Еще пример - анализ данных для предсказания погоды.
Еще пример - автономное управление автомобилем.
Использование современной процессорной архитектуры безумно неэффективно для систем ИИ.
Почему, спрашиваете вы. Да просто из-за внутренней организации нейронной сети (читай мозга). Для грубого упрощения (приближения) представьте паутину. Например, есть 1 круговой узор, как бабушкина скатерть. Есть ниточки, есть узелки, где эти ниточки соединяются. А суть ИИ в том, что узелки (как правило) неизменны, а вот ниточки могут обрываться и выстраиваться между другими узлами.
А теперь представьте, что нужно взять не 1 бабушкину скатерть, а хотя бы штук 100 (в мозге их миллионы, а может миллиарды, я хз). И нет особых ограничений на связи, узелок в каком слое свяжется с каким. Например, узелок из 2го слоя с узелком из 99го, а тот с 53, а тот с 55м и 1м и т.д. Это зависит от обучения.
Ну и вот эта задача на современной компьютерной архитектуре решается не просто медленно, а безумно медленно. Обучение (перестраивание связей между узелками) на простом современном компьютере для простейшей нейронной сети со 100 слоями длится сутками!
Это сообщение отредактировал longirun - 20.08.2019 - 17:31