Искусственный интеллект: Что это такое, как он работает и почему он важен

Обучение и развитие моделей ИИ

науки об искусственном интеллекте и имеют свою специфик Например, машинное обучение фокусируется на создании систем, которые обучаются и развиваются путем обработки и анализа данных. Разница состоит в том, что машинное обучение всегда подразумевает использование ИИ, однако ИИ не всегда подразумевает машинное обучение.

Например, в рамках базового машинного обучения компьютер может научиться распознавать птиц на фотографиях. Обучаясь на фотографиях птиц и других животных или предметов, машина учится различать их, знакомясь с уникальными птичьими особенностями, такими как крылья и клювы.

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.

Система управления ИИ — это своего рода «мозг», на котором строится работа организации с проектами ИИ. Речь идет об установлении правил и методов, обеспечивающих ответственное и эффективное использование ИИ. Такая система помогает управлять всем — от оценки рисков до ответственного применения ИИ.

Одним из примеров международного стандарта в области ИИ является ISO/IEC 23894, посвященный управлению рисками в системах ИИ. Целью данного стандарта является обеспечение того, чтобы алгоритмы и модели ИИ были понятны и могли быть проверены на предмет предвзятости и справедливости, что способствует укреплению доверия к системам ИИ.

Разработчики применяют искусственный интеллект, чтобы эффективнее выполнять задачи, которые в ином случае пришлось бы делать вручную, взаимодействовать с заказчиками, выявлять закономерности и решать проблемы. Для начала работы с ИИ разработчикам потребуются математические знания и умение пользоваться алгоритмами.

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.

ИИ является стратегической необходимостью для любой компании, которая хочет повысить производительность, открыть новые возможности для получения прибыли и укрепить лояльность заказчиков. Эта технология уже помогла многим компаниям добиться конкурентного преимущества. Благодаря ИИ можно делать больше за меньшие сроки, обеспечивать эффективное персонализированное обслуживание и прогнозировать результаты, а значит — получать большую прибыль.

Что такое нейронные сети и как они работают?

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».

Чтобы повысить точность этих моделей, инженер будет передавать данные в модели и настраивать параметры до тех пор, пока они не достигнут заданного порога. Эти потребности в обучении, измеряемые сложностью модели, растут в геометрической прогрессии с каждым годом.

Большинство компаний сделали изучение данных своим приоритетом и вкладывают в него значительные средства. Опрос McKinsey 2021 года по ИИ показал, что количество компаний, сообщивших о внедрении ИИ по крайней мере в одной функции, увеличилось до 56 % по сравнению с 50 % годом ранее. Кроме того, 27% респондентов сообщили, что по крайней мере 5% доходов могут быть связаны с искусственным интеллектом, по сравнению с 22% годом ранее.

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.

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.

Международные стандарты в области искусственного интеллекта представляют собой основу для ответственного и этичного использования технологий ИИ. Они охватывают такие области, как конфиденциальность, предвзятость, прозрачность и подотчетность. Придерживаясь подобных стандартов, организации могут обеспечить справедливость, прозрачность и соблюдение этических принципов в своих системах ИИ.