5 технологий искусственного интеллекта, которые изменят бизнес в ближайшем будущем

История

В 1930-х годах британский и австрийский математики Алан Тьюринг и Курт Гёдель, а также другие математики пришли к выводу, что не существует универсального алгоритма для решения любых задач в некоторых важных математических областях. Существуют задачи, которые не решаются путём составления алгоритма, но доступны к решению человеком, так что был сделан вывод, что компьютеры по своей природе не могут делать то, что делают люди [1] .

Конечная цель практически всех исследований в области искусственного интеллекта — получить ИИ уровня, сопоставимого с человеческим интеллектом. В методах достижения этой цели единства у исследователей нет: кто-то считает, что это достижимо в обозримом будущем с применением существующих технологий и подходов путём увеличения вычислительной и запоминающей мощности несущих ИИ-устройств, а кто-то — что сроки загадывать невозможно, так как существующие подходы к созданию искусственного интеллекта требуют переработки или даже полной замены другими [1] .

Использование искусственного интеллекта в этом качестве помогает уменьшить объем рутинной работы и, соответственно, количество ошибок в ходе ее выполнения. А участие человека, в свою очередь, снизит риск, связанный с автоматизированным принятием решений — за счет того, что человек сможет решить вопросы, ответам на которые ИИ еще не обучен.

Тогда же, в конце 1940-х годов, была впервые выдвинута идея машинного обучения. Согласно им, необходимо сделать программу, которая обладает базовым набором знаний и возможностью усваивать информацию, что позволит делать только «оболочку», которая будет самостоятельно достраивать себя до полноценного ИИ [1] .

В 1956 году Джон Маккарти впервые в истории ввёл в оборот термин «искусственный интеллект» (англ. artificial intelligence ). Год спустя Аллен Ньюэлл, Герберт Саймон и Клиффорд Шоу разработали первую программу, попавшую в эту категорию. Она предназначалась для игры в шахматы и в отличие от предыдущих основывалась на эвристике, то есть не имела точных теоретических оснований. В 1960 году ими же была разработана программа для решения головоломок, основанная на тех же принципах [3] .

Чат-боты могут быть текстовыми и голосовыми, на стандартные вопросы они отвечают по сценарию, составленному заранее с учетом опыта, накопленного живыми операторами. Они могут применяться для решения задач отдела кадров или службы технической поддержки, помогать адаптации сотрудников на новом месте и т. д. Но в наибольшей мере эти ИИ-решения изменили процесс обслуживания клиентов. Если раньше пользователю обычно приходилось изучать интерфейс взаимодействия с системой, то теперь чат-бот «изучает» пользователя, «угадывая» его намерения и подсказывая дальнейшие действия.

При разработке системы управления ИИ специалисты рекомендуют руководителям по аналитике и ИТ-директорам уделить внимание трем областям: доверие, прозрачность и принципы этнокультурного многообразия (diversity). Необходимость обеспечить возможность доверять источникам данных и результатам работы систем ИИ — один из краеугольных камней их успешного внедрения, а выработка требований прозрачности к источникам данных и алгоритмам позволит уменьшить риски. Забота о соблюдении принципов многообразия в данных и алгоритмах способствует этичности и точности результатов работы решений на базе ИИ.

Исходно наиболее «интеллектуальными» были средства аналитики со встроенными технологиями ИИ. Однако в последнее время поставщики самых разных корпоративных приложений — систем ERP, CRM, кадрового менеджмента и офисных пакетов встраивают в них средства ИИ и начинают создавать платформы ИИ. Так что аналитики Gartner советуют ИТ-директорам требовать от поставщиков ПО включения ИИ-средств в планы развития своих продуктов, в том числе инструментами расширенной аналитики и средствами, оптимизирующими процессы взаимодействия с пользователем.

Примечания

Искусственный интеллект может применяться как в качестве партнёра в играх (например, шахматах), так и в более серьёзных задачах. Например, с 1990-х годов ИИ используется для распознания речи, что повышает удобство различных сервисов. Способен искусственный интеллект и распознавать живую речь, для чего недостаточно просто распознавать отдельные слова. Ещё один вариант использования — компьютерное зрение. Мир, в котором мы находимся имеет три измерения, в то время как устройства ввода визуальной информации, что у человека, что у машины, воспринимают только двухмерную картинку. Задача ИИ в данном случае — обработать имеющееся изображение для распознания объектов на нём. Также ИИ используются для так называемых «экспертных систем» — систем анализа данных в определённой сфере знаний или деятельности, действующей эффективнее, чем человек за счёт высокой скорости обработки [3] [7] [8] .

Главное отличие искусственного интеллекта от других программ в отсутствии чётко заданного алгоритма решении задачи [3] . Согласно одной из распространённых версий, есть необходимый набор свойств для программы, чтобы считаться искусственным интеллектом. Исследователи уточняют, что список может быть неполным, так как какие-то из свойств интеллекта ещё не открыты или достаточно не изучены. Список выглядит так [4] :

Первые попытки теоретического проектирования мыслящих машин были предприняты после Второй Мировой войны сразу несколькими исследователями независимо друг от друга. В 1947 году Алан Тьюринг прочитал первую лекцию об искусственном интеллекте, в которой, вероятнее всего, первым постулировал, что построение оного будет с большей вероятностью заключаться в написании компьютерной программы, чем в проектировании вычислительной машины. Тремя годами позже он выпустил статью «Счётные машины и интеллект» (англ. Computing Machinery and Intelligence ), в которой обсудил вопросы оценки интеллектуальности машины и предложил критерий, по которому машина может считаться интеллектуальной, если она может убедительно представиться человеком информированному наблюдателю. Это было названо по имени создателя, «Тестом Тьюринга». При этом, в дальнейшем неоднократно проводились слепые тесты Тьюринга, которые показали, что большинство людей готовы признать человеком довольно глупую программу [1] .

Машинное обучение помогает оптимизировать процессы и находить новые решения задач бизнеса в самых разных отраслях. Например, в American Express алгоритмы машинного обучения и аналитики распознают попытки мошенничества почти в реальном времени, благодаря чему компания экономит миллионы, предотвращая потери. А в Volvo аналитические системы прогнозируют вероятные отказы и необходимость ремонтно-технического обслуживания различных узлов автомобилей, способствуя повышению их безопасности.

Исследования в сфере искусственного интеллекта делятся на две категории: теоретические и практические; последние, в свою очередь имеют базовые и прикладные аспекты. Направлений исследования ИИ два. Первое, биологическое, основывается на том, что раз человек обладает интеллектом, искусственные системы должны имитировать его психологию или физиологию. Второе, феноменологическое, изучает само понятие интеллекта, проблемы, стоящие перед миром и способы достижения целей. Оба этих подхода в определённой степени взаимодействуют между собой. Также исследования ИИ тесно взаимодействуют с философией, особенно современной аналитической, так как обе отрасли науки изучают мышление [5] .

Чат-боты, «лицо» искусственного интеллекта, с которым мы сталкиваемся почти ежедневно, также меняют процессы, касающиеся взаимодействия с клиентами. Например, в компании Kia они еженедельно помогают решать вопросы 115 тысячам автовладельцев, а в немецкой сети дискаунтеров Lidl бот по имени Margot дает покупателям советы по выбору вин и закусок.

В целом на «кривой хайпа» искусственного интеллекта появилось немало новых технологий, и существенная доля из них отмечена голубыми кружками, свидетельствующими о том, что в Gartner надеются на их скорый выход на плато продуктивности. Причем многие из них получили прогноз «от двух до пяти лет до внедрения», еще только взбираясь на пик надежд.

Технологии искусственного интеллекта постепенно выходят на плато продуктивности. Среди первых ласточек — сервисы распознавания речи, на базе которых работают чат-боты. Также интерес у пользователей вызывают технологии автоматизированного машинного обучения и бизнес-приложения со встроенными механизмами ИИ. Растет спрос на платформы искусственного интеллекта, предоставляемые в виде услуги, и соответствующие облачные сервисы. Но некоторые применения, например — в автономных транспортных средствах, будут реализованы лишь лет через 10.