Преимущества и недостатки искусственного интеллекта

Машинное обучение (ML)

Наглядным примером этого являются данные, которые извлекаются с производственных предприятий, на которых подключенные элементы обеспечивают постоянный поток данных о состоянии машин, производстве, функциональности, температуре и т. д. к центральному ядру. Этот огромный объем данных, полученных в процессе производства, должен быть проанализирован для достижения постоянного улучшения и принятия адекватных решений, однако объем этих данных означает, что человек должен тратить большое количество времени (дней) на анализ и прослеживаемость.

Сегодня ИИ уже используется во многих бизнес-и производственных приложениях, включая автоматизацию, языковую обработку и продуктивный анализ данных. Это позволяет компаниям на общем уровне оптимизировать как производственные процессы, так и операции, а также повышать внутреннюю эффективность.

Профессор Макс Тегмарк выступает в этом направлении и утверждает, что «поскольку все, что нам нравится в нашей цивилизации, является продуктом нашего интеллекта, усиление нашего человеческого интеллекта с помощью искусственного интеллекта может помочь цивилизации всплыть как никогда раньше».

1. Доступность данных.
Часто, данные представлены в изоляции в компаниях или непоследовательно и низкое качество, которое представляет собой серьезную проблему для компаний, стремящихся создавать ценности из ИИ. Чтобы преодолеть этот барьер, жизненно важно с самого начала разработать четкую стратегию, чтобы иметь возможность извлекать данные организованным и последовательным образом.

Глубокое обучение необходимо для выполнения гораздо более сложных функций, позволяющих анализировать широкий спектр факторов одновременно. Например, глубокое обучение используется для контекстуализации информации, получаемой датчиками, используемыми в автономных автомобилях: расстояние до объектов, скорость, с которой они движутся, прогнозы, основанные на совершаемом ими движении и т. д. Эта информация используется, в частности, для того, чтобы решить, как и когда менять полосу движения.

Это ветвь искусственного интеллекта и одна из наиболее распространенных, отвечающих за разработку методов, благодаря которым разработанные алгоритмы со временем учатся и совершенствуются. Это включает в себя большой объем кода и сложные математические формулы, позволяющие машинам находить решение данной проблемы.

Как работает ИИ?

Именно тогда в игру вступает машинное обучение, позволяющее анализировать данные по мере их включения в производственный процесс и выявлять закономерности или аномалии в работе более быстрым и точным способом. Таким образом, уведомления или предупреждения могут быть запущены для принятия решений.

9. Повышение производительности и качества производства.
Искусственный интеллект не только увеличивает производительность на уровне машинного оборудования, но также увеличивает производительность рабочих и качество выполняемой ими работы. Возможность получать больше информации позволяет им иметь более сфокусированное видение своей работы и принимать более обоснованные решения.

Однако другие источники идут дальше и определяют ИИ как компьютерную систему, которая используется для решения сложных задач, которые превышают возможности человеческого мозга.
В этом смысле ИИ использует возможности машин для решения сложных проблем, недоступных человеческому разуму.

2. Отсутствие квалифицированных специалистов.
Еще одно препятствие, которое часто возникает на уровне предприятия при внедрении ИИ, – это нехватка профилей с навыками и опытом в реализации этого типа. В этих случаях очень важно иметь профессионалов, которые уже работали над проектами такого же размера.

4. Сокращение человеческих ошибок.
ИИ снижает количество отказов, вызванных человеческими ограничениями. На некоторых производственных линиях ИИ используется для обнаружения с помощью инфракрасных датчиков небольших трещин или дефектов в деталях, которые не обнаруживаются человеческим глазом.

Что касается этого вопроса, Google Deep Mind и Оксфордский университет провели расследование, выводы которого показывают, что ИИ способен расшифровать поврежденные и неразборчивые древнегреческие тексты. Если процент ошибок историков и эпиграфов составляет 57,3%, то у алгоритма, отвечающего за это достижение, – 30,1%.