Что такое ИИ? Узнайте об искусственном интеллекте

Обработка естественного языка / Natural Language Processing, NLP

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.

Лежащее в основе любого искусственного интеллекта глубинное обучение — это очень продвинутый подраздел машинного обучения. Маловероятно, что тебе понадобится понимать его внутренние процессы, но вот на что стоит обратить внимание: глубинное обучение может найти самые запутанные и сложные данные в огромных базах, проходя через множество слоев взаимосвязей. Грубо говоря, компьютер делает это по принципу работы нейронов в мозгу. Поэтому среди программистов прижилось название «нейронная сеть».

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.

Однако это не так просто сделать. Человеческий мозг — уникальная система, где каждый нейрон завязан на другой. Ученые пытаются создать компьютеры с гибкими алгоритмами, позволяющими принимать креативные решения, повышающие шансы на успех достижения конкретной цели.

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.

По своей сути искусственный интеллект — это способность машины или компьютерной системы выполнять задачи, для которых обычно требуется человеческий интеллект. Это включает в себя программирование систем для анализа данных, обучения на основе опыта и принятия разумных решений — под руководством человека. Наиболее известной формой ИИ являются виртуальные помощники, такие как Siri или Alexa, но существует множество разновидностей данной технологии.

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.

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.

Помощь в освоении ИИ

Маркетологи уже давно используют инструменты ИИ, начиная с улучшающих персональную производительность и заканчивая полностью автоматизирующих сферу SMM. Толку от последнего немного, но это уже работает. И в ближайшие годы рынок программного обеспечения для маркетологов обещает предоставить еще более впечатляющие инструменты. Представь себе список текущих дел, автоматически расположенный по приоритетам и основанный на твоих рабочих привычках. Или персонализированный контент, выдача которого определяется тем, что ты пишешь в соцсетях. И это только самые простые примеры.

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.

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.

ИИ все шире используется в производственных операциях, что привело к появлению нового термина — адаптивный интеллект. Адаптивные интеллектуальные приложения помогают принимать более эффективные бизнес-решения за счет использования внутренних и оперативных внешних данных в реальном времени и высокомасштабируемой инфраструктуры.

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.

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.

ИИ: истории успеха

Использование чат-ботов для общения с покупателями. Чат-боты используют лингвистическую обработку, чтобы анализировать вопросы покупателей и предоставлять ответы и информацию. Чат-боты умеют обучаться и со временем начинают приносить все большие преимущества.

Как хорошо, что человечество придумало лайв-чаты. Если вы еще храните воспоминания о бесконечных номерах телефонов, начинающихся с 0-800, вы должны понимать, какое это благо. Однако, иногда, разговаривая с оператором, отвечающим на вопросы об изменении адреса доставки еды или характеристиках метелки для пыли, в голове возникает подозрение: говорю я с живым человеком или роботом?

Чтобы понять, насколько это крутая штука, подумай вот о чем — на основе машинного обучения уже создана программа, позволяющая оценить шансы твоего твита на перепост. Она анализирует хештеги, изображения, другие популярные твиты и еще множество факторов и выдает тебе информацию, благодаря которой ты сможешь доработать свое бесценные 140 символов.

Для сферы медийной рекламы компьютерное зрение — это клад. Этот подход позволяет программам самостоятельно выделять, допустим, в фильме, подходящие кадры, позволяющие вставить соответствующий рекламный блок. Например, герои отлично пообедали, пробудив в зрителе чувство голода, а программа, распознав на картинках еду, предлагает рекламу доставки пиццы. Актуально? Еще как.

ИИ стал универсальным термином для приложений, которые выполняют сложные задачи, которые когда-то требовали участия человека, например, общение с клиентами в Интернете или игра в шахматы. Этот термин часто используется взаимозаменяемо с его подобластями, которые включают машинное обучение (ML) и глубокое обучение.

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.