Роль искусственного интеллекта в современной жизни

ИИ: истории успеха

Появление решений и средств на основе ИИ означает, что все больше компаний могут воспользоваться преимуществами этой технологии для экономии средств и времени. Готовые решения, средства и ПО на основе ИИ включают в себя встроенные средства ИИ или помогают автоматизировать процесс принятия решений на основе алгоритмов.

Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения. Тем не менее, глубокое обучение может анализировать больше типов информации и выполнять более сложные операции. Процесс глубокого обучения вдохновлен структурой и функциями человеческого мозга — в частности, тем, как нейроны связаны между собой и работают вместе для обработки информации. Благодаря этому, глубокое обучение позволяет делать более тонкие и глубокие прогнозы на основе предоставленных данных.

Для тех, кто не знаком с компьютерными науками, попытка разобраться в многочисленных аспектах искусственного интеллекта и их последствиях может оказаться непосильной задачей. Здесь мы расскажем, что такое искусственный интеллект, как он работает, в чем разница между машинным обучением, глубоким обучением, обработкой естественного языка и многим другим. Давайте приступим.

Искусственные нейронные сети — это математические модели, обеспечивающие глубокое обучение. По своей сути они являются имитацией человеческого мозга. Состоящий из слоев взаимосвязанных узлов, называемых искусственными нейронами или перцептронами, каждый искусственный нейрон принимает входные данные, выполняет вычисления и генерирует выход. Затем полученные результаты передаются следующему слою перцептронов, создавая иерархическую структуру.

Как же работает машинное обучение? Оно начинается с данных. С большого количества данных. Алгоритмы машинного обучения обучаются на огромных массивах данных, которые они анализируют, чтобы выявить закономерности, взаимосвязи и тенденции. Затем такие закономерности можно использовать для прогнозирования или принятия решений на основе новых, еще не изученных данных.

Искусственный интеллект, способный синтезировать, анализировать и действовать на основе огромных объемов данных за считанные секунды, является чрезвычайно мощным. Как и в случае с любой другой мощной технологией, очень важно ответственно подходить к ее внедрению, чтобы максимально использовать ее потенциал и при этом минимизировать негативные последствия.

Стратегическая необходимость и конкурентные преимущества ИИ

ИИ становится неотъемлемой частью бизнеса. Рано или поздно все компании вынуждены будут использовать технологии ИИ, чтобы создать собственную экосистему и сохранить конкурентоспособность. Те, кто пренебрегает прогрессом, в следующие 10 лет рискуют остаться за бортом.

Анализируя и интерпретируя язык, NLP позволяет компьютерам извлекать полезную информацию, отвечать на вопросы и вести беседу. Например, виртуальные помощники вроде Alexa могут понимать и предоставлять информацию о температуре на улице, заголовках новостей или среднем весе косатки.

Технологии на основе ИИ помогают повысить эффективность и производительность труда за счет автоматизации процессов и задач, которые раньше выполнялись людьми. ИИ также умеет интерпретировать объемы данных, которые не под силу интерпретировать человеку. Это умение может приносить существенные преимущества для бизнеса. Например, Netflix использует машинное обучение для обеспечения уровня персонализации, что помогло компании увеличить свою клиентскую базу более чем на 25 процентов.

Хотя это не всегда очевидно, искусственный интеллект уже давно стал неотъемлемой частью повседневной жизни миллионов людей. Виртуальные помощники, такие как Siri и Alexa, являются яркими примерами того, как искусственный интеллект может поддерживать человека в самых разных сферах — хотя бы тем, что делает жизнь более удобной.

По своей сути машинное обучение — это способность компьютерной системы обучаться на основе данных, не будучи явно запрограммированной. Одним из примеров является фильтрация спама в электронной почте. Обнаруживая схожие закономерности в спам-сообщениях, почтовые платформы могут узнать, какие письма полезны, а какие следует держать подальше от папки «Входящие».

Обеспечение ответственного подхода к разработке ИИ имеет решающее значение для его безопасного, надежного и этичного развития. Но как можно решить вопросы прозрачности и объяснимости в контексте ответственного использования ИИ? Подробно данные понятия рассмотрены в нашей статье о создании ответственного искусственного интеллекта.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение позволяет сделать еще один шаг вперед. Продолжая пример с птицами, глубокое обучение может научиться распознавать не только основные черты птиц, но и такие сложные детали, как узоры на перьях, что сделает его намного более точным в идентификации птиц и даже позволит отделить орлов от голубей.

Возможно, Ваша компания является исключением из правил, однако большинство предприятий не имеют собственных специалистов по изучению данных и необходимых ресурсов для создания экосистемы и разработки приложений, которые помогут поставить возможности ИИ себе на службу.

Тем не менее внедрение ИИ связано с определенными трудностями. Лишь немногие компании задействуют полный потенциал ИИ, и тому есть несколько причин. Например, если они не используют облачные вычисления, проекты машинного обучения часто требуют больших вычислительных ресурсов. Они также сложны в создании и требуют опыта, который пользуется большим спросом, но его не хватает. Знание того, когда и где включать эти проекты, а также когда обращаться к третьей стороне, поможет свести к минимуму эти трудности.

Рассматривайте ее как дорожную карту для разумного использования ИИ по мере развития данной технологии. Система управления ИИ представляет собой структурированный способ управления рисками и возможностями, связанными с ИИ. Она включает в себя такие ключевые компоненты, как прозрачность, объясняемость и автономность, давая организациям четкие указания по использованию ИИ в соответствии с развивающимися нормативными актами (например, Законом ЕС об ИИ).

Современные технологии играют большую роль в обновлении и модернизации мира. Важное место среди технологий занимает область искусственного интеллекта. Искусственный интеллект – это имитация человеческого интеллекта в машинах, которые запрограммированы думать и действовать как люди. Он включает в себя разработку алгоритмов и компьютерных программ, которые могут выполнять задачи, изначально требующие человеческого интеллекта (визуальное восприятие, распознавание речи, принятие решений и языковой перевод). Искусственный интеллект охватывает множество областей, включая машинное обучение, обработку естественного языка и робототехнику.
В настоящее время искусственный интеллект считается одним из самых быстро формирующихся и совершенствующихся направлений в науке. Сейчас искусственный интеллект применяется почти во всех сферах человеческой деятельности, обеспечивая автоматизацию, улучшая процесс принятия решений, повышая эффективность и производительность, а также создавая новые возможности для инноваций и роста в различных отраслях, включая здравоохранение, финансы, производство, транспорт, электронную коммерцию, образование и многие другие.
Искусственный интеллект в настоящее время широко применяется в информационных системах, обогащая их возможности. Алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения позволяют системам распознавать образы, обрабатывать естественный язык и прогнозировать тренды на основе данных. Эти технологии революционизировали способ анализа и использования больших данных, делая информационные системы более интеллектуальными и адаптивными.
Одним из главных способов, которыми искусственный интеллект трансформирует информационные системы, является анализ больших данных. Благодаря алгоритмам машинного обучения и глубокого обучения, искусственный интеллект способен обрабатывать и анализировать огромные объемы данных, выявляя в них закономерности и тенденции, которые человек может упустить. Это позволяет бизнесу принимать более обоснованные стратегические решения и предсказывать рыночные тенденции. Искусственный интеллект дает информационным системам возможность создавать персонализированные пользовательские опыты.
Автоматизация процессов — еще одна из ключевых областей применения искусственного интеллекта в информационных системах. Искусственный интеллект обучается выполнять задачи, которые раньше требовали участия человека. Это включает в себя автоматическую обработку текста, роботизацию производственных процессов и даже создание искусственных ассистентов, способных общаться с пользователями на естественном языке.
Рассмотрим роль искусственного интеллекта на примере медицины, где он может помочь в диагностике, выборе лечения, разработке лекарств и профилактике заболеваний. Искусственный интеллект способен анализировать большие объемы медицинских данных для выявления закономерностей и предоставления информации, которая может помочь медицинским работникам принимать более быстрые и точные решения.
Кроме того, искусственный интеллект полезен в сфере образования. Его можно использовать для улучшения эффективности работы учителей, например, внедрять инструменты на базе искусственного интеллекта для персонализированного обучения и оценки. Эти инструменты могут анализировать данные учащихся, выявлять сильные и слабые стороны и предлагать индивидуальные пути обучения для каждого ученика. Кроме того, искусственный интеллект может помочь автоматизировать рутинные задачи, такие как выставление оценок, позволяя учителям сосредоточиться на более важных задачах, таких как планирование урока и индивидуальное обучение. Системы мониторинга на основе искусственного интеллекта также могут в режиме реального времени предоставлять учителям обратную связь о вовлеченности учащихся и их понимании во время занятий, что позволяет более эффективно корректировать стратегии обучения.
Также искусственный интеллект используется в области экономики для автоматизации задач, прогнозирования, выявления закономерностей и предоставления идей. Его можно использовать в различных областях, включая финансы, маркетинг и управление цепочками поставок, для повышения эффективности, точности и снижения затрат. Некоторые примеры приложений искусственного интеллекта в экономике включают обнаружение мошенничества, прогнозирование фондового рынка, анализ поведения потребителей и управление рисками.
В сфере производ
ства сейчас востребована возможность автоматизации рабочих процессов с помощью искусственного интеллекта: контроль процесса снабжения материалами, работы станков, качества продукции, управления складом.
На российском рынке решения на основе искусственного интеллекта носят динамично развивающийся характер. Объем рынка искусственного интеллекта в Российской Федерации на 2023 год составляет около 650 млрд рублей.
Лидерами рынка предоставления решений на основе искусственного интеллекта в России являются «Яндекс», «Mail.ru Group», ПАО «Сбербанк». Наиболее крупными направлениями разработок, объединяющими 62 % сегмента информационных компаний, являются: – компьютерное зрение (например, использование данных камеры для беспилотных автомобилей); – бизнес-аналитика (например, прогнозирование покупательского поведения на основе прошлых покупок на маркетплейсе); – медицина (например, автоматический анализ результатов компьютерной томографии); – обработка естественного языка (например, распознавание текста, распознавание речи, синтез речи, перевод); – обработка больших объемов данных.
Искусственный интеллект становится востребованным элементом информационных систем, преобразуя способ их функционирования и взаимодействия с миром. Внедрение искусственного интеллекта в информационные системы открывает новые горизонты для бизнеса, медицины, образования и других отраслей, делая их более эффективными, точными и инновационными. Материал создан на основе статей Шириной Д. И. «Влияние искусственного интеллекта на современный мир» и Алтемировой Х. С. «Искусственный интеллект и возможности его применения в разных сферах жизни».

Например, при обучении на непроверенных данных искусственный интеллект может копировать негативные предрассудки о расе, религии, воспитании и других характеристиках человека. Такие случаи могут стать потенциально опасными, если искусственный интеллект будет использоваться в здравоохранении, подборе персонала, юриспруденции и других сферах, ориентированных на человека.

Однако, когда на сцену вышел генеративный ИИ, такой как ChatGPT, его удивительная способность имитировать человеческие реакции и доступность для каждого, у кого есть компьютер, неожиданно вывели дискуссии о машинном обучении и соблюдении этических норм в публичную сферу. Такие понятия, как глубокое обучение, NLP и нейронные сети, просочились в повседневные профессиональные и даже личные разговоры.

ИИ дает возможность воспроизводить и улучшать то, как мы воспринимаем окружающий мир и реагируем на него. Это свойство ИИ лежит в основе инноваций. ИИ основан на различных технологиях машинного обучения, которые распознают шаблоны в данных и формируют прогнозы. Он создает прибавочную стоимость для бизнеса благодаря следующим возможностям